人工知能技術の中で注目すべき10項目について解説
AIの技術進歩はとても早く、最新の技術を追いかける必要があります
AIは急速に進化しており、定期的に新たな進歩が見られます。
AIツールとテクノロジーを採用する企業は、市場での競争上の優位性を獲得しています。
AIテクノロジーを学ぶことで、時代の先を行き、あらゆる組織にとって貴重な資産となることができます。
この記事では、広く使用され、高く評価されている人気のAIテクノロジーをいくつかご紹介していきます。
ぜひ最後までご覧いただきたく思います。
私達の生活を劇的に変える可能性のあるAIとはどのようなものなのか？
人工知能は革新的なテクノロジーによって私たちの生活を変えています。
現在、AI はあらゆる業界に旋風を巻き起こし、社会のあらゆる分野に大きな影響を与えています。
人工知能という用語は、1956年の会議で初めて発表されました。
この会議の議論では、学際的な情報技術の自然言語生成学につながりました。
インターネットの出現により、テクノロジーは飛躍的に進歩しました。
人工知能テクノロジーは 30 年間独立したテクノロジーでしたが、現在、その応用技術は、私達の生活のあらゆる領域に広がっています。
人工知能はALの頭字語で知られ、人間の知能を機械で再構築するプロセスです。
人工知能には多くの新技術が組み込まれています。
新興企業から巨大組織までが、オペレーショナルエクセレンスやデータマイニングなどを目的とした人工知能の導入でしのぎを削っています。
ここでは、最新の人工知能テクノロジーの10項目について解説していきます。
最新の人工知能技術とは？
1. 自然言語の生成
機械は人間の脳とは異なる方法で処理し、通信します。
自然言語生成は、構造化データを母国語に変換する最新のテクノロジーです。
AIは、データをユーザーにとって望ましい形式に変換するアルゴリズムでプログラムされています。
自然言語は、コンテンツ開発者がコンテンツを自動化し、希望の形式で配信するのに役立つ人工知能のプログラムです。
コンテンツ開発者は、自動化されたコンテンツを使用して、さまざまなソーシャルメディア・プラットフォームで宣伝したり、他のメディア プラットフォームでターゲットの視聴者にリーチしたりできます。
データが目的の形式に変換されるため、人間の介入は大幅に減少します。
データはチャートやグラフなどの形で視覚化することができます。
2. 音声認識
音声認識は、人間の音声をコンピューターによって有用で理解可能な形式に変換する人工知能のもう1つの重要なプログラムです。
音声認識は、人間とコンピューターの対話の間の架け橋となるものです。
この技術は人間の音声を認識し、複数の言語に変換します。
iPhoneのSiriは音声認識の典型的な例です。
3. 仮想エージェント
仮想エージェントは、教育設計にとって貴重なツールとなっています。
仮想エージェントは、人間と対話するコンピューターアプリケーションです。
Web およびモバイルアプリケーションは、顧客サービスエージェントとしてチャットボットを提供し、人間と対話してクエリに回答します。
Googleアシスタントは会議の開催を支援し、AmazonのAlexiaは買い物を簡単にします。
仮想アシスタントは言語アシスタントのように機能し、ユーザーの選択や好みからヒントを見つけ出します。
IBM Watsonは、いくつかの方法で尋ねられる典型的な顧客サービスの質問を理解します。
仮想エージェントは、Software-as-a-Serviceとしても機能します。
4. 意思決定管理
現代のAIなどの組織は、データの変換と予測モデルへの解釈のための意思決定管理システムを導入しています。
エンタープライズレベルのアプリケーションは、意思決定管理システムを実装し、最新情報を受信してビジネスデータ分析を実行し、組織の意思決定を支援します。
意思決定管理は、迅速な意思決定、リスクの回避、プロセスの自動化に役立ちます。
意思決定管理システムは、金融部門、医療部門、貿易、保険部門、電子商取引などで広く導入されています。
5. 生体認証
ディープラーニングは、人工ニューラルネットワークに基づいて機能する人工知能のもう1つの分野です。
この技術は、コンピューターや機械に、人間が行うのと同じように、例によって学習することを教えます。
「ディープ」という用語は、ニューラルネットワークに隠れ層があることから造語されました。
通常、ニューラルネットワークには2～3の隠れ層があり、最大150の隠れ層を持つことができます。
ディープラーニングは、モデルやグラフィック処理装置を訓練するために膨大なデータに対して効果的な方法です。
アルゴリズムは階層的に機能し、予測分析を自動化します。
ディープラーニングは航空宇宙や軍事などの多くの分野でその翼を広げ、衛星からの物体を検出したりします。
また作業者などが、機械に近づく際のリスクインシデントを特定して作業者の安全性を向上させたり、がん細胞の検出などに役立てたりしています。
6. 機械学習
機械学習は、実際にプログラムされずに機械がデータセットを理解できるようにできる、人工知能の一つの分野です。
機械学習技術は、アルゴリズムと統計モデルを使用して実行されるデータ分析により、企業が情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。
企業は、さまざまな分野で機械学習を応用してメリットを享受するために、機械学習に多額の投資を行っています。
ヘルスケアと医療専門家は、病気の予測と効果的な治療のために患者データを分析するための機械学習技術を必要としています。
銀行および金融セクターでは、顧客データ分析のための機械学習を必要とし、投資オプションを特定して顧客に提案し、リスクや不正行為を防止します。
小売業者は機械学習を利用して、顧客データを分析することで、変化する顧客の好みや消費者の行動を予測します。
7. ロボットによるプロセスオートメーション
ロボットによるプロセスオートメーションは、データを解釈、通信、分析するロボット (ソフトウェア アプリケーション) を構成する人工知能のアプリケーションです。
この人工知能の分野は、反復的でルールベースの手動操作を部分的または完全に自動化するのに役立ちます。
8. ピアツーピアネットワーク
ピアツーピアネットワークは、サーバーを介してデータを送信せずに、さまざまなシステムやコンピュータを接続してデータを共有するのに役立ちます。
ピアツーピアネットワークには、最も複雑な問題を解決する機能があります。
この技術は暗号通貨で使用されています。
個々のワークステーションが接続され、サーバーがインストールされないため、実装はコスト効率が高くなります。
9. 深層学習プラットフォーム
ディープラーニングは、人工ニューラルネットワークに基づいて機能する人工知能の別の分野です。
この技術は、コンピューターや機械に、人間が行うのと同じように例によって学習することを教えます。
「ディープ」という用語は、ニューラルネットワークに隠れ層があることから造語されました。
通常、ニューラルネットワークには2～3個の隠れ層があり、最大150の隠れ層を持つことができます。
ディープラーニングは、モデルやグラフィック処理装置を訓練するために膨大なデータに対して効果的です。
アルゴリズムは階層的に機能し、予測分析を自動化します。
ディープラーニングは、衛星からの物体を検出するために航空宇宙や軍事などの多くの分野でその翼を広げています。
またディープラーニングは、作業者が機械に近づくときのリスクインシデントを特定することで作業者の安全性の向上に役立ち、がん細胞の検出などに役立ちます。
10. ALに最適化されたハードウェア
人工知能ソフトウェアはビジネスの世界で高い需要があります。
ソフトウェアへの注目が高まるにつれ、ソフトウェアを支えるハードウェアのニーズも生まれています。
従来のチップは人工知能モデルをサポートできません。
新世代の人工知能チップは、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、コンピュータービジョン向けに開発されています。
ALハードウェアには、作業処理などの拡張機能を処理する CPU、ニューラルネットワーク用の専用組み込みシリコン、ニューロモーフィック チップなどが含まれています。
Nvidia（エヌヴィディア：アメリカの半導体企業）やQualcomm （クアルコム：アメリカの半導体企業）などの企業がこれに当たります。
AMD（アドバンスト・マイクロ・デバイセズ：アメリカの半導体企業）は複雑なAIの計算を実行できるチップを開発しています。
ヘルスケアと自動車は、これらのチップから恩恵を受ける業界になる可能性があります。
最新の人工知能技術についてまとめ
結論として、人工知能は知能の計算モデルを表します。
インテリジェンスは、問題解決、推論、言語処理などのためにプログラムできる構造、モデル、操作機能として説明できます。
人工知能を使用するメリットは、すでに多くの分野で享受されています。
人工知能を導入する組織は、バイアスやエラーを排除するためにリリース前トライアルを実行する必要があります。
設計やモデルは堅牢である必要があります。
人工システムをリリースした後、企業はさまざまなシナリオで継続的に監視する必要があります。
組織は、より良い意思決定を行うために、標準を作成および維持し、さまざまな分野の専門家を雇用する必要があります。
人工知能の目的と将来の目標は、人間の複雑な活動をすべて自動化し、エラーとバイアスを排除することです。
このように、AIが最新技術が所以に、まだまだ使用していく人間の側の技量が今後ともとわれていくことでしょう。
私達は、AIが出した答えをまる飲みするのではなく、AIをアシスタントとして使用するといった姿勢が大事なのではないでしょうか？
しかし、AIは今後の私達人間のさまざまな分野の技術をワープさせるほどの影響力があることは間違いありません。
この記事はここまでとなります。
ここまで読み進めていただき、ありがとうございました。
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