George Polzer:AIとは?

2019年7月11日

今回は、当社の戦略アライアンスマネージャであるGeorge Polzerによる、人工知能(AI)とブロックチェーンの相互作用について探っていく講義の最初の記事となります。   Georgeは、AIビジネスストラテジストであり、Enterprise Ethereum Alliance (エンタープライズ・イーサリアム・アライアンス)のAI&ブロックチェーンSIGの会長を務めています。

AIとは何ですか?

AIについて学ぶ最良の出発点は、アルゴリズムとは何かを理解することです。  例えば、正数のリストが与えられた時に、リスト上で最も大きな数はどれか識別しようとします。  このためのアルゴリズム、つまり手順は、リストの最初の数字が2番目の数字より大きいかどうかを判断し、大きい場合は2つ目の数字を破棄して繰り返すということを行います。  これがアルゴリズムです。  それは数学的なレシピです。つまり、問題を解決するため、または何らかの目的を達成するための1つ1つの手順であり、たいていそれはコンピュータによって実行されます。

アルゴリズムの研究や科学は、紀元前2000年に、エジプト人が知られている中で最も初期の表を使わない乗算のアルゴリズムを開発した時に遡ります。  データ構造とアルゴリズムは、コンピュータサイエンスを学ぶ全ての学生が研究している主要な科目の1つです。   1998年に、Googleの共同創設者であるLarry Pageは、自身の機械学習を利用しないPageRankメソッドを使用してWebページの重要性を見積もることができるアルゴリズムを公開しました。  すべてのAIと機械学習はアルゴリズムで構築されていますが、すべてのアルゴリズムがAIであるとは限りません。データセット内のパターンから自己学習する能力を持つものは、AIアルゴリズムと呼ばれることになります。  こういったアルゴリズムは、ソフトウェアエンジニアがプログラミング論理を記述することとなく自己学習していきます。

AIアルゴリズム

例えば、次の図におけるデータ点を見て、すべての点からの距離が最小になるような点を通る線を見つけます。  これを解決するAIアルゴリズムは”線形回帰”と呼ばれ、これを機械学習とする専門的な用語は”最急降下法”または”目的関数の最適化”という言葉です。  線形回帰は最も単純なAIですが、予測プロセスを自動化することができるため、最も基本的な価値を提供しています。  つまり、コンピュータがデータセットに基づいて最適なラインを学習したら、線形回帰アルゴリズムによって構築されたモデルは、たとえばY(家の面積)に基づいてXの値(住宅の価格)を予測することができます。  これは非常に単純化された例ですが、何百万ものデータ点を持っていたり、線だけでなくn次元の超平面に合わせなければならない多次元または多軸を持っている場合もあります。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

機械アルゴリズムはなぜそれほど重要なのでしょうか。

A社のアルゴリズム(ソフトウェア)はソフトウェアエンジニアが手動で更新する必要があり、B社がAIアルゴリズム(自身で改善をしていくことができる、つまりデータから学習するソフトウェア)をどんどん増やしていくことができると考えると、会社Bが勝利します。

次回の投稿では、BlockchainがAIと同じくらい変革的であること、そしてそれらがどのように違い、互いに補完するのかについて説明します。

 

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