人工知能とはいったい何でしょうか?たぶん多くの人がこれを知らないでしょう！

今後10年間で、翻訳者、ジャーナリスト、アシスタント、警備員、運転手、販売員、カスタマーサービス、トレーダー、会計士、ベビーシッターなどの職業を中心に、世界の仕事の50％以上が人工知能に置き換えられるでしょう。今は、実際のビジネスニーズを満たし、現実の社会問題を解決するために、人工知能技術を産業用アプリケーションに転換する絶好の時期です。同時に、今は人工知能の科学者が自らビジネスを始めるのに最適な時期でもあります。

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1. 人工知能とは一体何でしょうか?

人工知能 - AI (人工知能) は、コンピューター、サイバネティクス、情報理論、神経生理学、心理学、言語学などを含む包括的な分野です。この概念は、ダートマス学術会議で初めて提案されました。人工知能とは、コンピューターアプリケーションシステムの観点から、人間の知的活動の能力をシミュレートし、人間の知能科学を拡張する人工知能マシンまたは知能システムを作成する方法を研究することです（注：人間のシミュレートと人間の知能の拡張という 2 つの部分が含まれていることに注意してください）。

人工知能の応用例：指紋認識、顔認識、網膜認識、虹彩認識、エキスパートシステム、インテリジェント検索、ゲームなど。

2. 人工知能の応用分野

1) ロボット工学: PET チャットボットなどの人工知能ロボットは、人間の言語を理解し、人間の言語でコミュニケーションし、特定のセンサーを使用して状況を収集および分析し、特定の目標を達成するために動作を調整することができます。

2) 言語認識: この分野は実際にはロボット工学の分野と重なっています。このアプリケーションは、言語と音を処理可能な情報に変換するように設計されています。たとえば、音声ロック解除 (特定の音声認識)、ボイスメール、将来のコンピューター入力などです。

3) 画像認識：コンピュータを使用して画像を処理、分析、理解し、さまざまなパターンの対象や物体を識別する技術。例：顔認識、車のナンバープレート認識。

4) エキスパートシステム：専門知識と経験を備えたコンピュータインテリジェントプログラムシステム。バックグラウンドで使用されるデータベースは人間の脳に相当します。豊富な知識の蓄えがあり、データベース内の知識データと知識推論技術を使用して、専門家をシミュレートして複雑な問題を解決します。

包括的なアプリケーションの非常に直感的な例は、Google の自動運転車です。これは、スタンフォード人工知能研究所の所長である Seba 氏が率いる Google チームが取り組んでいるプロジェクトです。

3. 人工知能はどれくらい賢いのでしょうか?

ここ数十年で、人工知能は急速に発展し始めたようです。 1997 年 5 月、IBM が開発したコンピューター「ディープ ブルー」がチェスの名手カスパロフを破りました。人工知能のこの完璧なパフォーマンスは、すべての研究者の注目を集め始めました。雲学教育グループによると、過去50年間、携帯電話の電卓から自動運転車、今日の名人による人間のトップ囲碁プレイヤーに対する59連勝、そして将来世界を変えるかもしれない大きな変化まで、人類はゆっくりと人工知能の時代が来ることを予言しているようだ。

今日、人工知能はもはや少数の科学者の独占領域ではなく、世界中の大学のほぼすべてのコンピューターサイエンス学部にこのテーマを研究する人々がいます。

どの専攻を選択するかに関係なく、人工知能とロボット工学の主なコースには、数学、コンピューターコース、基本的なプログラミング言語、アルゴリズム設計、オペレーティングシステム、データ構造、論理、確率論、数理統計が含まれます。

4. 人工知能専攻の分野

総合的な学問分野である AI の専門分野を見てみましょう。一般的に、AI は次の分野に分けられます。1 つ目はパターン認識、2 つ目は機械学習、3 つ目はデータマイニング、4 つ目はインテリジェントアルゴリズムです。

パターン認識：事物や現象を表すさまざまな形式の情報（数値、テキスト、論理関係など）を処理および分析し、事物や現象を記述、分析、分類、説明するプロセスを指します。たとえば、車のナンバープレートの認識には、画像処理や分析などの技術が関係します。

機械学習: コンピュータが人間の学習行動をシミュレートまたは実装して新しい知識やスキルを獲得し、既存の知識構造を再編成して、自身のパフォーマンスを継続的に向上させたり、オペレーターの特定の要件を満たしたりする方法を研究します。

データマイニング: 知識ベースでの知識の発見、アルゴリズム検索による有用な情報のマイニング、市場分析、科学的探査、病気の予測などへの応用。

インテリジェント アルゴリズム: 特定の種類の問題を解決するための特定のパターン アルゴリズム。たとえば、最もよく知られている最短経路問題やエンジニアリング予算の問題など。

海外の大学はそれぞれ独自の重点を置いています。各分野を理解することは、興味のある分野を選択するための良いガイドとなり、学校に出願する際により的を絞ることができます。

5. 雇用主企業の参照

1) 検索の方向性: Baidu、Google、Microsoft、Yahoo など (インテリジェント検索、音声検索、画像検索、動画検索など、すべて将来の方向性です)

2) 医療画像処理: 多くの医療機器や医療器具は画像処理とイメージングに関わっています。大手企業としては、シーメンス、GE、フィリップスなどがあります。

3) コンピュータービジョンとパターン認識：指紋認識、顔認識、虹彩認識などは前述のとおりですが、もう 1 つの主要な方向はナンバープレート認識です。現在、ビデオ監視が注目されているため、追跡と認識も優れています。

4) VIA、パナソニック、ソニー、サムスンなど、画像処理の人材を求めている企業もいくつかあります。

AI人材はすべてハイテクであるため、当然給与も比較的高額であり、この方向には大きな発展の見込みがあります。

6. 入学前のAIキャリアオリエンテーションとインターンシップオリエンテーションの参考資料

米国におけるAIの主な就職先としては、科学研究機関（ロボット工学研究所など）、ソフトウェア・ハードウェア開発者、大学講師などが挙げられます。もちろん、グーグルの自動運転車など、いくつかのハイテク企業が新しい研究分野を開拓していることを考えると、中国の雇用見通しは比較的良好です。国内産業のアップグレード、IT産業の変革、産業用ロボット、インテリジェントロボット、ウェアラブルデバイスの研究開発はすべて将来のホットスポットであり、学生が学業を終えて戻ってくる3〜5年後にそうなるでしょう。