要約
人工知能 (AI) とソフトウェア エンジニアリング (SE) は、コンピューター サイエンスの 2 つの重要な分野です。
近年、研究者はソフトウェア製品の全体的な品質を向上させるために、ソフトウェア開発のさまざまな段階に AI 技術を適用しようとしています。
また、SEとAIの接点に注目する研究者もいます。
実際、SE と AI の関係は非常に弱いです。
ただし、ある分野の方法や技術は別の分野でも採用されています。
人間と同じように知的な動作を実行できるソフトウェア製品が増えています。
この論文では、現実世界の困難な問題を解決するために異なる AI 技術を使用する IBM Watson と Google AlphaGo の 2 つのケーススタディを分析、評価、比較しました。
両方の事例の分析に基づいて、ディープラーニングや機械学習などの AI 技術をソフトウェア システムに使用することは、インテリジェント システムの実現に貢献します。
ワトソンは人間の意思決定を支援するために「意思決定支援」戦略を採用しています。
一方、AlphaGo は「自己決定」を使用して、最良の結果に貢献する操作を選択します。
さらに、ワトソンは紙などの人工資源から学習します。
一方、AlphaGo は写真などの膨大なオンライン リソースから学習します。
AlphaGo はニューラル ネットワークと強化学習を使用して人間の脳を模倣しており、診断や治療のための医学研究に非常に役立つ可能性があります。
しかし、人間の脳を機械で再現し、コンピューターを思考者として見なそうとするなら、まだ長い道のりがあります。なぜなら、人間の脳と機械は本質的に異なるからです。
コンピュータとソフトウェア システムがますますインテリジェントになり、人間にはできない現実世界の困難な問題を解決できるようになるかどうかを確認することのほうが期待できます。
要約(オリジナル)
Artificial intelligence (AI) and software engineering (SE) are two important areas in computer science. In recent years, researchers are trying to apply AI techniques in various stages of software development to improve the overall quality of software products. Moreover, there are also some researchers focus on the intersection between SE and AI. In fact, the relationship between SE and AI is very weak; however, methods and techniques in one area have been adopted in another area. More and more software products are capable of performing intelligent behaviour like human beings. In this paper, two cases studies which are IBM Watson and Google AlphaGo that use different AI techniques in solving real world challenging problems have been analysed, evaluated and compared. Based on the analysis of both case studies, using AI techniques such as deep learning and machine learning in software systems contributes to intelligent systems. Watson adopts ‘decision making support’ strategy to help human make decisions; whereas AlphaGo uses ‘self-decision making’ to choose operations that contribute to the best outcome. In addition, Watson learns from man-made resources such as paper; AlphaGo, on the other hand, learns from massive online resources such as photos. AlphaGo uses neural networks and reinforcement learning to mimic human brain, which might be very useful in medical research for diagnosis and treatment. However, there is still a long way to go if we want to reproduce human brain in machine and view computers as thinkers, because human brain and machines are intrinsically different. It would be more promising to see whether computers and software systems will become more and more intelligent to help with real world challenging problems that human beings cannot do.
arxiv情報
| 著者 | Lei Wang |
| 発行日 | 2023-09-27 16:37:05+00:00 |
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