少なくとも今のところ、AIは「魔法」ではない
ヤン博士Kejian保健委員会や土木ブリッジ学会、抵抗のメンバー、耐衝撃性の爆発デザイン協議会、の監視委員会は、長い中国同盟の事務所の日本科学技術の社長を務めている。彼は十年以上前にブリッジを検出するためのインテリジェントな監視システムを開発に着手したときは、AIがまだ広がっていません土木建設業界。
ヤン博士は、現在のスーパーAIは、機械学習アルゴリズムと学習の深さによって達成大量のデータ、技術に依存していると考えて、ちょうど思考ツールのうち、ブラックボックスからのデータの操作を行い、全能ではない。学習方法突破口は、高精度な実装方法については、大量のデータを超高密度、高次元の特徴空間で、補間結果の精度を収穫。高い予測精度を達成。その人工知能の使用は、正確な取得します結果として、それらは大量のデータを補間演算の品質を保証することができ、かつ正確に特徴量データを設定することができる持って提供した。むしろ、その結果、今得られたAIは相関はなく、因果関係である。このように、AI少なくとも今のところそれは魔法のツールではありません。
誤解、誇大宣告、崇拝
AIの実践的な能力の限界を理解していないと、あなたはそれを行う可能性があります。 AIを使用するのが一般的な失敗ですが、期待にお金を費やすことはできませんし、強力なAIツールを使用しても期待は高すぎます。これらの2つのタイプの失敗経験を持つ人々は、将来的にAIの宣伝に強く反対する可能性があり、AIの開発に抗議することができます。
現実的な判断を下すためには、AIができることをまず理解しなければならないと考えています。私たちができること、できること、できることができることは非常に重要です。
第2に、技術レベルでは、機械学習の最大の課題は、特徴量の設計である。手動で特徴量を決定することは、設定者が実施する対象に精通しているかどうかに依存する。 AIのパターン認識レベルは、世界チャンピオンを打ち負かすマシンなど、人間よりも高いレベルに達しているため、人にAIを崇拝させてしまいました。実際、AIはオブジェクトやシーケンスを識別しています。コンピテンシーは人間からは遠い。
AIの能力が高いほど、普遍的な解釈を行うのが難しくなり、徐々にブラックボックス化して黒魔法に変わり、誤解を招くことになります。人間の最も重要な行動の1つは、連合によるものです。推論の話などを形成することで、意思決定と直感的な認識がより線形になり、高次元の非線形AIが崇拝現象を生み出すことがより容易になる。
データを習得し、AI業界の未来をマスターする
誤解を避けるより客観的に分析し、AIの将来の発展を予測することができます。ヤン博士は、AI業界の将来の発展の鍵は、データを収集し、蓄積することであると考え、データをマスター人、AI業界の未来を把握します。 AIの3番目の波については、日本の政治経済界は待っていません。
建設業界のためのインテリジェントな監視システムのアプリケーションでのAIの検出のために、博士ヤングが負傷し、ソリューション明確な予測、検出および監視監視ビル管理の将来における建物の差別への損傷の程度は、理由はAIの画期的なの導入により得られるだろう、と述べた。それはあります2060年、市民の建設業界は構造的損傷と自動修復、必要の場所で自動ビルドの家、全体の近所とインテリジェントの自動検出を達成することができます - 日本の土木業界は2050年に予測しました。
あなたは、インテリジェント全体の近所を実装する場合、それは失業者、建設技術者、それにはないのですか？科学技術日報記者の質問については、ヤン博士が答えではありません。インテリジェントブロックの実現後、エンジニアは、作業のインターフェイスに焦点を当てて、コンピューティングコストAIを削減することができます他方では、それは非常に少数のデータ条件の下での意思決定の責任に責任があります。
データは、土木学会、2014年建設労働者343万人いる示して、建設へ2016年9月の目標、将来の投資会議、2025年に2025年まで2.16億に日本政府を軽減することが期待されています労働生産性は20％増加した。