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AIはニューブラックです
との協力で SAP
2017年2月9日、2人のテクノロジー市場リーダーが発表しました。 SAP 次世代のインテリジェントERPシステムを発表し、 Nvidia 人工知能（AI）アプリケーションの需要が、グラフィックプラットフォームの需要を牽引していると発表しました。それに直面して、これらの発表はいつものようにビジネスでした–ハイテクニュースの世界で急増する日常的なサウンドバイト。ただし、もう少し深く見てください。この日は、企業がテクノロジーを使用する方法と、他の人々への影響の両方に大きな変化をもたらしたことに気づきます。
何十年もの間、 考える テクノロジーの聖杯でした。膨大な量のデータを処理する能力は飛躍的に進歩しましたが、思考の部分はほとんどとらえどころのないままです。私たちはまだAIの2つの正反対のビジョンの間に立ち往生しています。一方はHAL（2001：A Space Odyssey）のスマートでありながら深くディストピア的な世界であり、もう一方は曲を再生するAlexaやSiriなどのデバイスのより単純な世界です。私たちのためにアイテムを注文します。
今まではそうです。
エンタープライズAIはようやく成熟し、コグニティブコンピューティングは、企業がビジネスプロセスを改善するために使用できる実際の製品への道を模索しています。簡単に言えば、コグニティブコンピューティングとは、人間の脳の働きを模倣する自己学習システムを指します。この進化は長い間続いていますが、大量のデータをコスト効率よく処理するためのコンピューティング能力（クラウドの出現のおかげで）ができたら、自己学習アルゴリズムが開始するのは時間の問題でした。成熟した。これらは、データマイニング技術、予測分析、およびパターン認識を可能にし、新しい変化するデータ環境から学習し、人間の介入なしに問題を解決する自動化システムを強化します。これらのシステムに通常の話し言葉でコマンドを表現する機能を追加すると、機械と人間の間の相互作用がかなりシームレスになります。 HAL2.0に挨拶します。
SAPの発表では、インテリジェントERPのインテリジェントな部分はデジタルアシスタントから来ています（ SAP CoPilot ）ユーザーは質問をすることができ、人間のアシスタントと同じように、音声、テキスト、またはジェスチャーを介してコマンドを与えることができます。次に、その非公式で構造化されていない会話がコンテキスト化され、分析され、ユーザーが求める特定のビジネス成果をユーザーに提示するために使用されます。それだけでなく、SAP CoPilotは、ビジネスのコンテキストでユーザーと組織を深く理解することにより、ユーザーが見逃していた可能性のあることに注意を向けることで、迅速に調整し、ユーザーをサポートできます。
で SAPスタートアップフォーカス 、私たちの仕事は、スタートアップの力によって推進されるSAPのイノベーションエコシステムを構築および拡張することです。その取り組みの一環として、55か国以上から5,200以上のスタートアップと協力して、エンタープライズAIに特に取り組んでいる少数の企業を含め、ビジネスを前進させる次世代ソリューションを構築しています。 AIは現在初期段階にありますが、予測と同じくらい多様なアプリケーションで重要な役割を果たすことは間違いありません。 心臓発作 、 管理します 侵入種 、または金融詐欺の防止。
私たちのプログラムの一部であるスタートアップの1つは 終了 AIの一種である機械学習の力を利用して、決済プロバイダー、銀行、小売業者がオムニチャネルコマースでの不正行為を防止できるようにします。による 2016AFP支払い詐欺および管理調査 、企業の73％は、2年前の60％と比較して、試みられた、または実際の支払い詐欺の被害者でした。収益が10億ドル以上の企業の場合、被害者の数は驚異的な78％になります。新しいビジネスモデルは、商品の即時配達から仮想現金、デジタルダウンロードに至るまで絶えず進化しており、デジタル決済が普及するにつれて、オンライン詐欺のリスクも高まっています。によると LexisNexis詐欺乗数 、2015年には、詐欺の100ドルごとに、実際のコストで商人に223ドルの費用がかかりました。
最近まで、金融機関はより厳格なルール主導のモデルに依存していました。クレジットカードが数分前にロサンゼルスで物理的にスキャンされ、2時間後にメキシコで表面化した場合、それが詐欺の引き金となる可能性があります。詐欺師は誰よりも早くゲームを変更するため、このモデルに依存することはできなくなります（クレジットカードの例では、顧客がその時間に国境を越えて移動した可能性があるため、誤検知である可能性があります） 。基本的に、詐欺の病状は善良な顧客の行動を模倣しています。表面的には、最高の顧客と最悪の悪夢の間にほとんど違いはありません。これは、誤検知を最小限に抑えながら、不正が発生する前に阻止できるリアルタイムの結果を迅速に学習、適応、提供することで、機械学習が役立つ場合があります。
Galaxy.ai はもう1つの新進気鋭のプレーヤーであり、これはヘルスケア分野で、AIの力を使用して、患者が症状を示す前に病気の予後を作成するソフトウェアを開発しています。早期発見は当然、医療システムのコストを節約し、患者の転帰を大幅に改善します。 Galaxyの中心的なアプローチは、システムに大量のデータを入力し、それをトレーニングしてパターンを探すことです。これは、若い医学生やインターンの脳が機能するのとほぼ同じ方法です。同社は、人間の脳のニューロンを正確に模倣するアルゴリズムを開発する前に、まだいくらかの方法があります。Galaxyのウェブサイトが認めているように、実際には羽ばたきをしないが、飛行の一般原則を模倣する飛行機械を構築しました。人工知能の頭脳を構築するために、私たちの道でも同じことをするかもしれません。
変化する世界
技術の進歩は、それが特定の暗い側面を持たずに完了することはありません。繊維力織機が織機に取って代わったとき、または自動車が馬とバギーに取って代わったときから、私たち人間は一般に、テクノロジーが私たちの仕事に与える影響について混乱してきました。自動化によって仕事がなくなったため、フードチェーンを上に移動し、自動化やアウトソーシングの影響を受けにくい機能を見つけようとしました。しかし、AIの規模と影響が、最も優秀な知識労働者の仕事を危険にさらす可能性がある場合（上記のGalaxy.aiの場合、放射線科医の必要性を排除することはできませんが、必要なのは確かにはるかに少なくなります） 、それは微積分が完全に変わるところです。
による最近の調査によると 世界経済フォーラム 、2020年までに、ロボット工学、自動化、AIにより、上位15の主要な工業化および新興経済国で710万人の雇用が純損失になります。皮肉なことに、失われた仕事の大部分は、スキル（および収入）の範囲の下限にあり、人々が冗長になる余裕が最も少ないということです。調査のやや良いニュースは、同じ時間枠で、コンピューティング、数学、エンジニアリングの分野で200万人の新しい高給の仕事が生まれることです。
たぶん今が私たちが積極的に検討する時です 幹 、私たちの子供たちだけでなく、私たち自身のためにも。
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