人工知能の未来とそれはどのように見えるか

公開: 2021-08-09

人工知能は、単なる空想科学小説の夢から、今日私たちが目にする現実へと長い道のりを歩んできました。 世界は急速に進化しており、それに伴ってテクノロジーもアップグレードされ、改善されています。今日、私たちは1990年代に私たちの家に持っていたよりも私たちのポケットに多くの力を持っています。少し前までは、ホログラムとスマートフォンは単なる科学の概念でしたが、テクノロジーが進化するにつれて、スマートフォンは私たちの健康状態をチェックできるようになりました。人工知能の応用分野には、健康、教育、エンターテインメント、サービス、セキュリティ、その他多くの分野がありますが、これらの分野は特にこのテクノロジーの恩恵を最も受けています。人々はAIの利点と、それがどのように彼らの生活を楽にすることができるかを探求し始めています。 人工知能と機械学習は密接に関連しているため、機械は重要なプログラムについて学習して知識を獲得し、同様の人間のようなタスクを実行するという要求に応えることができます。人工知能は、機械が経験と人間の介入から自己学習することを可能にし、最終的に相互作用と問題解決の可能性のための人間のような能力を私たちに提供します。チェスをするコンピューターから自動運転車まで、AIは私たちが考えもしなかった多くの分野に存在します。 AIは、ディープラーニングと自然言語処理（NLP）を利用して、自動化とインテリジェントなプロセスを推進するこのようなタスクを実行します。

最近、最も進歩している分野は拡張現実、バーチャルリアリティ、音声支援、人工知能であり、人々はこの種の技術で将来はどうなるのか疑問に思い始めています。 これらのテクノロジーを2行で説明するために、仮想オブジェクトと現実世界を組み合わせて、コンピューターで生成された知覚情報によってインタラクティブな体験を提供する拡張現実から始めたいと思います。もう1つは、センサーを備えた電子デバイスを介して実際の方法または物理的な方法で相互作用できる3D画像のコンピューター生成シミュレーションであるバーチャルリアリティです。最後になりましたが、音声支援は長年にわたって使用されてきましたが、AIの機能強化により、音声支援技術の改善の余地が広がりました。

個人や業界で使用されているARの例はたくさんあります。イケアは最近リリースしたアプリケーションPlaceを使用して、顧客が自宅でさまざまな種類の家具がどのように見えるかを確認できるため、顧客の購入決定が簡単になります。拡張現実ベースのスマートフォンゲームであるNianticのPokemonGoを使用すると、プレーヤーはリアルタイムの場所でポケモンを捕まえることができます。自動車メーカーのフォードは、マイクロソフトのHOLO LENSを使用して自動車を設計し、新しい設計を実験しています。他の自動車メーカーであるアウディとキャデラックは、バーチャルリアリティを使用して顧客体験を向上させ、購入者が車のモデルと機能を確認できるようにしています。つまり、今日の業界の巨人は、ARやVRなどのテクノロジーをそれぞれの分野で実装し始めており、ビジネスを運営するためのはるかに優れた方法を経験しているということです。音声支援テクノロジーの例としては、AppleのSiri、SamsungのS Voice、MicrosoftのCortona、Googleアシスタントがあります。ここ数年、 AIの分野で多くの開発が行われ、開発者や企業はAIを中心にさらに多くの製品やサービスを作成するようになりました。

これらは、人工知能が重要である理由を示唆するいくつかのポイントです。

データによる反復学習

AIは、大量かつ自動化された継続的なコンピューター化されたタスクを実行します。 AIは、ディープラーニングを通じて、個人が提起した問題やクエリに関する詳細な情報を取得しようとします。学習が正しい方向に進むように、正しい質問をするために人間の調査は依然として重要です。

インテリジェンスの追加

すでに使用されている製品は、 AI機能の統合によって改善されています。 自動化、学習ボット、会話型プラットフォームなどのさまざまなタイプのコンポーネントを大量のデータとマージして、 AIを介して製品やサービスを改善できます。

新しいアルゴリズムへの適応

AIは、利用可能な構造化データを通じて新しいアルゴリズムを継続的に学習し、新しいスキルを取得して新しいエクスペリエンスを提供します。アルゴリズムは、特定のケースや問題を解決するために重要です。新しいモデルが導入されると、AIはトレーニングと追加データを通じて自動的に学習します。

より深い洞察

データの分析が増えると、AIが利用できるデータベースの理解が深まり、ニューラルネットワークを通じて多くの隠れ層が明らかになる可能性があります。最高の計算能力により、さまざまなモデルをトレーニングして、データを深く掘り下げ、データからより関連性を引き出すことができます。

信じられないほどの精度

この点を定義するための最も適切な例は、Google検索とGoogleフォトであり、これらを継続的に使用することで改善されます。ディープニューラルネットワークを通じて、AIはより高い精度を実現し、データを深く掘り下げ、ユーザーのパターンを選択します。これは、同様の結果を提供するのに役立ちます。

データの適切な利用

アルゴリズムは自己学習型であり、データはAIによって適切かつ過度に使用され、ビッグデータから最良の結果を引き出すのに役立ちます。データはかつてないほど重要になっているため、多くの新しい技術やソリューションが適切な分析によって明らかになるため、競争上の優位性が生まれます。

結論

人工知能は、日常生活に実装でき、彼らの生活を楽にする技術を提供する可能性があるため、すべての個人の生活に利益をもたらすことができます。 AIの恩恵を受けることができる分野は複数あり、これにより人的労力、コスト、労力が削減されます。業界と企業はすでにビジネスプロセスでAIを使用しており、高効率、運用コストの削減、意思決定の迅速化を通じて違いを認識し始めています。

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著者BIO：

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