2021年に注目すべき人工知能のトレンド

ワクチン開発からオンラインショッピング、農作物の栽培まで、人工知能技術はますます活用されるようになり、2021年にはさらなる発展と進歩が期待されています。

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) は、コンピューティング サイエンスのバックエンドから主流のアプリケーションへと移行しました。これらのテクノロジーの影響は、買い物の仕方から通貨市場、医療研究まで、あらゆるところに及んでいます。

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より大きなモデルは、別のモデルを使用してトレーニングされています。たとえば、GPT-3 は、自然言語処理 (NLP) 用の世界初の 1000 億パラメータ モデルです。最近、数兆個のパラメータでトレーニングされたモデル（T5-XXL）がリリースされました。これらのモデルは、記事を書いたり、テキストを分析したり、言語を翻訳したり、さらには詩を作ったりするのに使用できます。

同時に、画像認識および生成のモデルは、より大きなデータセットでトレーニングされるにつれて劇的に改善されました。 2 つ以上の AI モデルを組み合わせると、これらの大規模なモデルを変更することなく、途方もないパワーを生み出すことができ、ユーザーはこれらの大規模なモデルを組み合わせる余裕があります。これにより、ユーザーは人工知能を使用してテキストを解釈し、まったく新しい画像を生成できるようになります。

また、さまざまな分野の問題を解決するためにモデルのアーキテクチャを調整する方法も学習します。最も強力な例は、自然言語処理 (NLP) モデルを強化するアーキテクチャが生物医学研究でどのように使用されているかです。生物医学分野では、DNA やアミノ酸などのコード配列がよく使用されます。コードシーケンスは隠された構造を持つ言語として見ることができるため、自然言語処理 (NLP) モデルで使用されるアーキテクチャは、バイオメディカル領域におけるコードシーケンスの理解と生成に使用できる可能性があります。 2021 年初頭の印象的な例の 1 つは、生物医学研究者が言語モデル アーキテクチャを使用してウイルスの変異を予測し、タンパク質の折り畳みを理解したことです。これは、特定のワクチンの現在の開発と製造における重要な課題です。

ヘルスケアとバイオメディカル研究における人工知能

遺伝子コードを配列するデジタルツールと遺伝子コード配列からmRNAを作成する転写ツールのおかげで、現在、いくつかのmRNAコロナウイルスワクチンが開発中です。コロナウイルスの新たな変異を予測する人工知能の助けにより、mRNAワクチンの開発プロセスはより迅速になるだろう。

機械学習と AI は臨床医や研究者に取って代わることはありませんが、これらの専門家がより迅速に作業し、より迅速に検査を実施できるようにすることができます。物理世界で細胞培養が成長するのを待つのではなく、これらのモデルを使用して、デジタル シミュレーションで何が起こっているかをはるかに速く理解できます。

AIは診断ツールとしても使用でき、現在はX線画像の読影に使用されているが、咳の音を聞いてコロナウイルスや他の病気にかかっているかどうかを判断するのにも使用できる。

心拍数、体温、血圧などの重要な要素を監視するデバイスを身につける人が増えるにつれ、そのデータによって医師は患者の状態についてより深い洞察を得ることができるようになる。また、医師が患者の医療記録に依存しなくなるため、診断の精度も向上します。

電子商取引ブームは人工知能によって推進されている

オンラインコマースは過去 1 年間で急速に成長しており、今後も成長を続けると予想されています。コロナウイルスによるロックダウンにより、人々は買い物だけでなく、オンライン会議、ゲーム、ソーシャルメディアへのアクセス、アプリの使用など、オンラインで過ごす時間が増えました。また、デジタル旅行が進むにつれて、ユーザーの行動を理解するために使用できるデータも増えています。

ただし、データが増えると複雑さも増します。昔、企業が自社製品をできるだけ幅広い視聴者に宣伝したい場合、通常はテレビやラジオで広告を出していました。現在、顧客へのマーケティングに最も効果的な単一のチャネルは存在しません。適切なチャネルを通じて適切なタイミングで適切な顧客を見つけることは企業にとって複雑な作業ですが、人工知能テクノロジーによってこの複雑さを克服できます。

AI は、マーケティング担当者が適切な顧客を見つけるだけでなく、忘れられがちな顧客にアクセスするのに役立つ洞察を生成するために、ますます利用されることが予想されます。さらに、AI を活用してこれらの顧客向けにクリエイティブなコンテンツを動的に生成し、エンゲージメントを高めます。また、マーケティング担当者に、これまで不可能と思われていたスピードと規模で、さまざまなコンテンツを効果的に作成およびテストする方法も提供します。

データ駆動型金融は人工知能に依存する

さらに、金融における AI の主な応用分野は高頻度取引であり、機械が人間よりもはるかに速く相互に取引を行います。そして、これは従来の金融と暗号通貨の両方で継続し、人々はさまざまな AI システムを採用することになります。投資家は長期予測を行うために AI を利用しており、そのためには投資家の長期目標を理解できるシステムが必要です。これらは通常、収益や利益などの指標を中心に行われます。しかし、暗号通貨の使用はより困難であることが判明しました。

HFT 戦略は重要ですが、予測するのがより難しい別の要素があります。暗号通貨市場で見られる活動の多くは、「人間の狂気」によって引き起こされています。将来的には、メディアやソーシャル ネットワークのトレンドを綿密に監視することで AI モデルが進化し、こうした行動をより正確に予測できるようになることが期待されます。

教育の将来的発展

コースや教科書は通常、幅広い学生に対応できるように設計されています。学生のさまざまな能力を向上させるために設計されたコンテンツです。しかし、ケン・ロビンソン氏のような専門家は、「生産ライン」教育モデルは生徒の個々の能力やニーズを考慮していないと指摘している。

したがって、AI はコースの作成と配信の方法に革命を起こすために使用されていると考えられます。生徒にさらにパーソナライズされたレッスンや個別の問題セットを提供するために使用できます。すべての生徒に同じ問題を解かせるのではなく、生徒自身の特定の問題を解かせます。

たとえば、小学生は数学の計算では高得点を取るものの、三角形が苦手な場合があります。この学生は三角形にもっと時間を費やすことができ、学生がコースを完了すると、AI システムは進捗状況を監視し、その学生の特定のニーズを満たすように自分自身を修正することができます。

最近はインターネット上で多くの情報や記事が公開されているため、不正行為や盗作が大きな問題になっています。 AI は直接的な盗用や、たとえばいくつかの単語や時制が変更されただけの類似のテキストを検出できるため、盗用の検出は簡単ですが、他にも課題があります。たとえば、生徒はある言語のコンテンツを別の言語に翻訳することができます。これにより、その内容を検出することが困難になりますが、人工知能技術の使用により、この問題は解決されています。

同様に、美術学生がデザインを盗用したりコピーしたりする事例を見つけるために、画像解釈 AI システムも開発されています。

スマート農業と工場

工場や農場でも革新的な方法でデータを活用しています。ただし、エンドユーザーに焦点を当てていない点で、他の AI アプリケーションとは異なります。代わりに、彼らは製品と機械に焦点を当てています。これには、センサー、ロボット工学、自動化への投資と、運用の最適化が必要です。

この分野で見られた最大の進歩は、異なる分野間での発見の一般化です。たとえば、AI 技術を使用してリンゴの収穫量を増やす場合、これらの AI モデルはバナナや桃など他の果物の栽培にも使用できるでしょうか?

同様に、工場が LCD パネルを生産していて、歩留まり率を改善する方法を見つけた場合、それらのツールと学んだ教訓を他の製造プロセスや工場に適用できるでしょうか?

おそらく、2021年以降のAIに関する最大の予測は、「レバレッジ」という一言でまとめられるでしょう。既存の AI モデル アーキテクチャを使用し、成熟したモデルを組み合わせ、既存のモデルを他のアプリケーション シナリオに拡張する方法を見つけます。企業は、複数の分野にわたってデジタル変革を加速しながら、AI の機能を継続的に向上させる必要があります。