人工知能エンジニアリングについて知らないかもしれない7つのこと

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ビジネスの世界が人々の想像よりも速く変化することは周知の事実です。この問題に対処するには、企業のビジネスがシームレスに継続されるように、動的なテクノロジーとエンジニアリング手法を採用して実装する必要があります。多くの新興技術の中で、人工知能工学は最も重要かつ有意義な技術です。この分野に不慣れな人にとって、AI エンジニアリングについて知っておくべきことや理解しておくべきことがあります。

AIエンジニアリングとは何ですか?

人工知能には、人間が機械に実行させるものと同様の動作や習慣が含まれます。人工知能エンジニアリングとは、それがどのように機能し、何を行うかということです。

機械学習のサブカテゴリであるディープラーニングは、これまでは複雑すぎて解決できなかった問題を解決するために使用される、最も急速に成長している人工知能のアプリケーションの 1 つです。

機械（コンピュータなど）は人間を学習し、模倣することで人間の作業を軽減することができます。新しいデータがマシンに入力されるたびに、マシンは自動的に修正し、以前の間違いが再び発生しないようにします。ただし、これらのプロセスは手動であるにもかかわらず、インテリジェントなエンジニアリングを通じて人間が実装する必要があります。

ここで AI エンジニアが重要な役割を果たします。彼らは機械学習アルゴリズムに従って AI システムのコーディング、開発、プログラミングを担当する人々です。

AIエンジニアリングは現在最も人気のあるテクノロジーですか?

AI は単純に見えますが、実際には人間の脳のニューラル ネットワークと同じくらいインテリジェントに動作するようにプログラムおよび開発する必要がある複雑なネットワーク アルゴリズムです。 AIエンジニアリングという分野が将来流行するかどうかを知りたい場合は、簡単な質問を説明して答えを得ることから始めることができます。

ビジネスの世界だけでなく、人々の日常生活も機械やテクノロジーと切り離せないものとなっています。人々は AI テクノロジーにますます依存するようになり、単に照明を消すのを忘れたり、起きるのが面倒だったりしたという理由で、Alexa や Google に照明を自動的に消すように頼むほどになっています。ほとんどの人が、ある程度この相関関係を見つけることができるのは確かです。

さて、AIエンジニアがいなかったら、誰がこれらの自動化システムを開発し、プログラムするのでしょうか？AIエンジニアリングは、現代の生活において無視できない重要な職業となっています。このプロセスでは、機械学習アルゴリズムを実行してエラーがないことを確認する必要があり、ここで AI エンジニアが活躍します。したがって、人工知能工学は間違いなく今日のトレンドであると言えます。

組織のビジネスや日常生活に人工知能を適用し始める前に、知っておくべきことがいくつかあります。人工知能エンジニアリングの実装を容易にするために知っておくべき 7 つのこと。

1. 自然言語処理（NLP）はAIの鍵となる

自然言語処理 (NLP) は、機械が人間の言語を理解する方法を研究する人工知能 (AI) の分野です。おそらく、今日最も人気のある自然言語処理 (NLP) の例は、Google Assist、Siri、Alexa などの仮想アシスタントです。自然言語処理 (NLP) の助けを借りて、機械は書かれた言語や話された言語を理解し、翻訳、キーワード抽出、トピック分類などのタスクを実行できます。ただし、これらのプロセスを自動化し、正確な応答を提供するには、機械学習の使用が必要です。

2. AIロボットは考えることができる

人工知能は機械に組み込むことができ、AI ロボットとは人間の活動を理解して模倣できる機械のことです。人工知能工学は、AI 搭載ロボットが人間のように考えることができるレベルまで進歩しました。適切なプログラミングを行えば、環境をスキャンして互いに情報を送信することもできます。分類や回帰などの機械学習アルゴリズムも機械学習に統合され、プロセスがさらに高速化されます。

3. 人工知能は技術の終わりではなく応用である

Android アプリと同様に、AI もアプリケーションです。コンピューターにさらなるパワーを提供し、データを効率的に管理するアプリケーションです。 AI の導入以外にもテクノロジーは存在するため、AI のクラッシュによってテクノロジーが終焉することはありません。 AI エンジニアリングは今日の競争の激しい世界で生き残るために不可欠ですが、人間が生き残るために必要なのは「唯一」のものではありません。将来的には人工知能の発展の見通しがより良くなることが予測されます。

4. 人工知能が投資家の注目を集める

今日の世界では、多くの企業が人工知能の開発と応用に取り組んでいます。これは、テクノロジー分野で AI が急速に発展しているだけでなく、エンジェル投資家や一部の大企業が AI テクノロジーにさらに興味を持つようになったことも理由です。競争が激しい「ホットな市場」でビジネスを始めようと考えているなら、AI企業を所有し運営することが必要です。統計や調査によると、AI 技術を導入したスタートアップ企業は長期的には他の企業よりも成功する傾向があります。

5. 人工知能は私たちが思っているほど賢くない

人工知能技術の発展には潜在的な影響があるからといって、人々はそれを心配するべきではない。前述のように、AI は、適切に機能し動作するためには AI エンジニアによって正確に開発およびプログラムされる必要があるアプリケーションにすぎません。単に AI にデータを入力するだけでは、作業は簡単になりません。 AI エンジニアリングは、さらなる問題に直面することなく独立して動作できる場合にのみ役立ちます。

6. 人工知能は二極化している

人工知能はビジネス分野や業界団体で発展しているだけでなく、教育分野でもますます人気が高まっており、人工知能の研究開発機関が数多く登場しています。投資家は、特にこれらの分野にさらに多くの資金を投資する準備ができています。大企業が従業員に AI トレーニングを提供するにせよ、より優れた知識と経験を得るために AI 分野に参入することを選択するにせよ、AI は昨今二極化するテクノロジーになりつつあると言っても過言ではありません。

7. 人工知能は徐々に交通分野に進出している

交通分野における最新の進歩の一つは、自動運転車の発明です。これは、自動車の自動運転を可能にする人工知能、モノのインターネットなどの最先端技術を採用しなければ実現できません。そのため、人工知能はビジネス分野に応用されるだけでなく、交通分野にも進出していると言えます。

では、人工知能は企業や組織にどのような影響を与えるのでしょうか?

企業内で高速かつ正確なAIプログラミングと開発が推進されれば、手作業の労力は大幅に削減されます。必要な手作業は、AI の機能を制御する AI エンジニアの作業のみです。創造的なアイデアを提供することも、割り当てられた作業を迅速に完了することも、AI なら可能です。

さらに、人間の仕事が減るだけでなく、AI を導入する企業はより多くの投資家を引き付けるでしょう。なぜなら、未来は AI の手にかかっていることは誰もが知っているからです。 AI に依存する組織にとって、完成させる必要があるものの一つは AI エンジニアリングです。組織に優秀な AI エンジニアがいる場合、機械学習やディープラーニングのアルゴリズム (分類や回帰など) は補足的なものにすぎません。

結論は

当然のことながら、AI エンジニアリングの学習と実装にはある程度の時間がかかります。しかし、AI技術の導入は絶対に必要です。他のものと同様、AI テクノロジーには良い面と悪い面の両方があります。それでも、まだ開発の余地は大いにあります。人工知能は将来の社会に悪影響を与えるのではなく、むしろ良い影響を与える運命にある。したがって、企業は将来のビジネス開発を促進するために人工知能を導入する必要があります。