人工知能からの提案がベースになっている

コンピューター科学と脳科学を融合させた

そうじゃなければ、こうしなさい」というルールはたくさんあれば、あるほど、判断が正確になります。逆に、一つでもこぼれてしまうと、肝心なときに答えをくれないということが起こってしまいます。ですから、エキスパートシステムを作るときは、考え得る限りのルールを用意します。
実際にエキスパートシステムを利用する場合は、こんなイメージになります。なんだか、身体の調子が悪いあなたが、「病気かなあ」と思ったとします。でも、大したした病気でもないのに病院へは行きたくありません。

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AI要素技術機械学習自然言語理解等が活用されるそんなとき、まずは、エキスパートシステムに自分の症状を入力して、この症状だとどんな病気が考えられるか、診断してもらうことにしました。診断はこんな感じになります。
まず、エキスパートシステムから、「主な症状は次のどれですか?」
1:熱がある2:鼻水が出る3:咳が出るというような形で質問が出されます。ロボットK5の開発に成功した

 

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それに対して、あなたが該当する項目を選びます。
データベースは、例えば、こんな感じで用意されています。
そして、あなたの答えは、データベースのどのルールに当てはまるか参照されます。
A質問:主な症状は次のどれですか?
1:熱がある2:鼻水が出る3:咳が出る◆ルール1:もし熱があるなら、食中毒だと診断する◆ルール2:もし鼻水が出るなら、風邪だと診断する◆ルール3:もし咳が出るなら、結核だと診断するもし、あなたが、”2:鼻水が出る」を選択したら、ルール2が該当するので「ただの風邪です」という診断を下します。
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ざっと、こんな感じです。
これは、あくまでも例ですよ。こんないいかげんな診断はありませんからね。どうですか?非常にわかりやすい簡単な仕組みですね。
エキスパートシステムは、実際に多くの現場、特に病気診断などに利用されています。
例えば、こうしたルールがあったとします。
「もし、スピードが速かったら、ブレーキを踏む」
しかし、コンピュータは我々の言葉を理解できませんから、「速い」といったあいまいな表現は困ってしまいます。
そこで、スピードが時速80km以上なら「速い」と決めたとしましょう。すると、時速30kmは速くない、時速120kmは速いそして交通違反と区別できるようになります。
しかし、これで一件落着かというとそうでもありません。

 

人工知能に置き換わることはまずありません

速い、速くないの境界線である時速80kmとはかけ離れたスピードの場合にはうまくいきますが、境界線と近いとどうも無理が出てしまいます。
でいえば、「速くない」になりますが、たった1km速い時速80kmになった瞬間に「速い」となってしまいます。
例えば、時速79kmは上の定義速度が時速79kmと時速30kmとは同じ仲間なのに、時速1kmしか違わない時速80kmとは違う仲間になってしまうことになります。

人工知能の研究者ではありません

これはどうみても不自然ですね。
同様に、背が高いとか、暑いとか、たくさんとか、重いとか、我々が使う表現は、こうしたあいまいなものが多いのです。というより、そちらの方が圧倒的に多いとも言えま数量に応じてなだらかに表現できないものす。こうしたあいまいなファジーな数量を、ある”定の数値以下である、以上であると一刀両断に区切ってしまうのではなくて、だろうか。そして、さらに数学的表現しか理解できないコンピュータにもわかるような形にできないだろうか。
という問題を解決したのがファジー理論です。


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