人工知能(ハーバード・ビジネス・レビュー)

人工知能(ハーバード・ビジネス・レビュー)を読んだ。

人工知能―――機械といかに向き合うか (Harvard Business Review)人工知能―――機械といかに向き合うか (Harvard Business Review)
DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー編集部

ダイヤモンド社 2016-09-30
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目次
 第1章 オーグメンテーション:人工知能と共存する方法/トーマスH.ダベンポート
  自動化で仕事は奪われるのか
  オーグメンテーションとは何か
  検討すべき五つのアプローチ
  なぜ経営者はオーグメンテーションを好むのか(あるいは、好むべきなのか)
  レースの種目を変えて勝つ
 第2章 人工知能はビジネスをどう変えるか/安宅和人
  歴史的変曲点をもたらす三つの変化
  AIが代替する業務とは
  AIと人間の棲み分け
  AIが事業に与える五つの影響
  AIはマネジメントの概念を変革する
  新しい波に「乗らないメリット」はない
 第3章 ビジネスの仮説を高速で検証する/ステファン・トムク
  ビジネス実験はなぜ広まらないのか
  実験の目的は明確か
  関係者は実験結果を受け入れることを約束したか
  実験は実行可能か
  結果の信頼性をどう担保するか
  実験から最大の価値を引き出せたか
  従来の発想に囚われない
 第4章 ディープラーニングで日本のモノづくりは復権する/松尾豊
  人工知能は三度目のブームを迎えた
  機械がみずから「特徴量」をつくり出す時代の到来
  ディープラーニングにおけるAIの技術発展を読む
  ディープラーニングは社会に何をもたらすのか
  日本のモノづくりは復権する
 第5章 アリババの戦略はアルゴリズムに従う/マーティン・リーブズほか
  アルゴリズムを効果的に活かす -変化の激しい市場で求められる機動的な経営
  自社のビジネスを再構築する力
 第6章 あなたの上司がロボットに代わったら/ウォーター・フリック
  考える機械といかに働くのか
  アルゴリズムを信用する時、信用しない時
  自分に似ていると、ロボットへの信頼は高まる
  ロボットが人間的になりすぎる場合もある
  ロボットの同僚が好まれるのは、どのような時か
 第7章 グーグルは組織をデータで変える/デイビッド・A・ガービン
  エンジニアのためにエンジニアによって設立された企業
  マネジャーに価値はあるのか
  仮説を証明し、優れた行動を特定する
  「八つの行動リスト」を日々体現してもらうには
  結果はどの程度信頼され、実行されるか
第8章【インタビュー】機械は我々を幸福にするのか/エリック・ブリニョルフソン
  我々は「第二の機械時代」の転換点に立っている
  「繁栄サイクル」の崩壊
  勝者と敗者
  企業の対応

第一AIブーム(1956〜1960年代)
  探索・推論の時代
第二AIブーム(1980年代)
  知識の時代
第三AIブーム(2013年以降)
  機械学習・表現学習の時代

2012年、カナダのトロント大学が開発した”Super Vision”が衝撃を与える。
データをもとにコンピュータが自ら特徴量をつくりだす機械学習方法であり、表現学習の一つとされる深層学習によって、驚異的な画像認識の精度を実現した。

デープラーニングの技術の進展に伴い、日本が世界で儲けるチャンスがきている。
グーグル、フェイスブックなどのIT企業が実用化に力を入れている。
インターネット分野より、物流や小売り、そして製造業など、日本企業の強みを発揮できる分野である。

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