人工知能が将来経験する7つの段階

2030年までに、人工知能のおかげで世界のGDPは15.7兆ドル増加するでしょう。企業の 84% は、人工知能によって企業の生産性が 40% 向上するため、競争上の優位性が得られると考えています。では、人工知能は将来どのように発展し、どのような段階を経るのでしょうか?

1. ルールベースのシステム

この形式の AI はどこにでもあります。職場でも、自宅でも、旅行中でも、それは私たちを取り囲んでいます。ビジネスソフトウェアからスマートアプリ、航空機から電子機器まで、これらすべてはルールベースのシステムに従います。ロボティックプロセスオートメーションは、ルールベースシステムの次の段階であり、人間の支援を必要とせずに機械が完全なプロセスを独自に実行できるようになります。

これは AI の基本レベルであり、最も一般的な AI 形式であるため、コスト効率が高く、迅速に開発することが容易です。そのため、モバイルアプリ開発会社はこれを使用します。一方、包括的な専門分野の知識と専門家の参加が必要となるため、このようなシステム生成ルールは複雑で時間がかかり、多くのリソースを消費します。

2. 状況認識と記憶

特定の分野に特化した情報を生成する人工知能の必要性に基づいて開発されたアルゴリズムのクラスがあります。これらのアルゴリズムは、専門家の知識と経験を使用してトレーニングされ、新たに発生する状況に対応するために更新されるため、同じ業界の人間の専門家の優れた代替品となります。たとえば、チャットボットは、企業が顧客サポートを捉え、顧客サービスを提供する方法を変えました。これにより、企業が顧客サービス担当者を雇う必要がなくなるだけでなく、顧客サポートを自動化し、効率化することにも役立ちます。これ以外にも、顧客満足度の向上、有用な顧客データの収集、顧客からの問い合わせへの迅速な対応などの面でもビジネスに役立ちます。

3. 特定の分野における専門知識

特定の分野における専門知識は、人間の能力レベルに到達することだけでなく、それを超えることを目指します。人間よりも多くのデータにアクセスできるため、より良い意思決定を行うことができます。すでに癌診断の分野での応用が見られています。このタイプの AI のもう一つの有名な例は、Google の Alpha Go です。2016 年 3 月、Alpha Go は 18 回の世界囲碁チャンピオンである李世ドルを 4 対 1 で破りました。これは、知能機械の潜在能力と、人間のような知能を獲得したときに何ができるかを明確に示しており、人工知能の分野における大きな進歩です。

4. 推論エンジン

これらの推論マシンは、心の理論を備えたアルゴリズムによって駆動されており、さまざまな精神状態を理解することができます。彼らは信念、知識、意図を持ち、独自の論理を作成するために使用することができます。そのため、ロボットには推論、交渉、人間や他の機械との対話などの能力があります。このようなアルゴリズムは現在開発段階にありますが、今後数年以内に商用アプリケーションで使用されることが期待できます。

5. 自己認識システム

自己認識型 AI システムはより多くの視点を持ち、感情的な反応を理解して対応することもできます。自己認識力を持つ人間と同様に、自己認識力を持つ機械も、ある程度の自己制御力を発揮し、状況に応じて自分自身を調整することができます。

6. 人工超知能

AI 専門家にとっての真の課題は、あらゆる分野で人間を上回る AI 駆動型システムを構築することです。このようなシステムは、自己認識システムと同様に、新たな科学的発見を生み出し、新たな経済およびガバナンスモデルを設計するでしょう。 AI 研究者がこのようなものを作ることに成功すれば、貧困、飢餓、気候変動など、世界最大の問題を解決するために活用できる可能性があります。