未来を変える5つのAIトレンド

人工知能は、今の世代で最も話題になっているトピックです。人工知能は、20年後の世界がどのように発展するかについての人々の考え方を変えるでしょう。

人工知能が将来の展望を変えることは否定できない。 AI 関連の仕事、特にデータサイエンスや機械学習の職種の需要は増加傾向にあります。 100年前に電気が世界を変えたように、人工知能も世界を変えるだろうと人々は信じています。呉国栄教授は何度も次のように指摘しています。

私たちは人工知能の分野で驚異的な進歩を遂げました。グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) による処理能力とコンピューティング機能の向上、そして膨大な量のデータにより、ディープラーニングと最新のアルゴリズムが優位に立つようになりました。

部屋全体を占めるコンピューターから、手のひらサイズのスマートフォンや、かつては不可能と思われていた顔認識や異物検出などのタスクを実行できる人工知能へと進化しました。

ロボット工学や電子工学などの注目度の高い他の分野も、時流に追いつき、独自の先進的なチームに拡大しています。この記事では、人工知能を世界全体に広めている人工知能または AI を組み合わせたテクノロジーとトレンドのトップ 5 を紹介します。

早速、AI を使用してこれら 5 つの最大のトレンドを調査し、分析してみましょう。

1. AIを活用したロボット化

ロボット工学は、今後数十年にわたって探求すべき素晴らしい分野であり、それを現実世界に実装する方法には多くの選択肢があります。

工場や産業における産業用ロボットやロボットアーム、火星や月などの外惑星を探索する宇宙探査車、軍事用途、医療用途など、幅広い用途があります。

しかし、ロボットに統合される将来の人工知能は、今後数年間で将来の展望を変える可能性のある革命的なアプローチとなるでしょう。 AI を統合したロボットは、必要な人間の行動を処理、計算、評価、実行できるようになります。

将来、ロボットや人工知能が発展する余地はほとんどありません。データ サイエンス プロジェクトとロボット工学の統合は、人間の労力をほとんどまたはまったくかけずに、業界をリードする製品製造を可能にする大きな可能性を秘めています。

ロボットとAIの能力は無限です。 彼らは、手元のタスクを処理する際に高品質の結果を達成する大きな可能性を秘めています。 人工知能とロボット工学は、産業用アプリケーションにおけるタスクの自動化に強力な組み合わせであり、さまざまな実際の使用例において無限の可能性を秘めています。

しかし、AI ベースのロボットが仕事を奪ったり、（SF 映画のように）世界を支配したりするのではないかと心配している人は、心配する必要はありません。前者の場合、ロボットは常に何らかの人間の介入を必要とし、後者の場合、人工知能の実現にはまだまだ時間がかかるでしょう。

したがって、少なくとも今後 20 年間は、どちらの問題も解決不可能となります。 AI について詳しく知りたい場合は、私の記事「人工知能の謎を解明する」をご覧ください。

2. GPT-3とその他のエキサイティングな開発

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> Unsplash の Arseny Togulev による写真

ディープラーニングと人工知能は、自然言語処理において大きな進歩を遂げてきました。 シンプルな LSTM から、BERT、トランスフォーマー、注目を集めるためのシーケンスツーシーケンス モデルなどを使用するように徐々に進歩しました。

生成的に事前トレーニングされた Transformer 3 は、ディープラーニングを使用して人間のようなテキストを生成する自己回帰言語モデルです。 これは、サンフランシスコに拠点を置く人工知能研究機関 OpenAI が作成した GPT-n シリーズの第 3 世代の言語予測モデルです。

開発された GPT-3 モデルは、自然言語処理の分野における開発です。 OpenAI は、約 1,750 億のトレーニング パラメータでモデルの重みをトレーニングしました。このモデルは、人間の介入なしに完全なニュース記事や雑誌を書くことができます。

これらの分野は、継続的な資金、サポート、進歩により成長と進歩を続けています。産業における AI からゲームにおける AI まで、これらの分野が飛躍的に成長するにつれて、驚異的な生産性と幅広い成功が達成されるでしょう。

3. クラウド上の人工知能

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> Unsplash の Pero Kalimero による写真

クラウド コンピューティングとは、ユーザーが直接アクティブに管理することなく、コンピュータ システム リソース、特にデータ ストレージとコンピューティング能力をオンデマンドで利用できることです。 この用語は、多くのユーザーが利用できるインターネット上のデータセンターを表すためによく使用されます。

クラウド コンピューティングと人工知能の組み合わせは、まさにゲームチェンジャーです。 これら 2 つの優れた実践を組み合わせると、素晴らしい成果を達成できます。 AI と統合されたクラウド コンピューティングの主な利点は、利用できるリソースの範囲が広いことです。

複雑なディープラーニング計算を実行し、これらの AI モデルをクラウドに展開してより幅広いユーザーに届けるために GPU が利用可能になったことは、大きな成果です。

Google Colaboratory は、Jupyter Notebook を構築して AI プロジェクトを評価、計算、共有できる優れたプラットフォームです。 Google Cloud Platform (GCP)、Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure、IBM Watson は、最大の利益を達成するために活用できる最も優れたリソースとオプションの一部です。

4. 人工知能とモノのインターネット（AIOT）

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> Unsplash の Marvin Meyer による写真

クラウド プラットフォームと AI について説明してきましたが、人工知能と組み合わせた IoT の人気を無視することはできません。

モノのインターネット (IoT) は、インターネットを介して他のデバイスやシステムと接続し、データを交換するために、センサー、ソフトウェア、およびその他のテクノロジが組み込まれた物理的なオブジェクト (「モノ」) のネットワークを表します。

AI と IoT の組み合わせは、人工モノのインターネット (略して AIOT) と呼ばれる、新しく興味深いユニークな研究分野を形成します。 AI 対応の IoT は、人間の介入をほとんどまたはまったく受けずに意思決定機能をサポートしながら、インテリジェントな動作をシミュレートできるスマート マシンを作成できます。

Raspberry Pi や Nvidia Jetson Nano などの組み込み IoT デバイスに AI を統合することで、社会全体にとって非常に利益があり有益な傑作を開発できるようになります。 Alexa、Siri、Google AI などの仮想アシスタントのいくつかの例は、高度なインテリジェンスと将来の可能性を示しています。

5. ガン

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> Timon Klauser による Unsplash の写真

最後に、敵対的生成ネットワーク (GAN) があります。 GAN は、2014 年に Ian Goodfellow 氏とその同僚によって開発および作成され、最近非常に人気を集めています。

GAN は、これまでにないビジョンや画像を作成する驚くべき能力を備えており、ディープラーニングの未来と考えられています。生成的敵対的ネットワークはディープラーニングの現在の頂点であり、その曲線は常に改善し続けています。

GAN は、人工知能を永遠に変えるであろう、否定できない将来のトレンドです。 GAN は少し複雑なトピックなので、次の記事の一部で詳しく説明します。ただし、この記事の目的上、2 つのネットワーク (ジェネレーターとディスクリミネーター) が小さな論争を伴って互いに対立していることに注意することが重要です。

ジェネレーターは、識別器の基本的な検査を回避するためにリアルな偽の画像を作成しようとしますが、識別器の役割は偽のコピーを検出することです。 この追いかけっこにより、これまでに存在しなかった、人間の想像をはるかに超えるリアルなユニークなサンプルが開発されました。

結論は

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> Tomasz FrankowskiによるUnsplashの写真

この記事を締めくくるにあたり、人工知能の分野では最適化と開発が無限に実現可能であることを指摘したいと思います。これらの最も重要な新たなトレンドは、AI とその同時代の人々の将来がどうなるかを示しているだけです。

人工知能は私たちの周りに存在しており、この分野における急速な発展のペースには驚かされます。私は将来の新しいテクノロジーと AI の台頭に興奮しています。皆さんが今後の最も楽しみにしているトレンドを教えてください。