人工知能をプログラムできる分野は何ですか？ [閉まっている]

Question

ようこそ！ ニューラルネットワーク、エキスパートマシンなど、人工知能のプログラミングを非常に楽しんで研究しました。しかし、仕事では主にWebアプリケーションを開発しています。

そして今は、趣味で、あるいは仕事で、そのようなプログラミングに戻ることを考えています。 AIがアプリケーション開発で一般的に使用され、そのようなスキルを持つプログラマーが仕事を検索できる領域はありますか？

または、上司にアイデアを販売し、AIを使用してアプリケーションを拡張することもできます。

アプリケーションでAIを使用することであなたが経験したことやアイデアは何ですか？

Answer 1

最近 Programming Collective Intelligence という本を読み始めました。 WebアプリケーションでAI技術を使用して、探しているものを正確に説明している優れた本です。

本は明確に書かれており、理解しやすく、実際のアプリケーションに関してすべてを説明しています（Google Pagerank、Amazons推奨システム、マッチメイキングWebサイト、リンク推奨システム、ベイジアンスパムフィルターなど、一般的に使用される技術の仕組みについて説明しています） ）そして、実際のデータを使用して実際に有用な例を使用します（ebay API、facebook APIなどはデータの収集に使用されます）。ある章では、グラフ（棒/線/グラフではなく、データ構造を意味する）を最適に（ノード同士が近づきすぎないように、最小の重なり線などで）描画する方法についても説明しています。たとえば、ソーシャルネットワークのマッピング。

これを見て、AIをWebアプリケーションに適用できるさまざまな方法を確認することをお勧めします。

Answer 2

反例として、水質検査機器から取得したデータの解析は、おそらく人工知能を使用するのに悪い場所でしょう：

デイリーWTF：いいえ、ニューラルネットワークが必要です

私たち全員が適切な仕事に適切なツールを選択することを思い出してください。

Answer 3

ニューラルネットワークは画像の処理に最適であるため、AIを使用できるWebアプリケーションの1つの領域は、大きなデータセットの画像のパターンを識別および/または操作することです。たとえば、FlickrやFacebookなどのサイトには、顔に基づいて、またはキャプションやタグで言及されている特定のアイテムにピクセルのグループ（使用する機能）を関連付けることで、人を識別する興味深いトレーニング資料があります。

テキスト操作の面では、多くのものがありますが、通常は他のWebアプリのケーキに氷がかかっています。私は主に、自動機械翻訳や改善された検索機能など、検索バーやユーザーが通常は見ないバックエンドの自動補完の領域で話しています。

AIをアプリケーションの提供の最前線に置くことの問題は、通常、人工知能はそれ自体では機能ではなく、デザイナーからの定期的なプロンプトなしで大きなデータセットを効果的にネゴシエートする方法であるということです。一般に、ユーザーは1対1でアプリケーションに関連付けられるため、比較的少数の応答の品質でのみ判断します。

Answer 4

電子メールスパムフィルタリングシステム-間違いなく。

悪意のあるもののパターンを見つける必要があるその他のセキュリティアプリケーション。

Answer 5

おそらく、Webアプリケーションの訪問者の行動を分析できます。ウェブサイト内をどのようにナビゲートして、最適化されたより良いインターフェースを提供するか。現在は、作業しているWebアプリケーションの種類によって異なります。オンラインショッピングの場合は、顧客の習慣から推測した提案を表示できます。

「異常」を検出することもできます。行動と詐欺。 不正およびボットの検出はAIを利用できます。

Answer 6

もちろん、

予測。

企業にとって計り知れない価値（つまり、在庫最適化）を持ち、世界的な危機の際に特に価値があります。

Answer 7

ゲームにはAIが必要です。
エキスパートシステムも。

Answer 8

ゲーム以外では、AIの商用利用はほとんど見ていません。

理論的には、産業用ロボット工学および画像処理に非常に役立つ可能性がありますが、これらの分野は非常に保守的であり、非決定的アルゴリズムでは不快になる傾向があります。

iRobotの機能を調査したい場合もありますが、iRobotでも商用ロボットでかなり単純なアルゴリズムを使用しています。

Answer 9

認知アーキテクチャ（Soar、ACT-Rなど）の領域では、研究者は、A *やゲームなどのアルゴリズムに集中するのではなく、意思決定、文化的交流、学習などの人間の行動のモデルを調査します。多くの場合、認知的妥当性、つまり、タイミングなど、人間が行うことをモデルがどれだけ密接に追跡するかに焦点を当てています。

これらのシステムは、厳密に研究ベースであり、商用アプリケーションは限られています。とにかく今のところ。軍事用途、特に訓練用の用途はかなり一般的です。

Answer 10

がんを検出するための画像処理！ （実際にIEEEの論文をコーディングしていますが、アルゴリズムを作成するのはコーディングするよりもはるかに難しいので、他の論文のパフォーマンスに関する論文を書きます）

Answer 11

リスク評価は、主にパターンマッチングが非常に優れているため、ニューラルネットワークにとって非常に良いケースです。保険会社やクレジット会社は、顧客のリスクを判断するためにある程度それらを使用しています。

Answer 12

私は、水中音源の分類に人工神経回路網を使用することに関する広範な研究を行ってきました。アルゴリズムは非常にうまく機能しているようで、特に、フーリエ変換係数のどの組み合わせが（主成分分析を使用した）分類に最適なセットを構成しているかを解明する作業の大部分を費やしました。

Answer 13

何でも（真剣に）：

http://highlevellogic.blogspot.com/ 2010/09 / high-level-logic-rethinking-software.html

高レベルロジック（HLL）オープンソースプロジェクトは、他のすべてのAI（実際にはすべてのプログラミング）が適合する高レベルロジックを見つけてコーディングすることです。深刻な具体的なアイデアとコードがあります。 HLLはすでにアプリケーションフレームワークです。