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🌡️ 📆 令和6年6月18日
⇒#4948@講義;

👨‍🏫 0011.  機械学習,ディープラーニング,AI

伊藤智博、神保雄次

情報処理概論 では、 「 オペレーティングシステムとデータベース~ビッグデータと機械学習~ ~ 」 の中で、 「機械学習,ディープラーニング,AI」について 述べられています ⇒#4948@講義;。

📆 初版
#🗒️👨‍🏫ディープラーニング#🗒️👨‍🏫AI

コンピュータの性能が向上し,安価に数十ギガバイトのメモリが手に入るようになった.また,AIの中の深層学習(ディープラーニング)や機械学習用のライブラリーが無償で提供され,だれもが機械学習を試みされるようなっている.ディープラーニングは行列によって表現され,学習モデルの設計が重要である.例えば,レモンであると,それ以外の2つのシンプルなモデルを作り,その教師データの質を高め学習されるかに,かかっている.まさに,小さい子供に基礎を教えるかといったところであろう.

図 AI実習システム
©Copyright 2021 Tomohiro ItoTomohiro Ito all rights reserved.

図 ESRスペクトルのAI計算式
©Copyright 2021 Tomohiro ItoC1 laboratory all rights reserved.

人工知能を使ったESRスペクトルの識別技術1)

AIは幸せにするか?コンデンサーの性能を判別できるか?2)

工学部における教育のための情報・通信基盤3)

https://a.yamaga…

「方向性を決める」「責任を取る」ことは人間にしかできない

AIはあくまでもプログラムされたシステムであり、その行動は人間の方針に従っていなければなりません。

目的が示された上での、他律的(他からの命令、強制、利益など)な行動に責任の概念は生まれません。責任は人間の自由意志の裏付けによってはじめて存在する概念です。

そのため、人間が設定した目的に対して他律的に作動するAI自体に責任の概念はないと言えます。

もし、ビジネスで社会や他人に責任を感じないAIに人間が盲目的に従ってしまえば、やがて企業の利潤最大化という目的のために非倫理的・不正な行動につながる危険があるのではないでしょうか。

企業には株主価値最大化の義務があると同時に、社会的責任(CSR)も求められます。

つまり、企業は株主だけでなく社会との関係によって存在できるのであり、社会を犠牲にして自社の利潤を追求することは許されないという考え方です。

AIに人間が他律的に従うのではなく、自らの価値観に従った自由な意思決定によってのみCSRは実現できるのではないでしょうか。


出典:
AI(人工知能)で仕事がなくなるって本当?AI失業について考察してみた 4)

人工知能を使ったESRスペクトルの識別技術


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◇ 参考文献( 書籍 ・雑誌 ・URL )


✍ 平常演習

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<h3 > <a id='yznl4948' href='https://edu.yz.yamagata-u.ac.jp/developer/Asp/Youzan/@Lecture.asp?nLectureID=4948'> 👨‍🏫 </a> <a href='https://edu.yz.yamagata-u.ac.jp/Public/52210/52210_11.asp#AI'> 機械学習,ディープラーニング,AI </a> </h3>

<!-- 講義ノート  講義ノート  講義ノート  -->
<li>
<article> 伊藤智博、神保雄次. <a href='https://edu.yz.yamagata-u.ac.jp/developer/Asp/Youzan/@Lecture.asp?nLectureID=4948'> <q><cite> 機械学習,ディープラーニング,AI </q></cite> </a>.
山形大学,  <a href='https://edu.yz.yamagata-u.ac.jp/developer/Asp/Youzan/@Syllabus.asp?nSyllabusID=11322'> 情報処理概論 <a/a> 講義ノート, 2019.
<a href='https://edu.yz.yamagata-u.ac.jp/developer/Asp/Youzan/@Lecture.asp?nLectureID=4948'> https://edu.yz.yamagata-u.ac.jp/developer/Asp/Youzan/@Lecture.asp?nLectureID=4948 </a> ,  (参照 <time datetime="2024-6-18">2024-6-18</time>). </article> </li>
</article> <!-- 講義ノート  講義ノート  講義ノート  -->

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