Artificial Intelligence

Discover how AI is used today and how it will augment human experience in the future

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Jen Dunham 0
Considering fraud-fighting with machine learning and artificial intelligence?

Any look back at analytics in 2017 makes it clear that machine learning and artificial intelligence appear to be the ‘next big things’ that can solve just about any problem, from writing new hit songs to curing disease. Not one to buy into the hype, I became curious as to

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Gastbeitrag 0
Paradise found not only on papers: Berühmte Reisebloggerin findet Paradies mit dem SAS Konfigurator

Frau Beck, was spuckt denn http://www.paradies-konfigurator.de/ als Ihr „analytisches Paradies“ aus? Bei mir kommt Paddington in Australien heraus. Und was sagen Sie dazu? Waren Sie vielleicht schon mal da? Lustigerweise habe ich nach meinem Studium 11 Monate in Australien gelebt und gearbeitet. Eine der schönsten Zeiten in meinem bisherigen Leben.

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Christian Engel 0
Künstliche Intelligenz (KI) in der Bankbranche: Herausforderungen und Möglichkeiten (Teil 2)

Bankkunden werden auch immer anspruchsvoller. Im Zeitalter von Google, Apple, Facebook und Amazon haben wir uns daran gewöhnt, personalisierte Angebote auf Basis der von uns freiwillig zur Verfügung gestellten Daten zu erhalten. Hier ist sie wieder, unsere Chatbot-Idee aus meinem 1. Beitrag zu KI in der Bankbranche, und es gibt

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小林 泉 0
人工知能:ブームと現実を切り分けて認識するために

現在大きなブームとなっているAIですが、行き過ぎた期待と警戒がその現実を見誤らせ、企業における経営課題の解決において、タイムリーな価値創出を停滞させている場面も見受けられます。現実を正しく捉えるための記事を、SASの上級副社長およびCTOであるオリバー・シャーベンバーガー(Oliver Schabenberger)が書いていますので、今回はそれを日本語訳してお届けします。 === 私たちはエキサイティングな時代に生きています。私たち人間と機械、オブジェクト(物体)、モノとの関係は急速に変化しつつあります。 洞窟で暮らしていた頃から、人間は受動的な(自動的に動くわけではない)道具と自分の声に自らの意思を託してきました。今日では、マウスとキーボードは操作したとおりに動きますし、Amazon Echoなどのスマートデバイスは、照明の点灯のような単純なタスクや、より複雑なタスク(例:人間の質問にアナリティクスを用いて応答する)の実行を手助けしてくれます。 しかし、人工知能(AI)の発展により、潮目が変わる可能性があります。機械は受動的なオブジェクトから、人間の生活に自らを織り込む能動的な存在へと変貌を遂げることができるのでしょうか? 機械が人間を動かすようになるのでしょうか、それとも人間が機械を動かし続けるのでしょうか? オブジェクトが「あなたの代わりに〇〇を済ませました」と人間に報告するようになるのでしょうか、それとも、人間が今後も何をすべきかをオブジェクトに指示し続けるのでしょうか? あらゆるモノがよりスマート、よりインテリジェントになっていく中、私たち人間は、自律型のインテリジェンスが取り仕切る生活空間の「囚われ人」となってしまう恐れはないのでしょうか? そのような状況に私たちはどこまで近づいているのでしょうか? AIの現状 あなたがもし、機械が世界を征服するのではないかと夜な夜な心配しているとしたら、どうぞぐっすり眠ってください。今現在使われているテクノロジーでは、決してそうした事態は起こりません。昨今では、少しでも賢い動作や想定外の動作をすれば何でもAIと呼ぶのがトレンドのようですが、多くは実際にはAIではありません。私の電卓は、私よりも計算能力が優れていますが、AIではありません。決定木もAIではありませんし、SQLクエリの条件句もAIではありません。 しかし、AIへと向かうトレンド、すなわち「機械、デバイス、アプライアンス、自動車、ソフトウェアに更なるスマート性を組み込む」というトレンドが存在するのは事実です。 人間よりも圧倒的な正確さでタスクを実行できるアルゴリズムの開発には、驚異的な進展が見られます。少し前までコンピューターには囲碁は無理と思われていたにもかかわらず、今や機械が人間を打ち負かし、人間には敵わないレベルへと突き進んでいます。また医療分野では、医用画像から特定タイプのガンを発見するアルゴリズムの正確性が、放射線科医と同等レベルに達しており、まさに患者の人生を一変させるような成果です。 これらのアルゴリズムが超人的な能力を示すのは、与えられた仕事を高い信頼性および正確性で、不眠不休で反復実行するからです。とはいえ、人間のように思考または行動できる機械を生み出す段階からは程遠いのが現状です。 現在のAIシステムは、人間が行うタスクを「コンピューター化された賢い方法」で実行するようにトレーニングされますが、トレーニングの対象は1つのタスクのみです。囲碁をプレイできるシステムは、ソリティアやポーカーをプレイすることができず、そのスキルを習得することもありません。自律走行車を運転するソフトウェアは、家の照明を操作することができません。 これは、この種のAIが力不足ということではありません。むしろ、あらゆる用途に高い専門性を提供できるため、多くの業種、恐らく全ての業種に変革をもたらすポテンシャルを秘めていると言えます。しかし、AIで何を成し遂げることができるかに関しては、先走りは禁物です。トレーニング用データにもとづき、教師あり手法を用いてトップダウン方式で学習するシステムは、データの内容を超えて成長することができません。つまり、こうしたシステムには創造、革新、推論(論理的に思考)は不可能です。 「信頼の飛躍的拡大」を選ぶかどうかは人間次第 たとえアルゴリズムがインテリジェンスを持つ日が来るとしても、必ずしも私たちの人生をアルゴリズムに委ねる必要はありません。アルゴリズムの利用を意思決定支援システムに留める、という選択も可能です。その対極にあるのは、あらゆる意思決定を人間の代わりにアルゴリズムに行わせるという選択であり、これは「(人間の機械に対する)信頼の飛躍的拡大」の究極と言えます。 そこには、意思決定において人間の介入は一切ありません。機械の自律性を手放しで受け入れて初めて、「真のAI」を受け入れる準備が整ったことを意味すると筆者は考えます。しかし、アルゴリズムが信頼できる偏りのない意思決定を行えるようになり、それがひいては人間に最大の利益をもたらすことが実証されうるとして、自分の人生の手綱を渡し、自分は何も入力せずにアルゴリズムに意思決定を行わせることを、あなたは心地よく感じるでしょうか? 自由に判断させた場合、機械はどれほど的確に振る舞うと期待しますか? 機械がどれほど短時間で仕事を学習すれば満足でしょうか? そして、学習を重ねる中、機械はいつモラルを獲得するのでしょうか? こうした質問を不快に感じるとしても、ご安心ください。あなただけではありません。筆者は、ソフトウェア・エンジニアがプログラミングしたモラルや発展途上のアルゴリズムが学習したモラルの不完全さのせいで命を失うよりは、自分自身の愚かさのせいで命を失う方を選びます。 インテリジェンスという幻想は今現在、完全に人間の掌中にあり、当面は人間のコントロールなしでは存在しえません。 当面私たちがAIに望めるのは、つい感心してしまうほどの賢さです。その他はブームに便乗した大騒ぎに過ぎないでしょう。 将来への準備 現在のような形のAIにはインテリジェンスがあるのでしょうか? そうではないと筆者は考えます。 インテリジェンスと呼ぶためには、何らかの形の創造性、革新性、直感力、自主的な課題解決力、感受性が必要です。私たちが今現在、ディープ・ラーニングにもとづいて構築しているシステムは、こうした特性を備えることができません。AIがいつインテリジェンスを獲得するのか、その時期をここで予測するつもりはありません。数十年前には「その段階に近づいており、数十年後には機械が人間のように行動したり思考したりするようになる」と考えられていましたが、そうはなっていません。今日のテクノロジーでは、依然としてこの問題を解決できないのです。 人類が「真のAI」の時代に到達するためには、破壊的なテクノロジー・シフトを経なければなりません。人類はその解決策をまだ発見していないと考えます。ただし、その探究を続けていることは確かです。

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Christian Engel 0
Künstliche Intelligenz (KI) in der Bankbranche: Ein Fallbeispiel (Teil 1)

Selbstfahrende Sport Utility Vehicle auf unseren öffentlichen Straßen, Siri immer im Zugriff, Alexa im Wohnzimmer … Künstliche Intelligenz und die dahinter funktionierenden Machine-Learning-Verfahren begegnen uns bereits heute, zum Teil eingebettet in den Alltag, zum Teil mit unserem „Wow“, wenn die US-Verkehrsaufsichtsbehörde NHTSA bestätigt, dass es bei einem Unfall mit einem selbstfahrenden

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Sandra Hernandez 0
Las 10 tendencias para continuar con la transformación digital en el 2018

Es claro que este año que está por finalizar ha traído grandes cambios para todo el mundo en cuanto a transformación digital se trata, se estructuraron cambios en las industrias, la economía e incluso las formas de comunicación con sus clientes. Pero la tecnología no se detiene y cada día que pasa

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Andreas Becks 0
KI steckt noch in den Kinderschuhen – warum eigentlich?

Artificial Intelligence (AI), Machine Learning und Deep Learning zählen zu den heißesten Themen, die im Markt diskutiert werden. Und dafür gibt es gute Gründe. Zum einen erleben wir, dass Apps und Software generell, Maschinen und Fahrzeuge immer smarter werden. Wir sprechen mit unseren Smartphones. Autos fahren bald selbst. Die automatische

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Deep learning: la nueva era de la inteligencia artificial

La aplicación de la inteligencia artificial en los negocios constituye un área en constante evolución cuya demanda aumenta día con día. Este fenómeno es resultado de la alta interacción máquina-humano que experimentamos en varios aspectos de nuestras vidas, así como de la necesidad constante de aprender y actuar de forma

Analytics | Artificial Intelligence
Michał Kudelski 0
Sztuczna inteligencja coraz mniej „sztuczna” – rozpoznawanie obrazów

Niemal każdego dnia słyszymy doniesienia o nowych osiągnięciach w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Co prawda, do stworzenia odpowiednika ludzkiej inteligencji w sensie szerokim i ogólnym trochę nam jeszcze brakuje, ale coraz częściej maszyny są w stanie rozwiązywać problemy, z którymi do niedawna jedynie człowiek mógł sobie poradzić.

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Suneel Grover 0
Algorithmic marketing attribution and conversion journey analysis [Part 3]

In Part 1 and Part 2 of this blog posting series, we discussed: Our current viewpoints on marketing attribution and conversion journey analysis in 2017. The selection criteria of the best measurement approach. Introduced our vision on handling marketing attribution and conversion journey analysis. We would like to conclude this

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Malcolm Lightbody 0
Algorithmic marketing attribution and conversion journey analysis [Part 2]

In Part 1 of this blog posting series, we discussed our current viewpoints on marketing attribution and conversion journey analysis in 2017. We concluded on a cliffhanger, and would like to return to our question of which attribution measurement method should we ultimately focus on. As with all difficult questions

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Mary Beth Moore 0
Embracing analytics: A path forward for the intelligence community

The intelligence community needs to revamp its approach to analytics -- and that means creating an analytics strategy that will change the status quo. The challenges facing analysts are consistent throughout the strategic, operational and tactical levels of intelligence operations. The intelligence cycle (see diagram below) is a great teaching

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Tiffany Carpenter 0
Measuring up: robotic process automation versus real-time decision making

Editor's note: Tiffany Carpenter, Head of Customer Intelligence, SAS UK & Ireland sizes up the benefits of the two technologies and offers up a solution to businesses wanting the best of both. With constant pressure on profit margins, organisations need to strike a balance between improving cost efficiencies and customer

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Suneel Grover 0
Algorithmic marketing attribution and conversion journey analysis [Part 1]

Everyone has a marketing attribution problem, and all attribution measurement methods are wrong. We hear that all the time. Like many urban myths, it is founded in truth. Most organizations believe they can do better on attribution. They all understand that there are gaps, for example, missing touchpoint data, multiple

Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
Scott Batchelor 0
5 questions about artificial intelligence with Intel's Pat Richards

Artificial intelligence promises to transform society on the scale of the industrial, technical, and digital revolutions before it. Machines that can sense, reason and act will accelerate solutions to large-scale problems in myriad of fields, including science, finance, medicine and education, augmenting human capability and helping us to go further,

Artificial Intelligence
PythonからSASの画像処理機能を使って画像マッチング

5月23日に開催されたSAS Forum Japan 2017の「SAS Viyaディープダイブ」セッションでは、SASのAIに搭載されている画像処理機能が入門レベルとして紹介されました。 セッション内では、皆様にとってもお馴染みの「浅草雷門」の写真を使った画像マッチングのデモも紹介しました。雷門を正面から撮った写真の中から、「雷門の提灯」の部分を切り出し、これをテンプレート画像として使用し、この「雷門の提灯」が写っている写真だけを画像マッチングによって見つけ出すというデモです。 さあ、ちゃんと「雷門の提灯」が写っている写真だけを見つけ出すことができたのでしょうか? 以下は、Jupyter Notebookを使用し、PythonからSAS の画像処理機能を活用してマッチングを実行した結果です。(コードの一部抜粋) 【ライブラリのインポート】 In [16]: # import libraries import swat import matplotlib.pyplot as plt import os import json import numpy as np 【テンプレート画像「雷門の提灯」のロード】 In [24]: # load an image to cas r = conn.image.loadImages(casout={"caslib":"casuser", 'name':tmp_file_data[0], 'replace':True}, path=tmp_file_path) tmpTable = conn.CASTable(tmp_file_data[0]) 【この画像にマッチングさせます】 【マッチング対象画像のロード】

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SASのAI機能で異常検知してみよう!

5月23日に開催されたSAS Forum Japan 2017の「SAS Viyaディープダイブ」セッションでは、SASのAIに搭載されている教師なし学習の3つの手法(SVDD(Support Vector Data Description), ロバストPCA, Moving Window PCA)を用いた異常検知の概要が紹介されました。 手法ごとの適用分野やSAS Studioを用いて実行した結果の紹介と、異常検知を業務に適用する際に留意すべき事項も交えてご紹介しています。 詳細(スライド内容)に関しては、以下をご覧ください。(SlideShareに公開済み) SAS Viya で異常検知してみよう! from SAS Institute Japan 詳細(講演ビデオ)に関しては、以下をご覧ください。(YouTubeに公開済み) 今なら無償でSAS Viyaを試用することができます。詳細は以下のブログを参照してください。 SAS Viyaを体感してみよう! ~SAS Viya無償試用版利用ガイド~

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