コンピューターや機械が開発されて以来、さまざまな活動を実行する能力は指数関数的に増加しました。
人間は、作業領域の広さ、速度の増加、時間の経過によるサイズの縮小という点で、コンピュータ システムの能力を向上させてきました。 人工知能は、XNUMX 世紀を劇的に変えたテクノロジーです。
AI は私たちの日常生活の一部であるため、AI の多くの原則を理解することが重要であると私は考えています。
人工知能 (AI) は、アルゴリズムを設計および実装することにより、動的なコンピューティング環境で人間の知能プロセスをエミュレートするための基盤です。
これは、コンピューターに人間のように考え、行動するように教育する試みです。 今日の世界では、人工知能 (AI) がますます一般的になりつつあります。
これは、人間の行動を学習して再現するようにプログラムされたコンピューターで人間の知性を再現することを指します。
これらのコンピュータは、 彼らの過ちから学ぶ 人間が行うのと同様のタスクを実行します。
AIが進歩するにつれて、私たちの生活レベルに大きな影響を与えるでしょう。
人工知能とは何ですか?
人工知能は、ロボットが人間と同様の知能レベルで検出、解釈、行動、学習できるようにするために連携するテクノロジーの集合です。
これが、誰もが人工知能について明確な定義を持っているように見える理由です。AI は単純に XNUMX つのものではありません。 人工知能 (AI) は、学習、問題解決、パターン認識など、人間の知能に関連する認知的問題に焦点を当てたコンピューター サイエンスの一分野です。
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に、人間の脳と同じように知的に考えるように指示する方法です。
AI は認知プロセスを評価することによって生成され、 人間の脳を研究している パターン。 この研究により、インテリジェントなソフトウェアとシステムが開発されました。
人工知能のおかげで、機械は以前の経験から学習し、新しい入力に適応し、人間と同様のタスクを実行できます (AI)。
深い学習 そして自然言語処理 (NLP) は、チェスのコンピューターから自動運転車に至るまで、今日のほとんどの AI インスタンスで顕著に使用されています。 人工知能 (AI) により、コンピューターやガジェットは人間の知性と同様のタスクを実行できるようになります。
人工知能には、広く受け入れられている定義がありません。 人工知能の定義 その多くの側面と性質により、時間の経過とともに進化しています。
弱いAIとは何ですか?
機能が限定された人工知能は、弱いAIまたは狭いAIと呼ばれます。
弱い AI は、人間のあらゆる認知能力を必要としない特定の問題解決や推論タスクに高度なアルゴリズムを使用します。
Siri や Alexa などの音声ベースのパーソナル アシスタントは、限られた事前定義されたタスクを実行するため、弱い AI システムと呼ぶことができます。つまり、通常、事前にプログラムされた応答が得られます。
弱い AI は AI の影響について無関心です。 それは、複雑な問題やタスクを処理するために、コンピュータによってインテリジェントな動作が表現され、採用されると信じているだけです。
ただし、コンピューターが知的に動作できるからといって、それが人間と同じように知的であることを意味するわけではありません。
強いAIとは何か?
強力な AI は、ロボットが人間と同等の意識を発達させることができると主張する人工知能のタイプです。
強力な AI とは、独自の心を持ち、人間の助けなしで複雑なタスクを考えて完了できるコンピューターまたはプログラムを指します。
強力な AI は、コンピューターがさまざまな状況で動作できるようにする複雑なアルゴリズムで構成されており、強力な AI を搭載したデバイスは人間の介入を必要とせずに意思決定を行うことができます。
AI を搭載した強力なコンピューターは、人間と同様に、困難なタスクを自力で完了することができます。
基本的に、必要な機能構造を備えたコンピューターは、人間の心と同じように見て、考え、意図する心を持っていると主張しています。
これは映画で見るような人工知能です。
人工知能(AI)はどのように機能するのでしょうか?
AI システムの構築は、コンピューター内で人間の資質とスキルをリバース エンジニアリングし、そのコンピューティング能力を活用して人間の能力を上回る綿密なプロセスです。
人工知能の仕組みを理解するには、まず人工知能の多数のサブドメインを掘り下げ、それらのドメインがさまざまな産業にどのように適用されるかを理解する必要があります。
- 機械学習(ML): これは、以前の経験に基づいて推論と結論を下すように機械に教えるプロセスです。 パターンを認識し、以前のデータを分析してこれらのデータ ポイントの意味を推測し、人間の経験に頼ることなく妥当な結論に達します。 データを分析して結論を導き出すこの自動化により、企業は時間を節約し、より適切な意思決定を行うことができます。
- 深層学習: それは機械学習のアプローチです。 これは、レイヤーを介して入力を分析し、結果を分類、推論、予測する方法をコンピューターに教えます。
- ニューラルネットワーク:人間の神経細胞と同じように機能します。 これらは、複数の基礎となる変数間の関係を捉え、人間の脳と同じ方法でデータを解釈するアルゴリズムの集合です。
- 自然言語処理(NLP): 機械を使って言語を読み、理解し、解釈する研究です。 機械がユーザーが言おうとしていることを理解すると、適切に反応します。
- Computer Vision: アルゴリズムは、画像を解剖し、オブジェクトのさまざまな要素を調べることによって、画像を理解しようとします。 これにより、マシンの分類と写真のグループからの学習が容易になり、事前の観察に基づいて出力をより適切に決定できるようになります。
- コグニティブコンピューティング: アルゴリズムは、人間と同じ方法でテキスト/音声/画像/オブジェクトを分析し、必要な出力を生成しようとすることで、人間の脳を再現しようとします。
人工知能のさまざまな段階とは何ですか?
人間の知性をシミュレートする能力に基づいて、人工知能は XNUMX つの段階に分類できます。
- 狭義の人工知能(ANI)
- 汎用人工知能(AGN)
- 人工超知能(ASN)
狭義の人工知能(ANI)
最も基本的で限定された種類の AI は、狭い範囲の人工知能 (ANI) または弱い AI です。
ただし、「弱い」というレッテルに騙されないでください。
この種の機械知能は、限定的で弱いと言われているにもかかわらず、作成された正確な目的を実行する上では非常に効果的です。
ANI は、IBM Watson、Facebook のニュースフィード、Amazon の製品提案、および自動運転車を強化するために使用されます。
狭い AI は反復的なジョブに優れています。 このタイプの AI では、音声認識、物体識別、顔認識はすべて自然に行われます。
ただし、この種の AI は特定の境界と制限内で動作するため、非効率的です。
弱い AI は、ビッグデータとして知られる現象である、膨大な量のデータのパターンやつながりをリアルタイムで検出することもできます。
さらに、ANI は現在人類がアクセスできる唯一の AI であるため、遭遇する人工知能はいずれも弱い AI になります。
これが今のAIの唯一の段階です。 非常に特殊な環境下では人間のパフォーマンスを模倣し、さらにはそれを上回るパフォーマンスを発揮することもできますが、それは限られた範囲の特性を備えた高度に制御された条件下でのみです。
汎用人工知能(AGI)
AGI はまだ研究中の理論です。
これは、言語処理、画像処理、計算推論などのさまざまな分野で人間レベルの認知能力を備えた人工知能として定義されます。
汎用人工知能 (AGI) とは、人間と同じように学習、観察、理解、機能する AI エージェントの能力を指します。
AGI は、強力な AI またはディープ AI とも呼ばれ、人間ができるあらゆるタスクを実行できます。 AGI システムの開発はまだ遠い道のりです。
AGI システムでは、人間の推論を模倣するために、何千もの狭義の人工知能ユニットが協調して動作し、相互に対話する必要があります。
AIが人類を支配するという懸念はAGIから始まる。
『ターミネーター』の T-800 のような自己認識型殺人ロボットが実現すれば、この程度の人工知能を備えることになるでしょう。
そして確かに、強力な人工知能の開発にはまだ何年もかかります。
この種の人工知能は人間と同じように考え、理解し、行動することができるため、人間が当然と考えるあらゆる認知能力を備えることになります。
科学者たちは、ロボットに知覚力を持たせ、人々が知的になるための認知能力をロボットに吹き込む方法を見つけようとしている。
科学者たちが成功すれば、特定の仕事を遂行する効率を高めるだけでなく、経験から得た情報を応用できるロボットに私たちは囲まれることになるでしょう。
人工超知能(ASI)
「人工超知能」(ASI)という用語は、仮説上の AI を指します。 ASIはスーパーAIとも呼ばれ、AGIを達成して初めてASIを考えることができます。
スーパーAIとは、ロボットが知性や認知能力において人間を上回ることを指します。
ASI のロックが解除されると、コンピューターの予測能力が強化され、人間には理解できない方法で推論できるようになります。
ASI 対応マシンはあらゆる点で人類を上回るパフォーマンスを発揮します。 スーパー AI の前では、私たちの意思決定と問題解決の才能は鈍化するでしょう。
多くの業界専門家は、ASI 開発の実現可能性について依然として疑問を抱いています。
まず不死性のロックを解除しない限り、私たちの誰もこの形態の AI を生きて目撃することはできないでしょう。
しかし、もし私たちが汎用人工知能を実現できれば、AIシステムは急速にスキルを発展させ、人間が想像もできなかった領域に拡張できるようになるでしょう。
AGI と ASI の間のギャップは非常に小さいですが (人工知能の学習速度はこれくらいなので、わずか XNUMX ミリ秒であると主張する人もいます)、AGI 自体に到達するまでの長い旅を考えると、これははるかに遠い概念であるように見えます。未来。
人工知能の目的は何ですか?
人工知能の目的は、人間の能力を補完し、広範囲に影響を及ぼす複雑な意思決定を支援することです。 それが技術的な観点からの解決策です。
人工知能は、人間が重労働から解放され、より有意義な生活を送れるよう支援するだけでなく、相互に接続された個人、企業、国家、国家の複雑なネットワークを全人類に利益をもたらす形で統治する可能性を秘めています。
人工知能の現在の目的は、人間の労力を簡素化し、より良い意思決定を支援することです。
人工知能は「私たちの最後の発明」とも呼ばれており、私たちの生活を大きく変える画期的な製品やサービスを生み出すことができ、暴力、不平等、人間の悲惨さをなくすことが期待されています。
人工知能はどのように使用されますか?
私たちの周りでは、人工知能が何百もの異なる方法で使用されています。 それは私たちの世界に革命をもたらし、私たちの生活をより簡単で刺激的なものにしました。 あなたが知っているかもしれない AI の数多くの応用例には次のようなものがあります。
- 音声認識 – 指示が必要なとき、ほとんどの人は、Siri またはスマートホーム Alexa にタイマーを設定するよう依頼することを知っています。 これは人工知能技術の一種です。 機械学習は、Siri、Alexa、その他の音声認識テクノロジーがユーザーとユーザーの好みについて学習するのに役立ち、より適切なサービスを提供できるようになります。 これらのテクノロジーは、問い合わせに対する回答を見つけたり、割り当てられた任務を実行したりするために人工知能も利用します。
- チャットボット – 多くの企業は、カスタマー サポート スタッフを強化するために人工知能を活用しています。 チャットボットは、実際の人間の時間を必要とせずに、消費者と通信し、一般的な質問に答えることができます。 彼らはさまざまな反応を学習して適応したり、別の出力を生成するのに役立つ追加の知識を取得したりすることができます。 特定の用語を聞いたので、彼らは特定の定義で答えることができます。 顧客はこのエキスパート システムを個人レベルで操作できます。
- 自動運転車 – 自動運転する自動車。 機械学習と画像認識は自動運転車に採用されており、自動車が周囲の環境を理解し、適切に反応できるように支援します。 顔認識と生体認証技術は、自動運転車が個人を認識して保護するのに役立ちます。 これらの車両は、交通パターン、標識、その他の要因を学習して適応できます。
- ストリーミングサービス – ビデオオンデマンドを提供するサービス。 落ち着いてお気に入りのテレビ番組を見たり、お気に入りの音楽を聴いたりすると、興味をそそられる追加のアイデアが表示されることがあります。 それがAIの働きです! ユーザーの興味を学習し、アルゴリズムを使用してすべての TV シリーズ、映画、音楽を処理し、トレンドを探してユーザーにおすすめを提供します。
- オンラインショッピング – オンライン ショッピング システムでは、ユーザーの好みを詳細に学習し、何を購入したいかを予測するためにアルゴリズムが使用されます。 そうすれば、それらの商品をあなたの目の前に直接置くことができ、すぐにあなたの注意を引くことができます。 Amazon や他の企業のアルゴリズムは、あなたとあなたが購入できるものについてさらに詳しく学習し続けています。
- ヘルスケア – AI は医療技術において重要な役割を果たしており、診断、医薬品の製造、患者の監視などに新しい技術が使用されています。 使用されるにつれて、テクノロジーは学習および進化し、患者や治療についてさらに学習し、時間の経過とともに改善し改善するように適応します。
AIの未来
AI システムはすでに私たちの生活に影響を与えており、AI システムが私たちにどのような影響を与えるかについては、未来が大きく開かれています。
AI を活用したテクノロジーは、ほぼ確実に効率と生産性を向上させ続けると同時に、新しい産業にも拡大し続けるでしょう。
専門家は、AI が進歩するにつれて、プライバシー、セキュリティ、個人や組織の安全を確保するためのソフトウェア開発の継続についての議論が増えるだろうと予測しています。
多くの人はいつかロボットに取って代わられるのではないかと懸念していますが、一部の業界は自動化にかなり抵抗があります。
IT 担当者は、AI が機能するために新しいテクノロジーとセキュリティ プロセスを学ぶ必要があります。
医療専門家や教師は、患者や子供たちと直接関わる仕事が独特であるため、ロボットに取って代わることはできません。
特定の商業活動は自動化できますが、人間の直感、意思決定、ネットワークは常に重要です。
人工知能は、家電製品からサイバーセキュリティに至るまで、さまざまなアプリケーションで使用されています。 人工知能は、さまざまな用途で私たちの身の回りにあります。
現在、人間が成し遂げていたことを人工知能が実現しつつあります。 これにより、目立たない仕事への人の関与が減り、より重要な仕事に従事できるようになります。
これには人間の知性の向上と人間的なアプローチが必要です。 Web サイトでのエクスペリエンスを向上させるために、企業はさまざまな形式で多くの人工知能テクノロジーを導入しています。
人工知能を活用したアプリケーションは、多くの電子商取引企業の収益増加と顧客エクスペリエンスの向上に貢献してきました。
まとめ
人工知能は私たちの身の回りのさまざまな用途に使われています。
人工知能に対するビジネスのニーズも高まっています。
私たちは毎日、日常生活の中で人工知能のさまざまな用途に遭遇します。 この最先端のテクノロジーは地球上のあらゆる場所にあります。
タクシー サービスから配達サービス、インターネット マーケティングやエンターテイメント プラットフォームに至るまで、あらゆるビジネス戦略に人工知能が組み込まれています。
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