人工知能 (AI) は、話し言葉や書き言葉の表示、理解、翻訳、データの分析、推奨事項など、コンピューターが幅広い高度な操作を実行できるようにするテクノロジーの組み合わせです。 人工知能の魅力的で急速に発展しているテクノロジーについて知りたい場合は、株式からその応用、コンピューターでの使用方法まで、すべてをカバーします。 さあ、始めましょう。
人工知能とは何ですか？
人工知能 (AI) は、通常は人間の知性を必要とする活動を実行できるインテリジェントなマシンの作成に関係するコンピューター サイエンスの広範な分野です。 インテリジェントなデバイス、特にインテリジェントなコンピューター プログラムを作成する科学と工学も、人工知能の一部とみなされます。 AI は多くの技術を備えた学際的な分野ですが、特に機械学習と深層学習の進歩は、IT 業界のほぼすべての分野でパラダイム シフトを引き起こしています。
人工知能により、機械は人間の精神の能力を超えないにしても、それを模倣することができます。 そして、自動運転車から ChatGPT や Google の Bard などの生成 AI ツールの成長に至るまで、AI は急速に日常生活の一部となりつつあり、あらゆる業界の組織が AI に投資しています。
人工知能はなぜ重要ですか?
AI が重要なのは、人間の生活、仕事、遊び方を変える可能性があるためです。 これは、顧客サービス、リードの作成、不正行為の検出、品質管理など、これまで人間が行っていた機能を自動化するためにビジネスで導入され、成功を収めています。 AI はさまざまな分野で人間よりもはるかに優れたタスクを実行できます。
重要なフィールドが正しく入力されていることを確認するために大量の法的書類をレビューするなど、反復的で詳細を重視する作業に関しては、AI システムは多くの場合、ほとんどエラーなく迅速に任務を完了します。 AI は、処理できるデータセットが膨大であるため、これまで認識できなかった業務に関する洞察を組織に提供する可能性もあります。 急速に成長している生成 AI ツールのコミュニティは、教育からマーケティング、製品設計に至るまでの分野で重要となるでしょう。
強力な AI 対弱いAI
知能の定義は難しいため、AI 専門家は強い AI と弱い AI を区別することがよくあります。
#1. 強力なAI
汎用人工知能としても知られる強力な AI は、人間と同様に、解決するように訓練されていない問題を解決できるシステムです。 これは、ウエストワールドのロボットやスタートレック: 次世代のデータなどの映画で見られる種類の AI です。 この形式の AI はまだ存在していません。
多くの AI 研究者は、あらゆるタスクに適用できる人間レベルの知能を備えたマシンの作成が聖杯であると考えていますが、汎用人工知能への道は困難であることが判明しています。 十分な保護策がなければ強力な AI を開発するリスクがあるため、強力な AI の開発は規制されるべきだと主張する人もいます。
弱い AI とは対照的に、強力な AI は、あらゆる種類の認知能力と、同様に多様なアプリケーション ケースのコレクションを備えたマシンを表しますが、時間が経ってもそのような偉業は簡単にはなりません。
#2. 弱いAI
弱い AI は、狭い AI または特殊化された AI とも呼ばれ、厳密に定義された問題 (車の運転、人間の音声の文字起こし、Web サイト上の素材のキュレーションなど) に適用される人間の知能のシミュレーションです。
弱い AI は、特定のタスクを非常にうまく実行することに重点を置くことがよくあります。 これらのロボットは賢く見える一方で、最も初歩的な人間の知能ですらそうではない制約と制限を受けています。
貧弱な AI の例は次のとおりです。
- Siri、Alexa、その他のスマート アシスタント
- 自動運転車
- Google検索
- 会話型ボット
- メールスパムフィルター
- Netflixのおすすめ
機械学習 vs. ディープラーニング
「機械学習」と「ディープラーニング」という言葉は AI の議論で広く使用されていますが、同じ意味で使用すべきではありません。 ディープラーニングは機械学習の一種であり、人工知能の下位分野です。
＃1。 機械学習
人工知能としてよく知られる機械学習アルゴリズムは、コンピューターからデータを与えられ、統計的アプローチを使用して、その目的のために特別にプログラムされていなくても、タスクを徐々に向上させる方法を「学習」するのに役立ちます。 一方、ML アルゴリズムは、履歴データを入力として使用して、新しい出力値を予測します。
その目的のために、機械学習 (ML) には、教師あり学習 (ラベル付きデータ セットの使用により入力の期待される出力がわかっている場合) と教師なし学習 (ラベルのないデータ セットの使用により期待される出力が不明な場合) の両方が含まれます。
＃2。 ディープラーニング
ディープラーニングは、生物学にヒントを得たニューラル ネットワーク設計を使用してデータを処理する一種の機械学習です。 ニューラル ネットワークにはデータを分析する多数の隠れ層があり、コンピューターが学習を「深く」進め、接続を作成し、最良の結果を得るために入力を比較検討できます。
4種類のAIとは?
AI は、システムが実行できるジョブの種類と複雑さに基づいて XNUMX つのカテゴリに分類されます。 それらは次のとおりです。
タイプ #1: リアクティブ マシン
これらの AI システムにはメモリがなく、特殊なタスクにのみ使用されます。 1990 年代にガルリ・カスパロフを破った IBM のチェス ソフトウェア、ディープ ブルーはその一例です。 ディープ ブルーはチェス盤の駒を識別して予測することができますが、記憶力がないため、過去の経験を使用して将来の経験に影響を与えることはできません。
タイプ #2: メモリが限られている
これらの AI システムには記憶があるため、過去の経験を利用して将来的により適切な意思決定を行うことができます。 自動運転自動車の一部の意思決定機能はこの方法で作成されます。
タイプ #3: 心の理論
「心の理論」という言葉は心理学の概念を指します。 AIに適用すると、その機械が感情を理解する社会的知性を備えていることが示唆される。 この種の AI は、人間の行動を予測し、人間の意図を推測できるようになります。これは、AI システムが人間のチームの不可欠なメンバーとなるために不可欠な才能です。
タイプ #4: 自己認識
このカテゴリの AI システムには自己感情があり、それが認識を与えます。 自己認識を備えたマシンは、自分の現在の状態を認識しています。 この形式の人工知能はまだ存在していません。
人工知能の応用とは何ですか?
人工知能は幅広い業界に導入されています。 人工知能アプリケーションの例をいくつか示します。
#1. ヘルスケアにおける AI
最も多くの資金が患者の転帰の改善と経費の削減に賭けられています。 機械学習は、人間よりも優れた、より迅速な医療診断を行うために企業で使用されています。 IBM Watson はよく知られたヘルスケア テクノロジーです。 この種の人工知能アプリケーションは自然言語を理解し、問い合わせに応答できます。 このシステムは、患者データと他の利用可能なデータ ソースをマイニングして仮説を生成し、その仮説に信頼度評価スキーマを提供します。
#2. ビジネスにおける AI
機械学習アルゴリズムは、分析および顧客関係管理 (CRM) プラットフォームに統合されています。 この種の人工知能アプリケーションは、顧客により良いサービスを提供する方法を理解するのに役立ちます。 チャットボットは Web サイトに統合されており、顧客に即時サポートを提供します。 ChatGPT のような生成 AI テクノロジーの急速な発展は、広範囲に影響を与えると予測されています。
#3. 教育におけるAI
人工知能の応用は教育にも見られます。 AI を使用して採点を自動化できるため、教育者は他の業務により多くの時間を割くことができます。 生徒を評価し、ニーズに適応することができるため、生徒は自分のペースで学習することができます。 AI 家庭教師は追加のサポートを提供することで、生徒が順調に進んでいくのを支援します。 テクノロジーはまた、子供たちがどこでどのように勉強するかを変え、場合によっては一部の教授を置き換えることさえあるかもしれません。
#4. 金融におけるAI
Intuit Mint や TurboTax などの個人金融プログラムにおける AI は、金融機関に大混乱を引き起こしています。 この種の人工知能アプリケーションは個人情報を取得し、財務上のアドバイスを提供します。 IBM Watson などの他のプログラムも住宅購入プロセスで使用されています。 今日、ウォール街の取引の大部分は人工知能ソフトウェアのアプリケーションによって処理されています。
#5. 法律におけるAI
法律における証拠開示手続き（書類の精査）は、人間にとって気が遠くなる場合があります。 この種の人工知能アプリケーションは、法律業務における労働集約的な業務の自動化に役立ち、時間を節約し、クライアント エクスペリエンスを向上させることができます。 機械学習人工知能は法律事務所によってデータの特徴付けと結果の予測に使用され、コンピューター ビジョンは文書からの情報の分類と抽出に使用され、自然言語処理 (NLP) は情報要求の解釈に使用されます。
人工知能の例
チャットボット、ナビゲーション アプリ、ウェアラブル フィットネス トラッカーは、人工知能テクノロジーのほんの一例にすぎません。 例としては次のようなものがあります。
＃1。 チャットGPT
ChatGPT は、エッセイ、コード、単純なクエリへの応答など、さまざまな形式のテキスト コンテンツを生成できる人工知能チャットボットです。 OpenAI によって 2022 年 XNUMX 月にリリースされる ChatGPT は、人間の書き込みを厳密に模倣できる膨大な言語モデルを搭載しています。
#2。 グーグルマップ。
Google マップは交通量の満ち引きを監視し、スマートフォンの位置データや、工事や自動車事故などのユーザーから報告されたデータを使用して最短ルートを決定します。
#3. ムゼロ
DeepMind のコンピュータ プログラムである MuZero 人工知能は、真の汎用人工知能の実現を目指す競争において有望な最有力候補です。 チェスや Atari ゲーム一式など、遊び方を教わることのなかったゲームを、ブルートフォースを使って何百万回もゲームをリプレイすることでマスターしてきました。
＃4。 スナップチャットフィルター
Snapchat フィルターは機械学習アルゴリズムを採用して、画像の前景と背景を区別し、顔の動きを追跡し、ユーザーの動作に基づいて画面上の画像を変更します。
2023 年のベスト人工知能株
一部の組織は、必要なハードウェア、ソフトウェア、サービス、専門知識を販売することで AI から直接利益を得ています。 これらは、以下に挙げて説明するような本物の人工知能株です。
＃1。 IBM
この伝統的なテクノロジー企業は、ハードウェア、ソフトウェア、サービスの統合プロバイダーとして大手企業顧客にサービスを提供しています。 同社のメインフレーム コンピュータ システムは一部の分野で今でも広く使用されており、数億ドル相当の複数年技術契約を結ぶこともよくあります。
IBM の AI の目標は、テクノロジーを使用して人間の知能を向上させ、効率を向上させ、コストを削減することを目的としています。
＃2。 マイクロソフト
これは注目すべき人工知能株の2019つです。 Microsoft は、OpenAI とのコラボレーションの結果として、最近大きな注目を集めています。 Microsoftは10年にこのテクノロジースタートアップへの投資を開始し、最近ChatGPTの導入を受けて投資額をXNUMX億ドルに増額した。
そこで Microsoft は、ChatGPT を利用した Bing 検索エンジンの新バージョンを発表し、Azure やその他多数の製品を含む同社の製品群に GPT 機能を含めることを急いでいます。
＃3。 アマゾン
おそらく、Amazon とその多数の株式ほど人工知能を広範に利用している企業はないでしょう。 Amazonの創設者兼執行会長であるジェフ・ベゾスは、AIと機械学習を声高に支持してきた。 Amazon はオンライン ストアとしてスタートしましたが、テクノロジーは常に企業の中心でした。 Amazon は現在、Alexa からレジなしの Amazon Go 食料品店やアマゾン ウェブ サービス Sagemaker に至るまで、あらゆるものに人工知能を使用しています。
人工知能と機械学習は同じですか?
機械学習は、人工知能 (AI) というより大きなカテゴリのサブセットですが、この用語は頻繁に同じ意味で使用されます。
人工知能の XNUMX つの例は何ですか?
ここでは、日常的に遭遇する可能性が高い人工知能の XNUMX つの例を紹介します。
- マップとナビゲーション
- 顔の検出と認識
- テキストエディタまたはオートコレクト
- 検索および推奨アルゴリズム
- チャットボット
AIは現在どのように活用されているのでしょうか?
医療、輸送、ロボット工学、科学、教育、軍事、監視、金融とその規制、農業、エンターテイメント、小売、顧客サービス、製造では、すでに AI と機械学習対応テクノロジーが使用されています。
AIを初心者にどう説明しますか?
人工知能は、コンピューター、コンピューター制御のロボット、またはソフトウェアを知的に思考できるように訓練するための技術です。 AI は、人間の脳のパターンを調べ、認知プロセスを評価することによって実現されます。 この研究は、インテリジェントなソフトウェアとシステムの開発につながります。
まとめ
AI の変革を避ける方法はありません。 競争力を維持するには、すべての組織が最終的に AI を導入し、AI エコシステムを構築する必要があります。 今後 XNUMX 年間に何らかの方法で AI を導入しない企業は遅れを取ることになります。 あなたの組織は例外かもしれませんが、ほとんどの企業には、AI の可能性を最適化するエコシステムやソリューションを構築するために必要な人材や知識が社内に不足しています。
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参考文献
