2024年に人工知能はどこへ向かうのでしょうか?

2023年はテクノロジー分野にとって波乱に富んだ年であり、言語学習モデルが爆発的に増加し、人工知能が主流になるでしょう。

2024 年に向けて、さまざまな分野での AI の統合と進化は変化するだけでなく、これらの分野での設計、開発、展開の方法も完全に変革するでしょう。

AI の進歩が前例のないペースで加速する中、私たちは AI の影響が単なる自動化を超えて、イノベーションと効率性の礎となる新しい時代の始まりに立っています。

したがって、テクノロジーおよび電子設計業界における人工知能の将来について考える必要があります。

AIはスマートアシスタントの戦争を引き起こすでしょうか?

AI アシスタント ツールは、タスクを容易にするために既存のツールに引き続き統合されます。今年実現する例としては、会議をメモとして要約できる Zoom の AI コンパニオンが挙げられます。

2024 年には、GIT コミット ノートやリリース ノートを自動的に生成できる IDE 統合などの開発ツールが登場すると予想されます。

また、企業はAlexaのようなスマートアシスタントの収益化を拡大することで利益を増やそうとすると予測しており、これにより技術者はローカルで実行されるHome Assistantなどのオープンソースの代替手段に目を向けるようになるだろう。

ロボタクシーの台頭

今後数か月以内に、ジオフェンスのない初の電動ロボタクシーが運行を開始し、有料顧客の受け入れを開始する予定です。

法的な問題を克服できれば、今後数年間で着実に規模が拡大し、Uber に代わる優先交通手段となる可能性がある。

結局のところ、このように旅行する方が運転するよりも安くなる可能性があるため、車を所有することは疑問視される決断となるでしょう。

Appleが生成AIレースに参入

Appleが独自の大規模言語モデルを搭載し、AI軍拡競争に加わる製品を発売すると予想されます。他の企業は AI をより早く取り入れており、すでに実装を開始しています。たとえば、Bud の Google アシスタントの導入や、Microsoft の Office 365 製品への AI の導入などがその例です。それでも、Apple は自社開発のほとんどの製品よりも強い哲学を持っており、これらの製品が異論なく放置されるとは考えにくい。

Appleは2024年末までに生成AI製品について発表する予定だ。

人工知能がスマートホーム市場にさらなる混乱をもたらす

消費者がエネルギー料金を削減する方法を模索し続けるにつれて、スマートサーモスタットやTRVの人気が高まり、スマートホーム市場でさらなるイノベーションが見られるようになると予想されます。 Nest は明らかに、エネルギー消費に関する消費者の行動を理解するために AI を活用する実験を行っており、この傾向は今後も続くと予想されます。

Appleは2024年にPro Visionヘッドフォンを発売する予定であり、一部のメーカーがより安価な製品で競争しようとすることが予想されます。 Apple はデザインに優れ、トレンドセッターと見なされることもありますが、この場合、Meta がすでにリーダーとしての地位を確立していたため、Apple は少し遅れて参入しました。しかし、Apple は現職のリーダーを打ち負かしてきた歴史があるので、これは注目すべき興味深い分野になるかもしれません。

しかし、消費者がそのような技術にどれほど興味を持っているかはまだ分からない。

人工知能を支える集積回路

Altered Carbon のような企業が提供する集積回路上の AI がさらに増えるかもしれません。

たとえば、コンピューターチップメーカーのインテルは、自社の CPU に人工知能コアを統合しています。

通常、AI アルゴリズムは主に検出/分類に使用されます。典型的な例としては、AI を使用して画像に猫が含まれているか犬が含まれているかを検出することが挙げられます。しかし、テスラのような企業が AI を使用する方法も似ており、速度制限標識の画像や道路の線の画像を検出しますが、出力はブレーキ、加速、または旋回にどのように変換されるかが異なります。

サプライチェーン管理における人工知能

AI を活用した予測は、将来の事故を防ぎ、需要と供給のミスマッチを克服し、在庫過剰や在庫不足を防ぐためのインテリジェンスを企業に提供します。

これによりコストが最小限に抑えられ、顧客エクスペリエンスが向上します。 2024 年までに、このような事例がさらに増えると予想されます。さらに、AI ベースのアルゴリズムにより倉庫から商品が自動的に取り出され、注文がスムーズに処理される一方、AI 駆動の自動運転車によりドライバーの配送コストが削減されます。

ソフトウェアと電子設計における人工知能

ソフトウェア開発と電子機器設計は、開発コストが高く、時間的視野が長くなる可能性があるため、AI ベンダーがターゲットとする分野です。これは、著作権侵害の疑いがあるにもかかわらず、初期の AI がハードウェア側で PCB レイアウトを最適化し、ソフトウェアで一般的な機能を記述するのに最も優れている可能性があることを示しています。

しかし、非常に抽象的な要件を実際の電子製品に変換するには、まだ長い道のりがあるようです。その理由の 1 つは、急速に進化する業界では、トレーニングできる無料のモデルが不足しており、既存の回路ではそれらを評価する方法がほとんどないことです。

さらに、電子工学は実際にはサプライヤー、顧客、製造業者、同僚とやり取りする、人間中心の仕事です。ソフトウェア AI トレーナーが github に登場しました。ChatGPT は、World Wide Web の膨大なリソースを使用して言語モデルをトレーニングできます。

しかし、エレクトロニクス分野では、エンジニアリングの仕事が脅かされるまでには、もう 1 世代の AI が必要になるでしょう。