- ビジネスデータの大部分は未利用のまま。
- AIの価値は適切な種類のデータ入力の品質、量、可用性に完全に依存。
- 科学者やビジネスアナリストは専門分野の詳細なデータが必要だが、容易に入手できない。
- AIは狭い範囲にとどまり、一般的な知能には適していない。
- 知識表現と統計機械学習のコミュニティは協力して一般的な知能を構築する必要がある。
- ファーマ業界はデータのコンテクスト化に関して特に意識が高まっている。
- Pistoia AllianceはFAIRデータイニシアチブに焦点を当てており、共有オントロジーがその成功の鍵。
- IDMP-Oという製品オントロジーはISOのIDMP基準に従っている。
- 共有のリアルタイムの可視性が可能になり、生産や流通のボトルネックを解消することが期待される。
- データ所有権の問題はAGIの創造を妨げる挑戦の1つ。
私の意見:
この記事は、AIの価値は適切なデータに依存しており、一般的な知能を構築するためには統計機械学習と知識表現のコミュニティが協力する必要があることを強調しています。特にファーマ業界ではデータのコンテクスト化に対する意識が高まっており、共有オントロジーが重要であることが示されています。データの所有権の問題はAGIの創造を妨げる課題の1つとして挙げられています。
元記事: https://www.datasciencecentral.com/artificial-general-intelligence-what-general-really-means/