2021年には、人工知能が私たちの生活にさらに統合されるでしょう。これは何を意味するのでしょうか?

2021年には、人工知能が私たちの生活にさらに統合されるでしょう。これは何を意味するのでしょうか?

人工知能の歴史は、アラン・チューリングがチューリングテストを発明した 1950 年代にまで遡ります。チューリングマシンは基本的に自分で考えることができるマシンです。それから70年が経ち、当時のSF映画が現実になったとしたら、世界はロボットで溢れ、人間はロボットの召使いとなっているだろう。

[[374864]]

もちろん、私たちは今生きており、これは全く起こらなかったことを知っています。開発不足か資金不足かはともかく、AI はまだ私たちの生活を完全に支配してはいません。それにもかかわらず、AIはすでに私たちの日常生活に浸透しています。音声アシスタントの使用からチャットボットとの会話まで、このタイプの最新ロボットは人間の生活をより便利にしています。

さらに、世界的なパンデミックにより、開発者たちは AI が実際に何ができるかを示す機会をつかみました。そのため、脆弱な人々や介護者の生活を楽にするために、世界中の病院や家庭で導入されています。ロボットが清掃や患者のケアを行えるようになるため、医師はより多くの医療業務に専念できるようになります。

しかし、テクノロジーが進歩し続けるにつれて、人工知能は開発と実験の最前線に立っています。これは、2021 年にあなたの人生に素晴らしいことが起こることを意味しています。

バイオセーフティ

この伝染病は世界をインターネットへと駆り立てた。これは、消費者がハッキングや詐欺に対してより脆弱になっていることを意味します。したがって、人々を守るために、生体認証は私たちの生活においてより重要な役割を果たすことになります。顧客の身元確認に顔認証を使用する企業が増えるでしょう。この本人確認方法を採用すると、サイバー犯罪や詐欺の防止に役立ちます。

私たちの多くはデバイスのロックを解除するために指紋認証に頼っていますが、パンデミックによって、私たちがどれほど多くの細菌を拡散させているかを痛感させられました。指紋生体認証は長年にわたり役立ってきたものの、必ずしも最も衛生的ではないかもしれないということに人々は気づき始めています。そのため、開発者は非接触型生体認証へと移行しつつあります。これには顔または目のスキャンが含まれます。しかし、手のひら静脈認証は将来のセキュリティ技術と考えられていますが、2021年には非接触型指紋技術の研究開発が主流になるでしょう。

スマートシティが新たな標準となる

気づいているかどうかに関わらず、スマートシティは私たちの生活の大きな部分を占めるようになりました。車は自動的に道路を横断でき、無数の人工知能監視カメラが世界の秩序を維持します。

COVID-19は2020年にスマートシティ開発にいくつかの挫折をもたらしましたが、専門家は2021年も引き続きAIをデジタルシティに統合する取り組みを続けています。人工知能は人間に取って代わり、通常は都市住民が行う作業を自動化します。つまり、エラーが発生する可能性が低くなります。

さらに、スマート シティ データに関する情報がクラウドに保存されるにつれて、AI はデータをより迅速かつ正確に分析できるようになります。気づいていないかもしれませんが、2021年に私たちが都市に入るたびに、人工知能がデータを分析し、都市空間を改善する方法を見つけます。

ハイパーオートメーションは増加する

ハイパーオートメーションは主要な IT トレンドと考えられており、あらゆる企業を自動化できることを意味します。これを実現するために、人工知能と機械学習が開発において重要な役割を果たします。

パンデミックによりこの考えは加速した。そのため、このコンセプトで成功するには、企業は変化する状況に適応し、対応できなければなりません。 「インテリジェント プロセス オートメーション」または「デジタル プロセス オートメーション」とも呼ばれます。

ディープラーニングと機械学習は、機械がアルゴリズムを学習して改善するのに役立ちます。つまり、必要に応じて変更に簡単に適応できるということです。また、企業は自動化し、予期しない状況に適応できるようになることも意味します。その結果、AI と自動化は私たちの日常生活の中で常に変化する部分になるでしょう。

2021年に何が起こるかは誰にも分かりません。しかし、私たちが確実に知っているのは、AI が今後も発展し、私たちの生活を向上させていくということです。生体認証からスマートシティ、さらには自動化まで、AI はますます進化しています。もし人工知能がいつか私たちの生活を完全に支配するようになったとしても、結局それはそれほど悪いことではないのかもしれません。

<<:  フロントエンドでも機械学習を理解する必要がある

>>:  人工ニューラル ネットワークのドライバー: 活性化関数とは何ですか?

ブログ    

推薦する

AIが作ったノアの箱舟はどこへ行くのでしょうか?

[[348542]]韓国の新人歌手ハヨンが10月8日、人工知能作曲ロボットEvoMがプロデュースし...

GPT-3 がマーベル ユニバースに登場! 2Dの男がスパイダーマンの続編を作るためにそれを使用しました

GPT-3 は論理的な手順に従ってコーパステキストを洗練して要約できるため、詩やラップの歌詞を書くの...

スマートシティ: 統合管理プラットフォーム

都市は、モビリティ、安全性、住民とのコミュニケーションに関するデータの収集を容易にするために、より多...

人工知能は研究をどのように変えているのでしょうか?

人工知能 (AI) は研究プロセスにおいてますます重要な役割を果たしています。 AI ベースのアルゴ...

人工知能は一般的な仕事に取って代わるのでしょうか?心配しないで、この機会をつかんで次の10年をリードしてください

人工知能の急速な発展により、一連の新技術が誕生しました。ロボットはますます多くのことを人間に代わって...

効果的な機械学習研究者の6つの習慣

優れた機械学習研究者になるために必要な資質は何でしょうか? 強力なコーディングスキルでしょうか? そ...

Googleの新しいアルゴリズムのおかげで、ロボットが歩くことを学習するのに平均3.5時間しかかからない。

[[317667]]写真: 中空の玄関マットの上で動くレインボーダッシュこの記事はLeiphone...

...

...

食べられる「論理ゲート」:科学者たちはデザートを「ミニコンピューター」に変えた

過去 10 年間で、食品業界では 3D プリント食品、食用センサー、ロボット調理、AR ダイニングな...

ビッグデータと機械学習を駆使して12星座の素顔を明らかにする!

[[201919]] 「なぜ論文が出版されないのでしょうか?私は研究に向いていないのでしょうか?」...

20世紀の最も偉大なアルゴリズム10選

参考: 20 世紀のベスト: 編集者が選ぶトップ 10 アルゴリズム。著者:バリー・A・シプラ。アド...

...

...