人工知能を定義する10のキーワード

ビッグデータからChatGPTまで、人工知能を定義する10の重要な用語を紹介します。

人工知能とは、機械、特にコンピュータシステムによって人間の知能プロセスをシミュレートすることです。人工知能の具体的な応用としては、エキスパートシステム、自然言語処理、音声認識、マシンビジョンなどがあります。 AI の導入は、コンピューティング能力の向上や新しいアルゴリズムの登場だけでなく、アクセス可能なデータの増加によっても促進されています。この記事では、2023 年に人工知能を定義する 10 個の重要な用語について説明します。

ビッグデータ

詳細な洞察を得るために統計的に分析される膨大なデータセット。このデータには数十億件のレコードが含まれる可能性があり、膨大なコンピューター処理能力が必要です。あるドメインのパターンが他の領域にどのように影響するかを確認するために、データセットがリンクされることがあります。データは、固定フィールドに構造化することも、自由に流れる情報に非構造化することもできます。多くの場合人工知能を使用したビッグデータの分析により、研究者がこれまで発見できなかったパターン、傾向、または根本的な関係が明らかになることがあります。

チャットボット

チャットボット、会話エージェント、または仮想アシスタントは、上流に記述された会話スクリプトに従ってユーザーと会話できるシステムです。その役割は、インターネットユーザー、顧客、スタッフから頻繁に寄せられる質問にできるだけ多く回答することです。その結果、反復的なタスクを自動化でき、従業員は時間をより有効に活用できるようになります。

チャットGPT

ChatGPT インターフェースは GPT-3.5 上に構築されています。 GPT-3.5 は OpenAI によって開発された重要な言語モデルであり、大量のインターネットテキストデータでトレーニングされ、幅広い自然言語タスクを実行できるように微調整されています。たとえば、GPT-3.5 は、言語翻訳、テキスト要約、質問回答などのタスクに合わせて微調整されています。

クラウドロボティクス

これは、統合インフラストラクチャとロボット共有サービスの利点を中心に、クラウドコンピューティング、クラウドストレージ、その他のインターネットテクノロジなどのクラウドテクノロジを呼び出そうとするロボット工学の分野です。クラウドに接続すると、ロボットはクラウド内の最新データセンターの強力なコンピューティング、ストレージ、通信リソースの恩恵を受けることができ、さまざまなロボットやエージェント (他のマシン、スマートオブジェクト、人間など) からの情報を処理および共有できます。人間はインターネット経由で遠隔的にロボットにタスクを委任することもできます。

ディープラーニング

ディープラーニングは、人工ニューラルネットワークに依存する AI の別の領域です。このアプローチは、コンピューターやその他のデバイスが人間と同じように実践を通じて学習することを奨励します。ニューラルネットワークには隠れた層があるため、「ディープ」という言葉が生まれました。予測分析を自動化するために、アルゴリズムの階層が使用されます。ディープラーニングは、衛星から来る物体を識別したり、機械の近くにいるときに危険な状況を特定して従業員の安全を確保したり、がん細胞を検出したりするために、航空宇宙や軍事を含むさまざまな業界で注目を集めています。

エッジコンピューティング

エッジコンピューティングにより、コンピューティングがデータソースに近づき、レイテンシ、帯域幅、エネルギー使用量が削減されます。開発者や企業はエッジで AI を使用することで、リアルタイムのデータ処理に対するインフラストラクチャ要件を大幅に削減できます。システム障害を回避するために、スマートシティ、工場、自動運転システム向け自動車会社がこの技術を統合しています。

ゲーム人工知能

ゲーム AI は、アルゴリズムを使用してビデオゲーム内のランダム性を置き換える人工知能の一種です。これは、試合中にプレイヤーが人間のような知性と反応アクションを生成するために、ノンプレイヤーキャラクターが使用する計算動作です。これは最も検索されている人工知能用語の 1 つです。