オンラインWebエージェンシー の研究開発を行っています。 人工知能 および意思決定システム: 「機械学習、データ分析、最適化手法、複雑なシステム、およびベイズ法」.
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オンラインWebエージェンシー 製品の技術的専門知識を持っています 人工知能 および意思決定システム: 「機械学習、データ分析、最適化技術、複雑なシステム、およびベイジアン手法」を採用し、企業文化を移転し、何よりも経験を移転します。
の歴史人工知能 (AI) と意思決定システムは長く、絡み合っています。重要な瞬間とその関係の概要は次のとおりです。
最初のステップ (50 年代～60 年代)
- AIの誕生： インテリジェントマシンのアイデアははるかに遡りますが、「」という用語は人工知能」という造語は、ダートマス夏の研究プロジェクトで作られました。 Artificial Intelligence 1956インチ
- 最初の象徴的なアプローチ: 人間の推論プロセスを再現することを目的として、固定ルールと記号処理に基づいた最初のシステムが誕生しました。
70 年代と 80 年代初頭: 熱狂と停滞の時代「AI Winters」
- エキスパート システム: エキスパート システムは、特定の限られた分野 (医療診断など) 向けに開発されており、機械が知識ベースに基づいて推論できることを実証しています。
- シンボリック手法の限界: 論理的およびルールベースのアプローチのスケーラビリティと適応の限界により、特定の AI 研究に対する熱意が鈍化します。
おかげで復活 機械学習 およびそれに基づくシステム 与えます (80年代～2000年代初頭)
- 機械学習アルゴリズム: 人工ニューラル ネットワーク、サポート ベクター マシン、デシジョン ツリーに関する研究では、以下に基づく手法が導入されています。 与えます 例を使用したモデルのトレーニングについても説明します。
- の増加 ポテンツァ 計算： 新しいハードウェアにより、複雑なアルゴリズムの実行が容易になります。
- ハイブリッド システム: AI と意思決定システムは、意思決定ルールを学習してビジネス シナリオを最適化するためのアルゴリズムを使用して統合され始めています。
現代AIの爆発的発展（2010年代～現在）
- 深層学習： ディープ (マルチレベル) ニューラル ネットワークは、コンピューター ビジョン、自然言語理解、その他多くの分野で破壊的な影響を及ぼします。
- 大量の 与えます: のセットの入手可能性 与えます 比類のないサイズなので、サンプルを必要とするアルゴリズムをトレーニングできます。
- AI 主導の意思決定システム: AI は、たとえば信用リスク評価、医療診断、商業分野でのパーソナライゼーションのためのアドバイスなどにおいて、前例のない精度と拡張性で意思決定プロセスを自動化する鍵となります。
傾向と課題
- 解釈可能性: 中心的な問題は、AI システムによる決定を説明可能かつ公平なものにし、AI システムの「ブラック ボックス」としての使用を減らすことです。
- 倫理と責任: AI ベースのシステムの倫理的な使用を確保し、偏見や潜在的な差別的または不公平な影響を最小限に抑えます。
- 人間と機械のコラボレーション: AI と人間の専門家のさまざまな機能を活用した意思決定モデルは、特に人間の解釈の機密性が重要な分野 (法律分野、医療の特定の側面など) において、大きな可能性をもたらします。
結論
AI と意思決定システムの歴史は継続的な共進化です。最初の試みから最新のディープラーニングに至るまで、AI 研究結果は、非常に多様な分野で意思決定プロセスを自動化およびサポートするための新しいツールを提供します。ただし、この進歩は、倫理、決定の説明可能性、および個々の使用領域に基づいた機械と人間の専門家の協力における適切なバランスに関する考慮事項と並行して評価する必要があります。
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