VCフレッド・ウィルソンのブログで2017年のテクノロジー業界予測が述べられています。
What Is Going To Happen In 2017
What Is Going To Happen In 2017
この中で取り上げたいのが、下記のAIに言及した箇所です。
AI will be the new mobile. Investors will ask management what their “AI strategy” is before investing and will be wary of companies that don’t have one.
「AIは新しいモバイルになるだろう」モバイルがビジネスに与えたのと同じくらいのインパクトをAIが与えるという意味かと思います。
そして、投資家達は投資に際し、経営陣にAIに関する戦略について質問し、戦略を有しない会社に対しては投資に慎重になるだろうとのことです。
私がAIに興味を持ったきっかけは、仕事で携わっているPrologという言語がIBM WatsonやSoftbank Pepperのコアで使用されているのを知ったことです。
仕事で使っていたのはProlog自体ではなく、Prologをベースにした言語で、あまりオープンな言語ではないので、名前をxとしておきます。便宜的に、この記事では x = Prologとして読んでください。
xは、Prologをベースにオブジェクト指向の特徴を取り入れた言語で、言うならばx = Java + Prologのような感じです。詳細については、wikipediaや「Prolog 入門」と検索して頂ければ見つかると思うので、そちらを参照ください。
xでは、Prologの特徴であるPredicate (述語)という形式でプログラムを書くことができます。
私がPrologで面白いなと思ったのは、このPredicateのおかげで条件分岐をコーディングする際に、if 文を書く必要がないということです。
保険会社で働いていたので、保険商品に関しコーディングすることが多かったのですが、皆さんご存知のように保険は複雑な商品ですので、コーディングも複雑になります。保険自体や付帯している特約、及び保障金額ごとに、異なった処理を行う必要があるため、結果、条件分岐が複雑になってしまいます。
従来の言語ですと、if then elseを入れ子にしたり、case文などで、コーディングを行う際のビジネスルールをもとに「静的（あとから変更が不可能、もしくは極めて難しい）」に実装を行うことになるのかと思います。が、xではPredicateを用いることにより、各ルールを「読みやすく」かつ「動的（あとから変更がしやすい）」に記述することができます。
「動的」に条件分岐がコーディング可能というのが、PrologがAI実装に利用される理由の一つかと思います。if then elseとPredicateの例に説明しようと思ったのですが、時間がかかるため今回は割愛し、後日追加致します。
AI will be the new mobile. Investors will ask management what their “AI strategy” is before investing and will be wary of companies that don’t have one.
「AIは新しいモバイルになるだろう」モバイルがビジネスに与えたのと同じくらいのインパクトをAIが与えるという意味かと思います。
そして、投資家達は投資に際し、経営陣にAIに関する戦略について質問し、戦略を有しない会社に対しては投資に慎重になるだろうとのことです。
私がAIに興味を持ったきっかけは、仕事で携わっているPrologという言語がIBM WatsonやSoftbank Pepperのコアで使用されているのを知ったことです。
仕事で使っていたのはProlog自体ではなく、Prologをベースにした言語で、あまりオープンな言語ではないので、名前をxとしておきます。便宜的に、この記事では x = Prologとして読んでください。
xは、Prologをベースにオブジェクト指向の特徴を取り入れた言語で、言うならばx = Java + Prologのような感じです。詳細については、wikipediaや「Prolog 入門」と検索して頂ければ見つかると思うので、そちらを参照ください。
xでは、Prologの特徴であるPredicate (述語)という形式でプログラムを書くことができます。
私がPrologで面白いなと思ったのは、このPredicateのおかげで条件分岐をコーディングする際に、if 文を書く必要がないということです。
保険会社で働いていたので、保険商品に関しコーディングすることが多かったのですが、皆さんご存知のように保険は複雑な商品ですので、コーディングも複雑になります。保険自体や付帯している特約、及び保障金額ごとに、異なった処理を行う必要があるため、結果、条件分岐が複雑になってしまいます。
従来の言語ですと、if then elseを入れ子にしたり、case文などで、コーディングを行う際のビジネスルールをもとに「静的（あとから変更が不可能、もしくは極めて難しい）」に実装を行うことになるのかと思います。が、xではPredicateを用いることにより、各ルールを「読みやすく」かつ「動的（あとから変更がしやすい）」に記述することができます。
「動的」に条件分岐がコーディング可能というのが、PrologがAI実装に利用される理由の一つかと思います。if then elseとPredicateの例に説明しようと思ったのですが、時間がかかるため今回は割愛し、後日追加致します。
