人工知能（AI）

「人工知能」が何なのかについての明確な定義は存在しない。人工知能学会のウェブサイトでも、人工知能の定義そのものが「議論の余地がある」とされており、実際に、人工知能研究自体に2つの立場があるとしている。「人間の知能そのものを持つ機械を作ろうとする立場」と「人間が知能を使って行うことを機械にさせようとする立場」である。

米ZDNetが指摘する2016年の人工知能（AI）のトレンドは、深層学習、AIが人間の労働者に取って代わる、IoT、AIで人間の感情を理解する研究にブレークスルーが起こる、ショッピングや顧客サービスでのAI利用、倫理的な課題、人口の代表性の問題などだ。

人工知能を「成長」させるアルゴリズムとして、人間の脳の神経回路を模した「ニューラルネットワーク」が広く用いられており、その結果、ニューラルネットワークに対する機械学習の手法「深層学習」が達成でき、人工知能の学習が著しく向上したと言われている。囲碁や将棋で人間を打ち負かせるまで成長できたことや、画像を見せるだけで「猫」の概念を理解できるように成長したことは、このニューラルネットワークの研究が進んだことによる成果である。

このニューラルネットワークは、人間の脳の神経回路を模していることから、解説によっては「ニューラルネットワークによって人間の学習と同じことを機械ができるようになり、機械が自律的に成長するようになった（今後なっていくだろう）」といった論調も見受けられる。

しかし、人間の知能についての完全な理解がなされていない以上、人間と「同じ学習」を機械が担うことも、（少なくとも現状は）不可能との指摘がある。

マルウェア解析に見るセキュリティ対応自動化のアプローチ

限られた人材で膨大な処理へ対応するには「自動化」が不可欠だ。その最たる例が、マルウェア解析の現場だろう。カスペルスキーアンチマルウェアチームの責任者に自動化への取り組みを聞いた。

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「働き方改革」の効果をAIで可視化--ISIDなど3社が実証実験

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国内エッジコンピューティング市場、ビッグデータ処理の経済性向上へ期待--IDC Japan

IDC Japanは10月10日、エッジコンピューティング市場に関する調査結果を発表した。同調査では特にエッジコンピューティングのプラットフォームレイヤーと通信レイヤーに焦点を合わせて分析している。

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2018-10-11 06:30

CRM クラウドプロバイダーデータガバナンス
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