aamall

2017年12月15日

AI同士で学習する(2)

AI同士の学習の利点は、データが少ない分野で活用できることや、学習用のデータを用意するために必要な労力が減ることなどです。

また、AI同士の学習では人の関与が少ない分データに人の偏見が入りにくいというメリットもありそうです。
人間が用意したデータに偏見や差別が含まれていると、そのデータを使って学習したAIにも受け継がれることがあるからです。

他にも、AIの学習用データの利用がプライバシーの侵害につながる可能性のある場合に役立ちます。
例えば医療分野において、病気を特定するAIの精度を高めるには、膨大な量の患者のデータを利用する必要があります。
しかし、医療記録の利用の仕方によってはプライバシーの侵害につながる恐れがあります。
そこで、実在する患者のデータと同じ効果を持つ「偽」のデータをAI同士の学習を利用して生み出すわけです。

このようにして生み出されたデータはプライバシーの観点からは良さそうです。
またプライバシーが守られている分、データを共有することも容易なはずです。

(本郷理一)



robotbusiness at 16:03│ ロボット社会 
管理人プロフィール
日本ロボコム代表
学生起業家
本郷理一(ほんごう・りいち)

大学で建築を学びながら、日本ロボコム株式会社の設立に加わる。
また、「ロボット住宅」に関わる新会社の設立準備を行う。
合わせて、単なるビジネスを超えたソーシャルイノベーターの道を探る。
「ロボットビジネス勉強会」の月例会で「ロボットビジネスセミナー」の講師を務めている。
応援クリック
いつもおつきあいくださり、ありがとうございます。
皆さまに応援していただくと大きな励みになります。

ギャラリー
  • スマートロボティクスが登場
  • スマートロボティクスが登場
  • 月刊ロボットビジネスVol.3発行
  • 月刊ロボットビジネスVol.3発行
  • 第3回ロボットビジネス勉強会参加者募集
  • 第2回ロボットビジネス勉強会(東京・銀座)参加者募集
  • 第2回ロボットビジネス勉強会(東京・銀座)参加者募集
  • ロボットビジネス勉強会 月刊ロボットビジネス
  • ロボットビジネス勉強会 月刊ロボットビジネス