介绍
“我是工程师，所以不懂商业。”
“我不是工程师，所以我不懂技术。”
AI时代将被淘汰的人的特征，
《双丰收：AI时代的策略设计打造制胜机制》
的作者Hajime Hotta先生指出如下。
双丰收，哇！
但是看不懂本质，也不知道怎么做。
什么是双丰收？
- 下一个时代的制胜模式，不只是赚钱，而是不断地赚
- 贝索斯在亚马逊成立前写了一份备忘录“不战而胜的循环”
- 使用AI设计企业战略和推广DX所不可缺少的思想和机制
书中说。
我真的很想了解，但我是一名工程师（借口），所以我想不出商业场景。 . .
技术人员如何理解双丰收
Double Harvest 似乎类似于強化学習，这是一种机器学习形式。
例如，当围棋 AI 学习动作时，
从各种战斗数据中找到勝ちパターン，进一步强化自己。
- 什么是强化学习 (RL)？
- 一种机器学习方法，系统本身通过反复试验不断搜索以实现最佳系统控制
- 可以在优化长期目标的同时做出短期决策
- 使用对行为的反馈（奖励/惩罚）作为训练数据，以最大化奖励（分数）为目标的学习行为
- 如果狗坐着训犬命令坐下，给予食物作为奖励
- 反复学习坐姿
- 即使没有训练数据（标记训练数据）的正确答案，也可以学习复杂的动作
- 是与监督/无监督并列的学习方法之一
- 使用场景
- 将棋 AI/围棋 AI 等游戏 AI 学习动作
- 学习判断自动驾驶中的情况
- 自主控制机器人
在经历了強化学習之后，他在更困难的情况下重复自我游戏，
了解更高级的获胜模式。 . .
这就是获胜循环的运作方式吗？
综上所述
我试图以自己的方式理解双丰收（无论我是否理解）。
AI时代需要リーダーシップ和俯瞰力（作者So Hotta）
※ 报价来源：https://careerhack.en-japan.com/report/detail/1558
作为一个组织和个人，我们如何在人工智能时代生存？
了解双收机制并制定策略似乎是关键。
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