未来：ビッグデータとAIがあなたをより深く理解する

今の時代の発展は本当に速すぎます、それを今実感していただけると思います。 3G から 4G、そして 5G、インターネット技術、シェアリングエコノミー、食品配達、オンライン配車サービスなど。これほど急速な発展のペースは、人々を不安にさせるに違いない。

実は、不安と戦う方法は非常に簡単で、たくさんの読書を通して情報を集め、相互検証した後に考え、自分自身の判断を下すことです。今日読む本は、将来のトレンドについての著者の考えを述べたものです。著者の意見が皆さんのインスピレーションになれば幸いです。

いつから世界はより速く変化し始めたのでしょうか?おそらく自動化は現代社会の重要な特徴なのでしょう。

では、自動化の台頭を促す要因は何でしょうか？次に、無視できない2つの要因を紹介します。

01.要因 1:ユビキタスデータ

世界のデータの 90% は過去 2 年間に生成されました。Google の各サーバーは毎日 24PG のデータを処理し、1PG は 2,400 万 GB に相当します。

そのデータの多くはターボ、タイヤの空気圧、温度などの機械的な部分を監視するものですが、実際には私たち個人に関係するデータも驚くほど多くあります。現在、民間企業は消費者 1 人あたり平均 75,000 個の個人データ ポイントを収集して販売していることを考えてみましょう。

このデータを生成するネットワーク化されたデバイスやセンサーの膨大な配列は、「モノのインターネット」と呼ばれる傾向であり、まだ始まったばかりです。 2020 年までに 500 億個の接続デバイスが使用され、1 兆個を超えるセンサーが私たちの生活のあらゆる側面を監視するようになると予測されています。

2025年までに、10%の人がインターネットに接続された衣服やメガネを着用すると予想されています。

ビッグデータはその広範な範囲と膨大な規模により、ビジネスの性質を変えています。ゼネラル・エレクトリックの元会長兼 CEO であるジェフ・イメルト氏は、好むと好まざるとにかかわらず、今日のすべての企業はソフトウェアとデータ分析のビジネスに携わっていると述べています。

IT大手シスコは、2020年代半ばまでに相互接続された世界への移行により企業利益が21％増加し、総額14.4兆ドルの価値が生み出されると予測している。

彼らはカナダの石油業界を例に挙げ、データに基づく洞察のおかげで情報運用コストが11%削減され、これは年間1,000億ドルの節約に相当すると述べた。

小売業者は、消費者のショッピングデータを監視して傾向を把握する最初の業界グループの一つです。ウールワースの CEO であるグラント・オブライエン氏は次のように述べています。 「データは小売業者にとって新しい目です。データがなければ、顧客は見えません。」

農業においても、データは効率性と収益性に変革をもたらしています。ニュージーランドの農家は、テクノロジーを活用して、広大な地域で毎秒何百もの測定を行い、そのデータをもとに牛にもっと効果的に餌を与えている。同様に、データは農家に対し、収穫量の少ない地域では肥料の施用を増やすよう促しています。この精密農業技術により、農業生産量が大幅に向上しました。

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02.要因2: 人工知能

私たちのほとんどが人工知能 (AI)について考えるとき、最初に頭に浮かぶのは、映画「ターミネーター」シリーズに登場する、邪悪なロボットが人類を滅ぼすスカイネットの未来的なコンセプトです。

しかし、現実には、人工知能はすでに存在しており、少なくとも今のところは、まだ人間を殺してはいません。私たちのコンピューターは、ほとんどの人が思っているよりもはるかに賢く、しかもどんどん賢くなっています。

最近、恐ろしい出来事がありました。数年前にコッツウォルズへ旅行したときの写真をiPhoneで探していました。私は検索語を開いて、「c」、「o」、「t」、「s」、「w」の文字を入力し始めました。3番目の文字を入力すると、妊娠中の妻と私が、まだ生まれていない子供マックスのためにベビーベッドを準備している写真が入ったアルバムが表示されました。

すぐに、この機能は私の携帯電話だけのものではないことが分かりました。その後数週間で、Facebook が、手動でタグ付けしなくても、投稿しようとしていた写真に写っている友達の顔を認識し始めたことに気付きました。近年、強化された人工知能技術は驚くべき精度を達成しました。

例えば、

写真認識のエラー率は 2010 年の 30 パーセントから 2016 年には 4 パーセントに低下しました。これは、精度実験に使用されたアルバムが、平均的な、ぼやけた、またはまったく認識できない何百万枚もの写真から生成されたことを考慮すると、特に印象的な統計です。 Facebook の顔認識ソフトウェアの精度は 97.2% で、人間の認識率 97.53% よりわずかに低いだけです。

今日私たちが人工知能と呼んでいるものは、実はほとんどの人が認識しているよりもはるかに長い歴史を持っています。研究者たちは 1940 年代からコンピューターを使って実験を行ってきました。当時は「ディープラーニング」と呼ばれていました。

1950 年代後半、業界の先駆者であるハーバート・サイモン、マービン・ミンスキー、クロード・シャノン、ジョン・マッカーシーは、さまざまな論理問題を解決するために、 General Problem Solverと呼ばれるコンピュータ プログラムを開発しました。実際、「人工知能」という言葉を初めて作ったのは、こうした先駆者の一人であるジョン・マッカーシーでした。

当初から、AI への期待とその可能性に関する予測は野心的なものでした。 1957 年、ハーバート・サイモンは、10 年以内にコンピューターがチェスで人間に勝つだろうと大胆に予測しました。実際、この偉業を達成するにはほぼ 4 倍の時間がかかりました。 1997 年 5 月 11 日、IBM の Deep Blue コンピューターが当時の世界チェスチャンピオン、ガルリ・カスパロフを破りました。

人工知能技術の急速な発展があるからこそ、私たちはさまざまな分野で自動化技術の応用を推進し続けることができるのです。

上記の内容は「未来が来た」より引用しています