未来を垣間見るのに役立つ9つの主要な人工知能開発トレンド

人工知能はテクノロジー界でホットな話題となっている。それは人々の生活を変えただけでなく、考えられるあらゆる産業に革命をもたらしました。

しかし、人工知能に対する一般の人々の理解は依然として異なっています。将来、人工知能が一部の人々の仕事を奪うだろうと聞いて、人工知能は悪いものだと考える人もいます。人工知能の支持者は、人工知能が社会発展の原動力であり、自動化によって人々の負担を軽減し、生活をより便利にすると信じています。

AI が好きかどうかに関わらず、AI が将来どのような影響を与えるかに興味がある方は、AI の発展を左右するいくつかのトレンドを紹介するこの記事をぜひご覧ください。

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AI対応チップが主流になる

他のテクノロジーやソフトウェア ツールとは異なり、AI は主に専用のプロセッサに依存します。 AI の複雑な要求に対応するために、チップメーカーは AI 対応プロセスを実行できる特殊なチップを開発します。 Google、Facebook、Amazonなどのテクノロジー大手でさえ、こうした特殊なチップへの投資を増やしています。これらのチップは、自然言語処理、コンピュータービジョン、音声認識など、人工知能に関連する特殊な目的に使用されます。

AIとIoTがエッジコンピューティング層で出会う

2019年はさまざまなテクノロジーと人工知能が融合する年です。 IoT はエッジ コンピューティング層で AI と連携して動作します。産業用 IoT は AI の力を活用して根本原因分析を行い、機械の予知保全を実行し、問題を自動的に検出します。

2019 年には分散型 AI が台頭するでしょう。インテリジェンスは分散化され、定期的な検査が実行される資産や機器の近くに配置されます。ニューラル ネットワークを活用した非常に複雑な機械学習モデルは、エッジで実行できるように最適化されます。

自動化された機械学習システムをご紹介します

自動化された機械学習システムは、2019 年の人工知能業界で最も注目すべき開発トレンドの 1 つです。自動学習機能により、開発者は機械学習モデルを調整し、将来の AI の課題に対応できる新しい機械学習モデルを作成できます。

自動化された機械学習システムは、認知アプリケーション プログラミング インターフェイスとカスタム機械学習プラットフォームの中間に位置します。自動化された機械学習システムの最大の利点は、ワークフローを合理化しながら、開発者が求めるカスタマイズ オプションを提供できることです。データと移植性を組み合わせると、自動学習システムは他の AI テクノロジーにはない柔軟性を実現できます。

インテリジェントな運用とメンテナンスを採用

AI がアプリケーションに使用されると、インフラストラクチャの管理方法が変わります。 DevOps はインテリジェントな運用に置き換えられ、IT スタッフは正確な根本原因分析を実行できるようになります。さらに、巨大なデータベースから有用な洞察やパターンを即座に見つけることも容易になります。大企業とクラウド プロバイダーは、DevOps と AI の融合から恩恵を受けるでしょう。

ニューラルネットワークアンサンブル

AI 開発者がニューラル ネットワーク モデルを開発する際に直面する最大の課題の 1 つは、最適なフレームワークを選択することです。市場には数多くの AI ツールが存在するため、最適な AI 開発ツールを選択するのは以前ほど簡単ではないかもしれません。さまざまなニューラル ネットワーク ツールキット間の統合と互換性の欠如が、AI の導入を妨げています。 Microsoft や Facebook などのテクノロジー大手はすでに Open Neural Network Exchange (ONNX) を開発しており、これにより開発者は複数のフレームワーク間でニューラル ネットワーク モデルを再利用できます。

プロフェッショナルAIシステムが現実に

プロフェッショナル システムに対する市場の需要は 2019 年に飛躍的に増加するでしょう。組織はデータが限られていますが、専門的なデータを求めています。こうした需要により、企業は社内で高品質の AI データを生成するのに役立つツールを習得するようになるでしょう。

2019 年には、データの量から質に重点が移ります。これにより、現実世界で機能できる人工知能の基盤が築かれます。企業は、主要なデータ ソースにアクセスし、非構造化データを理解するのに役立つ専門的な AI ソリューション プロバイダーを探すことになります。

人工知能技術があなたの運命を決める

AI は考えられるあらゆる業界を変革しましたが、優れた AI スキルを持つ人材は依然として不足しています。カナダのコンピュータソフトウェア会社、EspressiveのCEO、パット・カルホーン氏は次のように述べている。「ほとんどの組織は、デジタル変革の一環としてAIを活用したいと考えていますが、その約束を果たしていません。つまり、ソリューションを開発するために開発者、AIの専門家、言語学者を配置したり、ソリューションを事前に構築するためのエンジンを開発したりしていないのです。」

カリフォルニアを拠点とする脅威検出ベンダー、アウェイク・セキュリティのCEO、ラフル・カシャップ氏は次のように付け加えた。「AI主導のソリューションがこれほど多く存在する中、企業はAIソリューションの『ブラックボックス』内で何が起きているのかをもっと深く理解すべき時が来ています」。同氏はさらに次のように続けた。「AIアルゴリズムのトレーニング、構造化、情報提供の方法によって、出力に大きな違いが生じる可能性があります。ある企業にとって正しい方程式が、別の企業には通用しないこともあります。」

人工知能は犯罪者に利用される可能性がある

コインに表と裏があるように、AI にも良い影響と悪い影響があります。情報セキュリティの専門家は AI を利用して悪意のある活動を迅速に検出します。 AI 駆動型の応答と機械学習アルゴリズムにより、誤検知が 90% 削減されます。 AI が悪意ある者の手に渡れば、サイバー犯罪者はそれを悪用して悪意ある目的を達成するでしょう。自動化により、サイバーハッカー軍団はより効果的に致命的な攻撃を仕掛けることができるようになります。これにより、企業は火に油を注ぎ、AI 主導のセキュリティ ソリューションに投資する必要に迫られることになります。これらのソリューションは、人工知能による攻撃から保護することができます。

AIによるデータ変換

2019年、人工知能はあらゆるところに存在します。 Web アプリケーションから医療システム、航空会社からホテル予約システムまで、AI はあらゆる場所で見られ、デジタル変革の最前線に立つことになります。

ハワイ大学のIT学部長兼教授であるトゥン・ブイ博士は、「制度的、政治的、社会的理由により、AIの発展には時間がかかるだろう。AIの最大のトレンドは、デジタル変革を加速し、既存のビジネスシステムをよりインテリジェントにすることだろう」と語った。