人工知能について知っておくべき4つのこと！

1950 年代以来、コンピューター科学者は人間の知能を模倣するプログラムの開発に取り組んできました。これらのプログラムが一定のレベルまで開発されると、特定のアプリケーション シナリオで人間に取って代わることができます。これらは人工知能 (AI) や認知コンピューティングと呼ばれます。 1980 年代にはこのコンセプトが大いに宣伝されましたが、その後「AI の冬」が到来し、この良い願いは終わりを告げました。最近まで、この分野におけるいくつかの画期的な成功により、学術界はようやく、人工知能は人間の労働を解放するインテリジェントな機械をもたらすだけでなく、まったく新しい技術を生み出すだろうと信じるようになりました。

1990 年代には、一部の研究者が人工ニューラル ネットワークを使用して、エネルギーを大量に消費する製鉄所を最適化するための革新的なソリューションを見つけ始めました。シーメンスの研究開発担当者は最初の探検家の一人です。現在、シーメンスにはデータ分析とニューラル ネットワークを専門とする約 200 人の専門家がいます。

01. コンピュータサイエンス、心理学、哲学、神経科学、社会学、数学、生物学など、多くの研究分野をカバーしています。

コンピュータサイエンスにおいて、人工知能は学際的な研究分野です。研究目的に応じて、数学、情報科学、音声認識、コンピュータービジョン、ロボット工学などの分野からのソリューションが含まれます。また、研究者がコンピューターに共感、幸福、助けたいという欲求などの感情を理解させるように教え始めて以来、心理学的および哲学的なモデルも研究に組み込まれています。さらに、コンピュータ プログラムは、自動運転や保険会社の管理などのタスクでも意思決定を行う必要があるため、法的分野、特に賠償請求に関連する質問に答えられることも必要です。

02. 人工知能研究の動向

トレンド1: ディープラーニング

ディープラーニングとは、多層人工ニューラルネットワークを通じて学習することを指します。このネットワーク モデルは人間の神経系に基づいています。人間の脳では、神経経路は使用すればするほど活発になりますが、ソフトウェア ネットワークでも同じことが当てはまります。

トレンド2: 強化学習

従来の機械学習モデルはデータ内の固定パターンを見つけることに重点を置いていますが、強化学習プログラムはさらに一歩進んでいます。彼らは特定の目標を可能な限り達成するために決断を下します。これは予測分析から処方分析への移行を表しています。

トレンド3: 自然言語処理

自然言語処理と自動言語認識はどちらも最も広く使用されている人工知能技術です。 Google の検索機能、Siri の音声コマンド、Amazon Alexa による家電製品の制御など、これらはすべて音声認識と理解に基づいています。

人工知能について知っておくべき4つのこと！

03. 人工知能の将来の応用分野：産業用ロボット、サービスロボット、オフィスソフトウェア、コネクテッド電気輸送、医療診断ソフトウェア

将来的には、人工知能の助けを借りて簡単なプロセスを学習できるロボットが、工場、倉庫、病院、介護施設のスタッフをサポートするために使用されるようになるでしょう。独自の決定を下すことができるプログラムは、プログラム通信のアーカイブ化や標準化などの単純な管理タスクをすぐに処理できるようになります。コネクテッドeモビリティの分野では、自律走行車が相互に連携して道路交通を最適化します。これにより、大都市の交通渋滞が緩和され、より住みやすくなる可能性があります。専門家はまた、インテリジェントな医療診断システムが人々に多大な利益をもたらす可能性があることも発見しました。これらのシステムはトレーニングされると、異常を検出し、予備分析を提供するために使用できます。

04. 新たな経済要因

専門家は、人工知能技術が経済活動に根本的な変化をもたらしていると考えています。現在、経済成長の鍵となる要素はもはや資本や労働ではなく、先進国が人工知能技術がもたらす機会をいかに最大限に活用するかにかかっています。この新しい成長モデルの基盤はデータです。将来、データは、1970 年代に鉱油がビジネスと職場にとって価値があったのと同じくらい、ビジネスと職場にとって価値のあるものになるでしょう。同時に、データは機械学習の基盤であり、プログラムが処理するデータが増えるほど、障害検出、予測、音声認識、動作などの操作をより正確に実行できるようになります。