2020 年の人工知能とディープラーニングの 5 つの将来トレンド

2020 年の人工知能とディープラーニングの 5 つの将来トレンド

近年、人工知能は頻繁に話題になっていますが、まだ真の実現には程遠い状況です。

[[314350]]

人工知能技術の開発における主な障害は投資コストであり、これは短期的な収益に影響を及ぼします。そして、適切な時期が来れば、AI に投資する企業は大きな利益を得ることができます。マッキンゼーは最近のレポートで、AI をリードする企業は将来キャッシュフローが 2 倍になると予測しています。

その証拠は、Googleの親会社であるAlphabetの収益報告書の「その他の賭け」のセクションで見ることができる。同社の人工知能プロジェクトは2018年に33億5000万ドルの損失を出している。そのうちディープマインドは5億7100万ドルの損失を出し、親会社に14億ドルの負債を抱えた。ウェイモの自動運転プロジェクトは、昨年9月に技術的な遅れにより評価額が40%下落した。

百度、フェイスブック、テスラ、アリババ、マイクロソフト、アマゾンなど他の企業も大規模で高額なAIプロジェクトを進めている。テスラを除いて、上記の他の企業は資金が豊富で、AI プロジェクトに必要な変革コストと設備投資を負担することができます。

テクノロジー大手は AI に多額の投資を行っているが、その恩恵を受ける業界のほとんどはテクノロジー分野そのものではない。 Re-Work のディープラーニングおよび AI サミットでは、出席した AI エンジニアと幹部が、自らが主導するプロジェクトについて発表し、議論しました。

2020 年に AI テクノロジーはどのような変化をもたらすでしょうか?

1. AIが知らないことを学習させる

より多くのヘルスケア企業が人工知能を使用して精度の向上を目指すにつれて、人間と機械のどちらが医療診断に優れているかという疑問の答えは、今後 10 年間で明らかになるでしょう。

人工知能のスタートアップ企業 Curai は、モデルが知らないことを知っているようにトレーニングし、人間が介入してモデルが未知の病気を誤分類するのを防ぐ方法という問題に取り組んでいます。このアプローチは「ヒューマン・イン・ザ・ループ」と呼ばれます。

2. コールセンターの負担を軽減

ユナイテッドヘルスグループは2017年に3,600万件の電話を受け、そのうち760万件がAIに向けられたものだった。この AI プラットフォームのソリューションには、事前チェック入力と請求キューのディープラーニング、自動音声認識 (ASR) による音声からテキストへの翻訳、自然言語処理 (NLP) の教師なしクラスタリング アルゴリズム、新しい通話パラメータの生成、自動通話転送などが含まれます。

3. 小売大手は人工知能に多額の投資をしている

ウォルマート・ラボ、プロクター・アンド・ギャンブル、ターゲットなどの小売大手もカンファレンスに出席し、小売体験をさらに最適化する計画について説明しました。おそらくこれらの企業は過去10年間でアマゾンなどの競合他社に重要な領域を奪われたが、現在はテクノロジーと人工知能を慎重に受け入れている。

次のようなショッピング体験を想像してみてください。カートがたくさんあり、レジのチェックアウトカウンターは常に開いており、在庫も十分あります。無人スーパーマーケットを推進するAmazon Goとは異なり、ウォルマートはレジ係を置き換えることよりも在庫管理に重点を置いている。

4. 人工知能はプライバシー権の保護に利用される可能性がある

規制当局やソーシャルメディアのユーザーが、プライバシーを無料サービスと引き換えにすることの公平性に疑問を抱き始めており、プライバシー問題が注目を集めている。ケンブリッジ・アナリティカのスキャンダル発覚から2年が経とうとしている中、他の企業は、ユーザーに関する情報をほとんど必要とせず、ユーザーの好みを分析するだけで、どのようなコンテンツをユーザーに推奨するかをシステムが決定できる強力なAI推奨エンジンを開発している。

コンテンツ推奨エンジンに関しては、Netflix がリーダーです。 Pinterest の洗練された推奨エンジンは、Pinterest プラットフォーム上の何十億もの画像の中から優れた画像をユーザーに提供できます。このプロセスには、クエリの理解、候補画像の生成、ランク付け、ブレンディング、最終的な選択が含まれます。簡単に言えば、発見エンジンはこのようにして選択肢を数十億から数百に絞り込みます。

5. AIアシスタントに備える

今後数年のうちに、ジェスチャーは過去のものとなり、機械とやりとりするよりよい方法が登場し、自動車事故は減少するでしょう。 AI アシスタント技術が完全に成熟すると、私たちが現在モバイル デバイスを操作する方法は、将来の世代に笑われることになるかもしれません。

現在、エコシステムのロックインと AI アシスタントによって生成されるデータは非常に価値があるため、多くの企業がこの分野を占有しようと努力しています。 Amazon、Google、Facebook、Apple は、この分野で全面戦争を繰り広げることになるだろう。

<<:  史上最大規模のAIによる疫病対策キャンペーン

>>:  2020 年に注目すべき 6 つの機械学習のユースケース

ブログ    
ブログ    

推薦する

マッキンゼーのレポート:これらの業界が人工知能に転換しなければ、ますます取り残されることになる

最近、マッキンゼーは「人工知能:次のデジタルフロンティア?」と題した80ページのレポートを発表し、人...

あなたの脳は寝ている間に本当に学習します!初めての人間実験証拠:再生速度が1~4倍に

寝る前に本を数ページ読んだり、数語読んだりするだけで、目覚めたときに深い感銘を受けていることに気づき...

指紋、顔、音声認識技術は、本当に簡単に解読できます。

【AI世代編集部注】顔認識は今年、CCTVの315ガラで痛烈に批判された。この技術は人々が安心して...

機械学習に必須: TensorFlow を使用するための 11 のヒント

[[326623]] TensorFlow 2.x は、モデルの構築と全体的な使用において多くの利便...

HDビデオは本物ではなく、数枚の写真でレンダリングされた3Dシーンでは本物かどうか判断が難しい。

今日の紹介を始める前に、次のシナリオを見てみましょう。 上記のアニメーションは、複数の写真からレンダ...

エンティティと値オブジェクトの特性を識別する

[[411622]]正確さは集計の設計に直接影響するため、エンティティと値オブジェクトを区別すること...

DALL・Eは発売からわずか2日で復刻されたのか?公式論文はまだ発表されていないが、専門家らはすでにそれを再現している。

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

無料の Python 機械学習コース パート 2: 多重線形回帰

Python で任意の数の変数に対する多重線形回帰をゼロから開発する方法を学びます。線形回帰はおそら...

...

リアルタイムの高忠実度レンダリング、PlenOctrees に基づく NeRF レンダリング速度が 3000 倍に向上

[[393143]]まばらな静止画像から任意の 3D オブジェクトとシーンの新しいビューを合成するこ...

ジェネレーティブAIは伝統的な医師と患者の関係を破壊している

「医者はいつも正しい」という考えが何十年も続いた後、伝統的な医師と患者の関係は重大な岐路に立たされて...

...

クラシック絵文字パッケージにこの「続編」があることが判明しました。ステーブルビデオのクリエイティブなゲームプレイが人気

AI を使って古典的な絵文字を動画にアップグレードする、この創造的な遊び方が最近かなり人気になってい...