日常生活における人工知能の12の例

以下の記事では、私たちの日常生活に登場する人工知能の12の例を確認することができます。

人工知能 (AI) の人気が高まっていますが、その理由は簡単にわかります。 AIは、料理からヘルスケアまで、さまざまな方法で応用できる可能性があります。

AI は今日では流行語かもしれませんが、明日は私たちの日常生活の標準的な一部になる可能性があります。実は、すでにここにあります。

1. 自動運転車

膨大な量のセンサーデータを活用し、交通を処理する方法を学習し、リアルタイムで意思決定を行うことで、ロボットは動作し続けます。

自動運転車としても知られるこれらの車は、人工知能技術と機械学習を使用して、乗員が常に制御する必要なく移動します。

2. スマートアシスタント

まずは、本当にどこにでもあるもの、つまりインテリジェントなデジタル アシスタントから始めましょう。 ここでは、Siri、Google アシスタント、Alexa、Cortana について説明します。

これらをリストに含めた理由は、基本的にあなたの命令を聞いてそれに応答し、それを行動に変えることができるからです。

つまり、Siri を開いて「友達に電話して」などのコマンドを出すと、Siri はあなたの発言を分析し、あなたの発言を取り巻く背景の雑音をすべてふるいにかけ、コマンドを解釈し、実際にそれを実行します。すべて数秒のうちに行われます。

ここで最も優れている点は、これらのアシスタントがさらに賢くなり、上で述べたコマンド プロセスのすべての段階が改善されていることです。 数年前のように、指示を具体的にする必要はありません。

さらに、仮想アシスタントは、実際のコマンドから無駄なバックグラウンドノイズを除去する機能がますます向上しています。

3. Microsoft Project インナーアイ

最もよく知られている AI イニシアチブの 1 つは、Microsoft が運営するプロジェクトです。驚くことではありませんが、Microsoft はトップクラスの AI 企業の 1 つです (もちろん唯一の企業ではありませんが)。

Microsoft Project InnerEye は、世界を変える可能性を秘めた最先端の研究です。

このプロジェクトの目的は、脳、特にその神経系を研究し、その機能をより深く理解することです。このプロジェクトの目的は、最終的には人工知能を使用してさまざまな神経疾患を診断および治療できるようにすることです。

最もよく知られている AI イニシアチブの 1 つは、Microsoft が運営するプロジェクトです。驚くことではありませんが、Microsoft はトップクラスの AI 企業の 1 つです (もちろん唯一の企業ではありませんが)。

Microsoft Project InnerEye は、世界を変える可能性を秘めた最先端の研究です。

このプロジェクトの目的は、脳、特にその神経系を研究し、その機能をより深く理解することです。このプロジェクトの目的は、最終的には人工知能を使用してさまざまな神経疾患を診断および治療できるようにすることです。

4. 盗作

大学生（または教授）のものですか？ ） 悪夢。コンテンツ マネージャーであっても、レポートを採点する教師であっても、同じ問題を抱えています。インターネットによって盗作が容易になっているのです。

世の中にはほぼ無限の情報とデータが存在し、注意力の低い学生や従業員がこれを悪用するのは簡単です。

現実には、誰も誰かの記事をすべてのデータと比較対照することはできません。人工知能はまったく別のものです。

膨大な量の情報をふるいにかけ、関連するテキストと比較して一致するものがあるかどうかを確認できます。

さらに、この分野の進歩と発展により、画像や音声だけでなく、外国語のソースも実際にチェックできるツールもあります。

5. 推奨

特定のプラットフォームでのメディア推奨がどんどん良くなっていることにお気づきかもしれません。Netflix、YouTube、Spotify はほんの一例です。これは人工知能と機械学習のおかげです。

私たちが言及した 3 つのプラットフォームはすべて、ユーザーがすでに閲覧して気に入ったコンテンツを考慮します。これは簡単な部分です。そして、それを何千ものメディアと比較対照します。これらは主にユーザーが提供するデータから学習し、独自のデータベースを使用して、ユーザーのニーズに最適なコンテンツを提供します。

例として、YouTube 向けにこのプロセスを簡略化してみましょう。

このプラットフォームは、タグ、年齢や性別などの人口統計、そして消費者の他のメディアの使用に関する同じデータを使用します。その後、組み合わせて提案を表示します。

6. 銀行業務

最近では、大手銀行の多くがスマートフォン経由で小切手を入金するオプションを提供しています。実際に銀行まで歩く必要はなく、数回タップするだけで完了します。

携帯電話から銀行口座にアクセスするという明らかなセキュリティ対策の他に、小切手には署名も必要になります。

銀行は現在、AI と機械学習ソフトウェアを使用して手書きの文字を読み取り、それを以前に銀行に提出した署名と比較し、安全に小切手を承認するために使用しています。

全体的に、機械学習と AI 技術により、銀行ソフトウェアによって実行されるほとんどの操作が高速化されます。これらすべてにより、タスクをより効率的に実行し、待機時間とコストを削減できます。

7. 信用と詐欺

銀行業務について話している間に、詐欺について少しお話ししましょう。銀行は毎日大量の取引を処理します。それらすべてを追跡し、分析することは、普通の人にとっては不可能です。

さらに、不正取引の形態は日々変化しています。 AI と機械学習アルゴリズムを使用すると、数千件のトランザクションを 1 秒で分析できます。さらに、問題のある取引がどのようなものになるかを学び、理解し、将来の問題に備えることもできます。

次に、ローンやクレジットカードを申し込むたびに、銀行は申し込み内容を確認する必要があります。

信用スコアや財務履歴などの複数の要素を考慮すると、これらすべてをソフトウェアで処理できるようになりました。これにより、承認待ち時間が短縮され、エラー率が低減します。

8. チャットボット

多くの企業は、顧客とのやり取り手段として AI、特にチャットボットを使用しています。

チャットボットは、質問に答えたり問い合わせに対応したりできるだけの従業員がいない企業の顧客サービスオプションとしてよく使用されます。

チャットボットを使用することで、これらの企業は顧客から重要な情報を入手し、従業員の時間を他の業務に充てることができます。

ブラックフライデーやサイバーマンデーのような混雑時には、これらは天の恵みです。これにより、会社が問題に圧倒されることを防ぎ、顧客へのサービス向上を図ることができます。

9. スパムからあなたを遠ざける

昨今、私たちは皆、スパムフィルターに感謝することができます。

一般的なスパム フィルターには、スパムの量を最小限に抑える多くのルールとアルゴリズムがあります。これにより、迷惑な広告やナイジェリアの王子から保護されるだけでなく、クレジットカード詐欺、個人情報の盗難、マルウェアからも保護されます。

さて、優れたスパム フィルターを効果的にするのは、それを実行する人工知能です。フィルターの背後にある AI は電子メールのメタデータを使用し、特定の単語やフレーズに注目し、さまざまなシグナルに注目してスパムをフィルターします。

10. ビデオの概要

こうした日常的な AI は Netflix で非常に人気になっています。

そうは言っても、ウェブサイトや特定のストリーミング アプリの多くのサムネイルが短い動画に置き換えられていることに気付いたかもしれません。これが非常に普及した主な理由の 1 つは、人工知能と機械学習によるものです。

編集者が何百時間もかけて長い動画を短縮したり、フィルタリングしたり、3 秒のクリップに切り分けたりする代わりに、AI が代わりにそれを行います。何百時間ものコンテンツを分析し、それを小さなメディアにうまく要約します。

11. レシピと料理

AIは料理など、予想外の分野でも可能性を秘めています。

Rasaという会社は、食品を分析し、冷蔵庫やパントリーにあるものに基づいてレシピを推奨するAIシステムを開発しました。 このタイプの AI は、料理は好きだけど事前に食事の計画に時間をかけたくない人にとっては最適な方法です。

12. 顔認識

AI と機械学習について言えることが 1 つあるとすれば、それは、それらが関わるあらゆるテクノロジーをより効果的かつ強力にするということです。顔認識も例外ではありません。

現在、顔認識のニーズに AI を使用するアプリケーションは数多くあります。たとえば、Snapchat は AI 技術を使用して、人間の顔のように見える視覚情報を実際に認識し、顔フィルターを適用します。

Facebook は、特定の写真の顔を識別し、ユーザーに自分自身や友人をタグ付けするよう呼びかけることができるようになりました。

そしてもちろん、顔で携帯電話のロックを解除することも検討してください。そうですね、動作するには人工知能と機械学習が必要です。

Apple Face IDを例に挙げてみましょう。設定すると、顔をスキャンして、約 30,000 の DoS を適用します。これらのドットをランドマークとして使用して、さまざまな角度から顔を認識できるようにします。

これにより、さまざまな状況や照明環境で自分の顔を使って携帯電話のロックを解除できると同時に、他の人が同じことを行うのを防ぐことができます。

結論は

未来は今です。 AI テクノロジーは今後も発展、成長を続け、あらゆる業界や私たちの日常生活のほぼすべての側面においてますます重要になっていきます。上記の例が信じられるとすれば、それは時間の問題です。

今後もAIは発展を続け、私たちの生活の新たな分野に登場してくるでしょう。より革新的なアプリケーションが登場するにつれて、AI が私たちの生活をより便利で効率的にする方法がさらに増えていくでしょう。