人工知能、幻滅期へ ガートナー「ベンダーに丸投げやめろ」 [データサイエンス、統計モデル]
人工知能、幻滅期へ ガートナー「ベンダーに丸投げやめろ」
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1810/25/news094.html
そろそろ来るかなって思っていましたが、ようやくみんながAIの限界(出来ること、出来ないこと)が見えてきたかなと。
正式には「AI ≠ 機械学習」ですが、現在あちこちにみるAIというのは、ただの機械学習か、それ以下。
実際に、AI(機械学習)を受注しました、とか、ディープラーニングを受注しました、という声をよく聞いたものです。
機械学習やディープラーニングはやりたいことの手段であって、まずは、何を解決したいのかが決まり、その解決方法の一つとして、機械学習やディープラーニングがある。
順番が逆転していたのが、最近の流行りでした。
また、機械学習というのは、「誰がそれを買うか?」は教えてくれますが、「なぜそれを買うか?」は教えてくれません。
別の言葉でいえば、予測はできるけど、その原因や因果、消費者の行動のメカニズムを解明することはできない。
普通の企業が必要なのは、前者の予測だけでは不十分で、後者のインサイト分析も必須です。
機械学習なるものをやってみたけど、なんか不十分だな、違和感あるなと思った人が、増えてきているのかもしれません。
AIや機械学習というものが悪、必要ないということはなく、今まで取り組んできたものをすっぱりやめるというのは、間違い。
昔ながらの泥臭い丁寧な分析とセットで、次のブームがやって来ると思っています。
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1810/25/news094.html
そろそろ来るかなって思っていましたが、ようやくみんながAIの限界(出来ること、出来ないこと)が見えてきたかなと。
正式には「AI ≠ 機械学習」ですが、現在あちこちにみるAIというのは、ただの機械学習か、それ以下。
実際に、AI(機械学習)を受注しました、とか、ディープラーニングを受注しました、という声をよく聞いたものです。
機械学習やディープラーニングはやりたいことの手段であって、まずは、何を解決したいのかが決まり、その解決方法の一つとして、機械学習やディープラーニングがある。
順番が逆転していたのが、最近の流行りでした。
また、機械学習というのは、「誰がそれを買うか?」は教えてくれますが、「なぜそれを買うか?」は教えてくれません。
別の言葉でいえば、予測はできるけど、その原因や因果、消費者の行動のメカニズムを解明することはできない。
普通の企業が必要なのは、前者の予測だけでは不十分で、後者のインサイト分析も必須です。
機械学習なるものをやってみたけど、なんか不十分だな、違和感あるなと思った人が、増えてきているのかもしれません。
AIや機械学習というものが悪、必要ないということはなく、今まで取り組んできたものをすっぱりやめるというのは、間違い。
昔ながらの泥臭い丁寧な分析とセットで、次のブームがやって来ると思っています。