仕事

人工知能の発展がロボットをより敏捷にする方法を示す新しい研究によると、パドルを振り回すロボットは卓球を打つのに非常に巧みで、エリートの人間選手に困難な挑戦を与え、時にはそれらを倒すこともあります。日本の巨大電子企業であるソニーはエース（Ace）と呼ばれるロボットアームを作り、プロスポーツ選手たちと対決しました。 Aceは、コートの周りに配置された9つのカメラの目とボールのロゴをたどり、スピンを測定する奇妙な能力など、非人間的な属性を持っているとはいえ、価値ある敵であることを証明しました。ロボットは強化学習というAI方法を使ってスポーツをする方法を学びました。今回の研究の共著者であり、科学ジャーナルネイチャー（Nature）に発表された今回の研究の共著者であるソニーAI研究員ピーター・デュア（Peter Dürr）は、「卓球を打つためにロボットを手でプログラミングする方法はありません。経験を通じてゲーム方法を学ばなければなりません」と話しました。実験を行うために、ソニーは東京本社にオリンピック規模の卓球場を建設し、プロの選手や他の高度に熟練した運動選手にロボットと一緒に「平等な競争の場」を提供したとAP通信とのインタビューでDürrは言った.何人かの選手はエースの技量に驚いたと述べた。ソニーはこれを一般競争スポーツ初めて披露しました。ソニーは「ロボットが物理的世界で一般的にプレイされる競争スポーツで人間、専門家レベルのプレイを達成した最初の事例」と明らかにした。これはAIとロボット工学の研究における長いマイルストーンです。カスタマイズされたロボットには動きや自由度を指示する8つの関節があり、ラケットの位置を指定し、ショットを実行し、相手の動きに素早く対応できます。Sony AIの社長であるMichael Sprangerは、インタビューで「速度は今日のロボット工学の根本的な問題の1つです。特に固定されていないシナリオや環境ではさらにそうです。」Sprangerは、「工場では非常に高速なロボットをたくさん見ることができます」と述べた。 「しかし、彼らは同じ軌跡を繰り返し続けています。この技術は、私たちは絶えず変化する不確実な環境で非常に適応的で競争力があり、迅速にロボットを訓練することが実際に可能であることを示しています」Spranger 氏は、これらの技術が製造やその他の産業で役割を果たす可能性があると述べた。また、そのような高速で高度な知覚力に優れたハードウェアを戦争でどのように使用できるかを想像することも難しくありません。人間との同等性を構築するのは難しいことですヒューマノイドロボットは、日曜日の北京で開かれたロボットハーフマラソンレースで人間の世界記録よりも速く走った。しかし、経験豊富な人間の運動選手と1秒未満の速度で相互作用し、競争することができる機械を得ることは、ある点でより困難な課題です。Sprangerは、研究者がロボットにあまりにも不公平な利点を与えることなく、ロボットの速度、腕のリーチ、パフォーマンスを週に少なくとも20時間訓練する経験豊富な運動選手と比較できるようにすることが重要だと述べました。一般的なサイズのコートでは、公式の卓球ルールに従ってプレイされます。Sprangerは、「超人的な卓球ロボットを作るのはとても簡単です」と言いました。 「人間が戻すことができるよりもはるかに速くボールを吸い込んでシュートする機械を作ります。 しかしここではこれは目標ではありません。目標はある程度の比較可能性と人間に対するある程度の公平性を確保し、AIレベルと意思決定と戦術レベル、そしてある程度技術レベルで実際に勝利することです」これは「ロボットが人間よりも早くボールを打つだけでは勝利できないが、実際にゲームをすることで勝利しなければならない」という意味だと彼は語った。AI研究者は、長い間チェスなどのボードゲームをコンピュータパフォーマンスのベンチマークとして使用してきました。彼らは後でもう少しオープンなビデオゲームの世界に移動しました。しかし、AIをシミュレートされた環境から実際の世界に移すことは、長い間ロボットメーカーの標準でした。Sprangerは、ロボットに実際の環境を教え、バックフリップなどの物理的に困難な活動を行う新しいAIベースのアプローチを通じて、昨年は「ロボット工学のための一種のChatGPTの瞬間」と語った。プロは不可能だと思ったショットを成功させた「エース」ソニーが卓球でロボットを扱う最初の会社ではありません。 John Billingsleyは、1983年に「Robot Ping-Pong」というタイトルの論文でこれらのコンテストを開拓するのに役立ちました。最近、GoogleのAI研究部門DeepMindもこのスポーツに取り組んでいます。Billingsleyは印象的ですが、Sonyのすべてを見るコンピュータビジョンとモーション検知機能のために、2人の目を持つ人はチャンスをつかむのが難しいと言いました。しかし、彼は「ボールを打つのか、火星に足を踏み入れるのか、真の発展は大会から出る」という教訓を加えると付け加えました。日本プロ選手安藤南とソネカケルもソニーロボットと競争した。日本卓球協会の審判2人が試合を審判しました。Natureに論文が掲載される前にピアレビューに論文を提出した後、Sonyの研究者たちは実験を続け、Aceはショット速度とラリーを加速し、はるかに積極的でテーブルの端に近づいたと語った。ソニーはエースが12月に彼らのうちの1人を除くすべての選手に勝ったと言いました。1992年にバルセロナオリンピックに出場した別の専門選手の中村銀二郎は、エースがシュートする姿を見守った後、研究者たちに「他の誰もそうできなかっただろう。私はそれが可能だとは思わなかった」と話した。しかし今、ロボットがその仕事をしてきたということは「人間もその仕事をする可能性があることを意味する」とネイチャー論文に発表された論評で語った。___APメディアのYuri KageyamaとJavier Arcigaがこのレポートに貢献しました。

すぐに、多くの顧客が連絡先を持つことになります。そして彼らは人間ではないでしょう。私たちは商取引の次の開拓地であるB2AI（Business-to-AI）の浮上に参入しています。 AIエージェントは新しい顧客層に位置しています。 AIエージェントが人々が製品を調査、評価、購入する方法をますます仲介するにつれて、企業はこの意思決定アーキテクチャ内でAIエージェントがどのように見えるかを再検討する必要があります。最近のVisa調査によると、企業はすでにこれらの変化に備えています。企業の71％は、AIエージェントのために特別に製品や提案を最適化することを望んでいると述べ、半数以上はAIエージェントが他のAIシステムと直接価格や条件を交渉できるようにすることを明らかにしました。そして、AI検索トラフィックが驚くほど高いレベルに移行し、既存の取得ファンネルをアクティブにするという初期の兆候があります。B2AIへの飛躍は、お客様の確保について私たちが知っている多くの部分を書き直すことになります。あなたはもはや人々に影響を与えません。ますます決定を下すAIシステムを説得する必要があります。すべての意図と目的のために、AIエージェントを顧客の思考パートナーとして扱う必要があります。そして、思考パートナーにアプローチするための重要な原則は、あなたがそれらをアクター構造に変換する限り、まだ適用されます。パートナーがいる場所で会いましょう。あなたの視点を教えてください。彼らの動きと噛み合う。信頼を築き、便利さを築きます。目的を明確にしてください。1.マシンがあなたを見つけて信頼できるようにデータを整理します。AIエージェントは、マーケティングコピーだけでなく構造化された信号にも依存します。製品仕様、価格、可用性、および属性は、機械がオプションを簡単に評価して比較できるように構成する必要があります。これは、AIシステムがあなたの製品を正確に解釈できるようにする構造化された製品カタログ、一貫したメタデータ、および標準化されたスキーマに投資することを意味します。 AIエージェントがあなたの製品を明確に理解していない場合は、お勧めする可能性は低いです。これを機械が読める陳列台の存在の一形態と考えなさい。消費財ブランドが実際の店舗の包装の読みやすさとプラノグラムの配置に投資しているように、現在のブランドはAIエージェントが検索するデータ環境内で同等の読みやすさが必要になります。形式が変更されました。原則はそうではありません。2. 単なる製品ではなく、知識源になります。AIモデルは精読するのではなく摂取します。モデルが検索ツールから推論エンジンに進化するにつれて、AIが製品ページを見つけることができるかどうかは問題になりません。ブランドのデータで考えられるかということです。製品の知識、FAQ、ドキュメント、ブランド情報は、AIシステムが簡単に解析、解釈、参照できるように構造化する必要があります。これは、単純な検索ソースではなく、エージェントが推奨事項を作成するときに推論できる参照資料として活用する必要があります。図書館を建てると思います。あなたのウェブサイトを見直す消費者を説得する必要があります。知識倉庫を収集するAIエージェントに情報を提供する必要があります。これは異なる設計上の問題であり、構造化された知識グラフ、よくタグ付けされた文書、人間がスキャンするのではなく機械解析用に構成されたブランド情報など、さまざまな投資が必要です。3. 人が探索するのではなく、マシンを実行するためにビルドします。インフラの確実性は交渉できません。エージェントは、欠落している機能のためにお客様の資格を自動的に奪い取らず、欠落しているデータによってあなたの資格を奪います。AIエージェントは人間とは異なり、操作上の不確実性に非常に敏感です。一貫性のない在庫信号、不明瞭な価格、または配送期間の欠落は、エージェントをイライラしません。単にデータをきちんと実行できる競合他社をデフォルトに設定するだけです。エージェントはあいまいさを容認しません。つまり、企業はモデルコンテキストプロトコル（MCP）などの構造化されたインタフェースを介してリアルタイムの価格と可用性を公開する必要があり、AIシステムは正確なリアルタイムデータを取得し、確実に取引を完了できます。これは機能リリースではありません。マシン間の相互作用のためのOSの再構築。4. 便利さほど信頼性も重要です。信頼がますます不足しているAIの世界では、既存の会社や編集ブランドがより重要になりました。プラットフォームに検証可能な信頼信号を構築する必要があります。AIエージェントは、オプションを評価する際に信頼性と信頼性を示す信号に依存します。一貫したブランドデータ、透明なポリシー、安全な支払いインフラストラクチャ、および権威ある情報源は、すべてAIシステムがお客様の製品を推奨するか継続しているかに影響します。信頼は、ますますAIが仲介する商取引のランキングシグナルとして機能します。サードパーティのレビュー、プラットフォーム全体にわたる一貫したデータ、権威あるソーシングなど、真の信頼信号を構築したブランドは、単に可視性に最適化された製品よりも置き換えが難しいでしょう。結局、信頼はインフラになります。5.目的は重要です。ブランドの目的は常に消費者にとって重要です。今はAIエージェントにとっても重要です。AIシステムは、情報の取得にとどまらず、情報を評価します。そして彼らが評価する信号は、構造化されたデータと価格設定以上です。推奨するブランドを決定する際に、AI推論エンジンが品質、一貫性、信頼性を評価することがますます増えています。コンテンツ、方針、顧客インタラクション、ソーシング慣行を通じて明確に表現された目的を持つブランドは、AIエージェントが推論するためのより豊富で一貫した素材を提供します。そのアーキテクチャのないブランドは比較的薄く見えます。技術的には存在しますが、エージェントが自信のあるケースを構築するのは困難です。こう考えてみてください。 AIエージェントが2つの競合製品（1つが存在する理由と誰にサービスを提供するかについての深く一貫したストーリーテリングを持つブランドの製品、もう1つは純粋に量と発見可能性に最適化されたブランドの製品）を評価する際、目的中心ブランドはエージェントにさらにワークスペースを提供します。その主張はいくつかの接点で証明されています。その内容には質感と特異性があります。レビューには、単なる取引ではなく顧客との関係が反映されます。エージェントは道徳的な判断を下すものではありません。品質評価をしています。そして、アーキテクチャの一貫性で表現される目的は、品質で読み取られます。これは、ブランド目的の作業がB2AI戦略とは別のものではなく、B2AI戦略であることを意味します。機械が仲介する市場でも、意味は依然として重要であるからです。そして、人間だけが私たちをつなぐより深い意味を見つけることができます。英語専攻者の皆さん、喜んでください。Fortune.comのコメントに記載されている意見は、単にその著者の意見にすぎず、必ずしもFortuneの意見や信念を反映しているわけではありません。

前回食料品店に行ったときに肉のコーナーを通り過ぎた場合、あなただけが唯一のものではありません。牛肉の価格が史上最高値を維持しながら、牛肉は贅沢のように感じ始め、価格の印象も終わりが見えません。労働統計局の資料によると、粉砕牛肉の価格は３月ポンドあたり平均約６．７０ドルで、昨年よりほぼ１ドルが上がった。 ３月ポンド当たり平均価格が１２．７３ドルの牛肉ステーキは１年前より１６％上がった。BLSによると、1月以降の価格はやや下落しましたが、みじん切りの牛肉の価格が近いうちに1ポンドあたり4〜5ドルに戻るとは予想していません。最近の予測では、USDAは2026年の牛肉価格が10.1％上昇すると推定していますが、価格インフレは2.8から18.3％の間で変動する可能性があります。価格上昇の原因で供給側面の問題を指摘しやすい。米国農業局連盟（American Farm Bureau Federation）によると、持続的な干ばつ、高い金利、生産コストの上昇により、65年ぶりの牛肉在庫が最低水準を記録しました。 1月現在の牛の在庫量は、持続的で極度の干ばつにより牛の飼育規模が減少する1年前の2020年より820万頭、つまり8.6％減少しました。農場（Farm Bureau）によると、牛の数は少なくとも2028年まで減少すると予想されています。しかし、高い価格の最大の原因は、米国の消費者の需要の増加だとカンザス州立大学の農業経済学教授であるGlynn Tonsor氏は語った。TonsorはFortuneとのインタビューで、「肉には瞬間があります」と言いました。ビーフの需要の増加は、アメリカ人が健康を改善するために高タンパク食品に転換するにつれて、近年、米国ではより大きなタンパク質熱風の一部です。新しい連邦食 このガイドラインでは、「タンパク質優先順位」を推奨し、すべての食事にタンパク質を含めます。2020年2月から、毎月の肉に対するアメリカの大衆の好み、見解、需要を調査したカンザス州プロジェクトである肉需要モニター（Meat Demand Monitor）を運営するトンソは、より高い供給と需要が最終的に価格上昇の原因だと説明しています。モニターによると、菜食主義者と自ら報告した割合も減少しました。 2020年には、アメリカ人の14％が完全菜食主義者または菜食主義者であると報告しました。 2025年には、7％の人々だけが完全菜食主義者であるか、菜食主義者であると報告しました。Tonsorは、「米国の牛肉に対する消費者の需要は、過去2年間で毎年増加し、これらの経済的な力によって価格が上昇する効果があります」と述べました。 「実際に、供給側のどれよりも今日の高価格は、より大きな経済力を発揮します。」牛の数が少なかったにもかかわらず、アメリカは高い需要を満たすために以前よりも多くの牛肉を生産しています。「私たちは子孫のために牛一匹あたりより多くの牛肉を手に入れています。高い需要を満たすために、肉屋はアルゼンチンやメキシコなどの国からより多くの牛肉を輸入してきました。...

スコット・ベセント（Scott Bessent）財務大臣とジェイ・パウエル（Jay Powell）連邦準備制度（Fed）議長は、今月初め、米国の主要銀行最高経営者を招集し、アントロピック（Anthropic）の最新モデルであるミトス（Mythos）について議論しながら、人工知能が金融である。これは、イノベーションに関する会議ではなく、脆弱性を特定して活用できるモデルがコア金融インフラストラクチャに重大なリスクをもたらす可能性があるという警告でした。その懸念は正当です。しかし、焦点が狭すぎます。近年、主要な金融機関と話し合い、AIの敵対的な使用が理解されれば、懸念がどれほど早くなるかを確認しました。しかし、行動への移行はまだ遅くて不均一です。現在、関心の大部分はサイバーリスクに集中しています。これは深刻な脅威です。しかし、それは唯一のものではなく、最も即時ではありません。ミトスが強調したリスクとともに、並行脅威はすでに大規模に展開されています。これは新しいフロンティアモデルではなく、すでに広く利用可能なAI機能に依存しています。そして、システムへのアクセスを必要とするサイバー攻撃とは異なり、この脅威は人をターゲットにして機能します。変わったのは単純な洗練さではなく経済性です人工知能により、詐欺行為がはるかに安くなり、実行が容易になり、スケーラビリティがはるかに高くなりました。かつて時間と調整が必要であったことは、自動化され、工業規模で展開できるようになりました。 AIシステムは、特定の個人に合わせて数千の説得力のあるメッセージ、音声、ビデオを数秒で生成できます。これは増分されません。構造的です。詐欺は手動活動から機械中心活動に転換された。多くの場合、AIエージェントによって駆動される超個人化されたソーシャルエンジニアリングキャンペーンは、複数のチャネル、管轄権、およびIDにまたがって運営されています。彼らは信頼性を高め、緊急性を引き起こし、承認された移転を導き、役員、アドバイザー、家族のメンバーになります。このようなシナリオでは、システムは侵害されません。迂回されます。システムがハッキングされていません。顧客は確信しています。お客様が必ずしもハッキングされているわけではありません。彼らは確信しています。そして取引が承認されたため、既存の保護装置が効果がない場合が多いです。バイオメトリック検査はディープフェイクによって無効にすることができます。ルールベースの監視は、機械速度で動作するAIエージェントの調整されたネットワークではなく、人間の詐欺師を検出するように補正されます。これは根本的に異なるタイプのリスクを引き起こします。断続的で目立つ傾向のあるサイバー攻撃とは異なり、AIベースの詐欺は何百万もの取引で継続的かつ分散した資金漏洩として機能します。実行が簡単で、拡張が速く、損失が深刻になるまで目立たないことがよくあります。今後数年間で数兆ドルの損失が発生すると予想されます。リスクは金銭的なものだけではありません金融機関が操作や詐欺から顧客を保護することができないと公衆が信じると、システムへの信頼は弱まります。結果は損失を超えて拡大します。摩擦が増加し、顧客は躊躇し、銀行の資金保護能力への信頼はサイバー脅威に弱くなる可能性があります。これはサイバーリスクよりも大きな脅威ではありません。それは平行です。そしてそれは同様の関心を得る価値があります。漸進的な修正ではなく、防御の再設計ほとんどの機関は、依然として適応型AIベースの脅威に対応できない断片化されたデータ、レガシーモニタリング、および人間主導分析に依存しています。意味のある対応にはアーキテクチャの再設計が必要です。リアルタイムAIベースの検出。詐欺、AML、行動信号の統合。承認された支払いを含む取引時点に介入する能力。同時に、機関はAIベースの脅威を防御するためにAIを使用する「AI防御」アプローチを採用する必要があります。人間だけで構成された一次防御線は拡張できません。 AIベースのシステムは、人の監督の下でより迅速な検出と対応をサポートする必要があります。規制当局もこの問題について招集しなければなりません。神話の瞬間の教訓は、AIがシステムを破壊する可能性があるだけではありません。金融システムはすでに異なる方法で悪用されています。つまり、目に見えにくく、拡張性に優れ、潜在的に腐食性のある方法です。金融システムが迅速に対応しないと、損失の増加、摩擦の増加、大衆の信頼が深刻に損なわれるなど、結果が深刻になります。規制当局は、すでに悪意のある行為者が手に持っている可能性のある災害が完全に現実化する前に、AIリスクと並行してこの問題について上級金融指導者を招集する必要があります。金融システム、技術部門、政策立案者は、これらの脆弱性の規模を認識し、はるかに緊急に行動する必要があります。Fortune.comのコメントに記載されている意見は、単にその著者の意見にすぎず、必ずしもFortuneの意見や信念を反映しているわけではありません。

「プールに触れなさい」というフレーズは、インターネット上で誰かにログオフし、現実世界に再び参加するように言う方法になりました。 Andreessen Horowitzの総括パートナーであるErik Torenbergは、このフレーズがまさに逆になったと考えており、正しい哲学を得ることは非常に経済的な結果をもたらすと思います。a16zを通じて出版された新しいエッセイで、Torenbergはインターネットが実生活を侵害しないという全面的な主張を広げています。それは実際の生活になりました。そして文化的挑発のように見えるのは、詳しく読んでみると、人工知能に再創造される経済で価値がどこで創出されるのかに関するビジネス論題です。Torenbergは「インターネットは本当の生活です」と書いています。 「人生を探索することは、インターネットを探索することを意味します。」すべてのアップストリームより深い主張は哲学的です。トレンバーグは、仲裁されていない人間の存在は存在せず、決して存在しないと主張しています。 「歴史の始まりから、私たちは技術を使って私たち自身と世界を仲介してきました」と彼は書いた。馬を飼いならし、貨幣を発明し、政府を建設するなど、それぞれが人類と生の自然の間を仲介する層でした。インターネットは、人間が技術とインターフェースする方法を学ぶ古代プロセスの最新で最も広範なバージョンに過ぎません。 「実際の生活も「実際の生活」ではありません。」歴史的なエコージョージ・メイソン（George Mason）経済学者、アレックス・タバロック（Alex Tabarrok）が同週に発表した別のエッセイにあるような、法外なイラストを発見した論文です。 Tabarrokは、ブログMarginal Revolutionで19世紀初頭に英国で織機を壊すことで有名なラディットが、ある意味でAIを攻撃した最初の人々だったというAI時代にますます親しみやすい主張を広げています。しかし、ほとんどの人とは異なり、彼は織機をその予期せぬ子孫であるコンピュータに接続します。1805年頃、フランスで紹介されたジャカード織機は、織りパターンを制御するために穴あきカードチェーンを使用しました。このデザインは、Charles Babbageが分析エンジンのために直接借りたデザインで、最終的に現代のコンピュータにつながりました。彼は、コンピュータが存在する約100年前、世界初のコンピュータプログラマーであり、バイロン卿の娘であるAda Lovelaceの言葉を引用しています。 「ジャカード織機が花と葉を編むように、分析エンジンは代数パターンを編みます。」TabarrokはLudditesに関する投稿を一つにまとめる手助けをしてくれたAnthropicのClaudeに感謝し、彼は織機とBabbageの分析エンジンとの関連性をよく知っていたが、Claudeは彼がより多くの点をつなぐのを助けたとFortuneに語った。産業革命と多くのラダイト暴動の震源地であるマンチェスターは、現代コンピューティングの父親であるAlan Turingが採用された最初の電子記憶プログラムコンピュータであるManchester Mark 1の本拠地でもありました。それをプログラムするために。言い換えれば、織機はTorenbergの仲裁層の主張を完全に示しています。それは職人の肉化された存在を置き換えたものではなく、職人の技と完成した布の間に割り込んで「織り」の意味とそれをできる人を再構成しました。 「私たちはプログラミング可能な織機が一般にパターンのある服を持ってきましたが、経済的には確かに良いことですが、間違いなく新しいインターフェースに移行する間に短期的な困難もありました。確実にするために誰もが「インターネットがすべてを形成する」から「インターネットが現実である」への飛躍を受け入れるわけではありません。批評家は、トレンバーグが影響力とアイデンティティを混同することに注目しています。ハンマーは家ではなく家を形成します。悲しみ、病気、飢餓、還元不可能な体の事実など、具体化された経験はまだオンラインで完全に移動することを拒否します。区別が崩れたときのリスクは、全体的な人間の経験では事実ではなく、フィードで大きくて目立つことに基づいて決定が下されることです。Torenbergは反対を予想し、彼の反応は鋭いです。誰かに「プールに触れ」と言うことさえも、それ自体がインターネットネイティブ言語です。彼は批評家が自分の主張をすでに証明したと主張している。 「誰かがあなたに「非常にオンライン」であるか「草に触れなければならない」と言えば、意図的であるかどうかにかかわらず、自分の脳がインターネットの陳腐な表現によって植民地化されたと告白するのです。」どこで、何を、誰このエッセイを文化的主張以上にすることは、それが暗示する経済フレームワークです。経済学者がAI経済について緊急に尋ねる3つの質問にマッピングされるフレームワークです。その階では何が足りないのですか？シカゴ大学の行動経済学者Alex Imasは補完的な主張をしました。 AIが情報、コンテンツ、および認知労働を商品化するにつれて、経済的に価値があるのは、関係階層、つまり還元不可能な人間の要素を含むことです。彼の「関係部門」テジェでは、明日の中産階級の消費パターンは今日の富裕層の消費パターンと似ており、人々は現在の金持ちだけがやっている方法で人間関係の費用を支払うと主張しています。彼は最近、Fortuneとのインタビューで、「現在のリレーショナル要素を持っている仕事がたくさんあり、これはすぐにリレーショナルな仕事になるでしょう」と述べた。これは労働経済学に直接翻訳されたTorenbergの文化的主張です。 AIがインターネットの調停階層内で自動化可能なすべてを商品化する場合、欠けているのはその階層の真の人間の探索です。正確に言えば、トレンベルクのメディアネットワークが販売することです。利益はだれが捕獲するか。これがTabarrokのLudditeのたとえ話の終わりです。彼はラダイトが敗北した理由は、プログラマブルな織機がより良かったからではなく、イギリス軍が彼らを暴力的に鎮圧し、議会がフレーム破壊を死刑犯罪として規定したからだと書いた。 Tabarrokが別途述べたように、英国の実質賃金は1780年から1840年まで停滞したが、労働者一人当たりの生産量は倍増した。 1840年代のマンチェスターの期待寿命は26歳でした。その利得は1840年以降、ついに拡大し、市場を通さずに工場法、労働組合、相殺政治権力のハード構築を通じて行われました。...

表面上、CapcomとVirgin Voyagesは共通点がほとんどありません。前者は、「ストリートファイター」や「レジデントイブル」などの人気フランチャイズを通じて、仮想世界にしっかり重点を置いた46年の日本ビデオゲーム会社です。後者はフロリダに本社を置くクルーズラインで、4隻の船舶を中心とした物理ビジネスモデルを持っています。しかし、両方とも今週、ラスベガスで開かれるGoogle Cloudが主催する開発者カンファレンスで、水曜日に探検家ガイドという共通のテーマを持つ新しいAIアプリケーションを別途披露する予定です。Capcomは、エンジニアとアーティストがデバッグよりもゲームの世界を作成することに集中できるように、新しいビデオゲーム開発のためのプレイテストを簡素化するためにAIエージェントを導入しました。一方、Virginは顧客が旅行を予約するのを助け、積極的な旅行スケジュールを推薦し、物流に関する質問に答えることができる新しいAIサポート仮想秘書Roveyを公開しました。ゲームが大きくなるにつれて、CapcomはAIに切り替えています。CapcomのAIエージェントはすでに毎月30,000時間以上稼働しており、公開開始前に約6つのビデオゲームタイトルを検査して圧力テストするように構築されています。 Google Cloud のゲーム担当ディレクターである Jack Buser 氏は、「ゲームチームの規模が非常に大きくなり、ゲームの規模と複雑さが増すにつれて、ゲームチームは非常に多くの摩擦が発生し難い問題を解決するよう努めています」と語っています。これらのAIエージェントは、ゲームをプレイしながら途中で発生する可能性がある問題のチェックリストを分析します。グラフィック品質が低下するか？ゲームをプレイできないクラッシュが発生しましたか？キャラクターがプレイフィールドを横切って移動するときに不快感がありますか？ AIエージェントは、これらの問題を自動的に検出して報告するのにとどまらないとCapcomは言います。彼らはまた、問題を解決する方法についての提案もしています。カプコンの技術理事であり、AIソリューションとプラットフォームの責任者である阿部和樹氏は、翻訳者とのインタビューで「現在のゲームの世界は都市一つだけ広い」と述べています。 「椅子、机など何千ものキャラクターと数万ものものがあります。」このような可変性のため、人間はすべてを確認するのが難しいとAbeは付け加えます。たとえば、視覚検査エージェントは、キャラクターが持っている機器をいつ変更するかを研究するように設計されています。この単純な動作だけでも、人間のプレイテスターが監視するのに5,280時間かかることがあります。これで、AIはそのビジュアルオブジェクト内のバグを選択し、フラグを立てて約72時間で確認プロセスを完了します。他のエージェントは、開発プロセス中にシステムの問題が発生する可能性がある場所を予測します。もう一つは、新しいスタッフを支援するAIエージェントに、過去にベテランのエンジニアが同様のデバッグ問題をどのように処理したかを尋ねることです。長年にわたり、2,000億ドル規模のゲーム業界は、よりリアルなアートやグラフィック、より複雑なゲームプレイを開発してきました。業界も定期的な困難に直面しています。消費者がモバイルゲームでより多くの時間を費やすことで、売上成長は鈍化しました。業界は部分的に統合のために解雇に苦しんだ。Capcomのエンジニアリング副社長であるShinichi Inoueは、エージェントAIが会社が将来のゲームデザイナー、アーティスト、ゲームプログラマー（会社で「クリエイター」と呼ぶ従業員グループ）を教育するのに役立つと述べた。 Inoueは翻訳者を通して、「私たちは創作者の可能性を広げるためにAIを使用しています」と言います。 「私たちは人員を減らすつもりはありません。」バージンのAI「乗組員」は、販売サイクルの短縮を目指しています。一方、VirginのRoveyはクルーズ会社初の外部AIツールです。特に、以前にクルーズ旅行をしたことのない旅行者のためのクルーズ予約は、様々な旅行スケジュールのナビゲーション、レストランの予約、エンターテイメントの予約、ボートの外への旅行を含む複雑なコースです。Virginのトップブランドおよびマーケティング責任者であるNathan Rosenbergは、「このプロセスを効果的に加速するためにAIを使用する必要があります」と述べています。彼は、Roveyの満足度だけでなく、顧客がVirginを家族や友人に推薦する可能性にどのような影響を与えるのかを慎重に監視するだろうと述べています。Roveyのユースケースは、AI「チャンピオン」で構成された小規模ワークグループで登場しました。このチームは、従業員と営業チームがどのように仕事をするかを見て、AIをそのワークフローに注入する新しい方法を模索する多機能チームです。商業およびマーケティングチームは、バージンのAIプレイブックの開発にかなり積極的に取り組んでいます。Virgin VoyagesのCEOであるNirmal Saverimuttuは、「ほとんどの既存のビジネスについて考えると、ITチームがサプライヤーと何をしているのか、またはITチームがコストを削減するために何をしているのかを最初に伝えます」と述べています。 「私たちにとって、AIの正門は成長チームとマーケティングチームです」したがって、Roveyは生産性の向上と収益化の両方をサポートするように開発されました。船の上でRoveyが答えることができるすべての質問は、顧客サービス指向のチームメンバーの負担を軽減します。しかし、Roveyは会話を高速化するように設計されています。 Virginがクルーズ旅行を初めて利用するお客様を切り替えるには、通常約6〜8週間かかります。 Saverimuttuは、Roveyを通じて販売サイクルを「2〜3週間」に短縮できることを願っています。ジョン・ケルここからCIO Intelligenceに考えや提案を送ってください。 ニュースパケットAppleのCEOチームクックが辞任する。 15年間巨大電子企業を率いてきたAppleは、9月にクックが辞任し、長い間ハードウェアの巨大企業を率いていたジョン・テルヌスが続くと発表した。...

研究者たちは、あらゆる種類の気候で育つことができ、病気や害虫を避け、数ヶ月間保管しながらまだ満足のいくクランチを提供できるチップメーカーのポテトを開発するのに数十年を費やしました。彼らはまた、消費者の動向を注視してきました。例えば、スナックサイズへの移行により、より小さなチップポテトに対する需要が高まった。「ジャガイモ産業はダイナミックです」とミシガン州立大学教授であり、この学校のジャガイモ育種および遺伝学プログラムをリードしているDavid Douchesが語りました。 「要件、コスト、プレッシャーが変わり、市場も変わります。したがって、私たちはさまざまな製品を通じてそれに適応する必要があります」Douchesは過去15年間、チップ用に5つの新しいジャガイモ品種を開発しました。彼の最新の革新は、寒い温度で保管するときに適切な砂糖バランスを維持し、ジャガイモが腐敗するのを防ぐことができるバイオテクノロジーポテトです。彼は現在、まだ市場にリリースされていないジャガイモの商業テストのために種子を栽培しています。Douchesの仕事は世界の飢餓との戦いを助けます。彼はナイジェリア、ケニア、ルワンダ、バングラデシュの農家のために耐病性の品種を開発しました。しかし、彼はまた、アメリカのチップメーカー、感謝するスナック愛好家、ミシガン州の25億ドル規模のジャガイモ業界を支援しています。アイダホはジャガイモの生産でアメリカをリードし、ミシガン州はチップ用ポテトの生産で最高です。ミシガン州立大学と11の大学の育種プログラムを栽培者、チップを作る会社、米国農務省が一堂に会した協同組合であるナショナルチッププログラム（National Chip Program）によると、現在米国ではチップ用に栽培されるユニークなジャガイモ品種が約50種に達しています。これらの品種を改善する努力は絶えず行われています。チッププログラムを監督する貿易グループであるPotatoes USAの生産研究ディレクターであるTim Rendallは、National Chip Programは毎年約225の新しいジャガイモ品種を評価し、さらなる試験のために100を選択すると述べた。1930年以来、デトロイトでポテトチップスを生産してきたBetter Made Snack Foodsの購買担当副社長であるPhil Gusmanoは、研究者、農家、ポテトチップス企業間の緊密なパートナーシップは食品業界で異例であると述べました。 Better Madeは、現在会社が使用している2つの品種を開発する際に、Douchesと緊密に協力したとGusmanoは言いました。Gusmanoは、「私たちは本当に良いチップを作るために必要なサイズプロファイルとさまざまな要件について話すことができました」と述べました。そして、良いことは、彼らが私たちの言葉を喜んで聞いてくれるということです。新しいタイプのジャガイモを育種するには最大15年かかることがあるとDouchesは言います。単純なジャガイモは、ヒトを含むほとんどの種の2つの染色体と比較して、各細胞に4つの染色体を持つ驚くほど複雑な遺伝的構造を持っています。これは、交配した植物がどのような特性を受け継ぐかを予測することがより困難になると彼は言いました。Douchesは、「私たちは特性を修正できず、それを次の世代に渡すことはできません。したがって、私たちが望むすべての特性を持つジャガイモを見つけることは非常に困難です」とDouchesは言います。Douchesは大学院に通い、ジャガイモの栽培と遺伝学に魅了されました。ミシガン州立大学では、ミシガン州が主要生産国であるため、彼はポテトチップス加工に焦点を当てています。 Michigan Ag Councilによると、ミシガン州ジャガイモ作物の約70％がチップ加工に使用されています。貿易グループは、米国で生産されるポテトチップス4袋のうち1袋にはミシガンポテトが含まれていると推定しています。ほぼ1年間倉庫に保管できるジャガイモを飼育することは、Douchesの40年のキャリアで最大の課題の1つでした。歴史的に、農家はジャガイモを収穫し、華氏50度（摂氏10度）程度の温度で巨大な山に保存しました。温度が下がると根菜の糖度が上がり、糖度が高いとポテトチップスが暗くなります。ただし、暖かい保管条件では腐敗が発生する可能性があります。Douchesは「ただ無生物だと思いますが、実際には息をしています」と言いました。 「そうすれば、彼らが満足できる2～3日の時間が与えられます。」2013年に発売された彼のManistee品種は、45F（7.2C）度から7月まで安全に保管できます。彼の新しいバイオテクノロジーポテトは40F（4.4C）で保管することができます。Gusmanoは、秋に収穫されたミシガン州のジャガイモは2月までしか保管できなかったため、Better Madeは半年間ミシガン州の外からジャガイモを供給されたと述べた。現在、同社はDouchesのMackinawジャガイモなどの新しい品種を使用しています。このジャガイモは7月まで保管することができ、いくつかの一般的な病気に耐性があります。Gusmanoは、「私たちはここミシガン州で揚げるために全国各地からジャガイモを出荷しません」と述べました。 「代わりに、一年中1時間半で出荷されます。」