人工知能はあらゆる産業に革命を起こすだろう

人工知能はあらゆる産業に革命を起こすだろう

今日のさまざまな業界における人工知能の影響を見てみましょう。

[[421328]]

1. 自動車産業

人工知能の急速な発展は自動車製造業界に大きな影響を与えただけでなく、都市交通管理方法にも応用され、半自動運転と全自動運転が徐々に自動車業界を覆い尽くしています。毎年、自動車メーカーとテクノロジー企業は自動車にますます多くのAI機能を追加しています。特に新エネルギー車の爆発的な成長に伴い、人工知能の応用シナリオはますます大きくなっています。

Nvidia が 2017 年後半に自動運転アプリケーション向けの人工知能スーパーコンピューター Drive PX Pegasus を発売して以来、このプラットフォームは車両に半自動運転機能を提供できるようになっています。 NVIDIAの公式発表によると、今後5年間で10社以上がこのコンピューティングプラットフォームを使用して完全自動運転車を開発する予定だ。2021年現在、自動運転技術は以前の予想よりも速いペースで世界的に成熟している。

人工知能も将来重要な役割を果たすだろう。自動運転車が街中で一般的になれば、自動車による交通事故の死傷者数を減らすのに役立つだろう。有名なテクノロジーインターネット企業であるインテルは、2035年から2045年の間に半自動運転車や完全自動運転車が開発され、50万人以上の人々が交通事故から救われると考えている。

2. 教育産業

産業化時代の教育モデルは、教師が教えるという非常に単純なものでした。しかし現在では、人間を植物とみなし、成長を促すために肥料、日光、水を必要とする植物と見なし、学習者に実践と個別学習の機会を与えるべきだと認識されています。

人工知能技術が教育に及ぼす重要な影響の 1 つは、生徒にパーソナライズされた学習を提供することです。適応型学習プログラム、ゲーム、ソフトウェア システムを通じて生徒のニーズに応えます。また、AR 技術を使用して、生徒をシナリオベースの学習に実際に参加させ、生徒が実際に存在を感じることができるようにします。プロセス全体で生徒の学習データを収集し、これらのデータを分析し、最終的に生徒にパーソナライズされた学習プランを推奨します。特に、人工知能に基づく適応型学習システムは、学校や教師がパーソナライズされた指導を提供するのに役立つと同時に、生徒の学習効率を向上させ、学習への関心を刺激するのに役立ちます。

学校は個別指導と学習を実現し、教室を効果的に拡張し、教師と生徒の共同の努力を通じて、教育の質の飛躍的向上を達成しました。

人工知能技術は、生徒が習得していない内容を繰り返し学習し、生徒が自分のペースで学習できるように支援します。学習状況や内容は人それぞれ異なるため、今後数年間で、幼稚園から高校までのすべてのコース、および一部の大学コースを、生徒の適性、時間、場所に合わせて教えることができるようになります。人工知能技術を基盤として個人の成長を促す教育システムを確立することが、今後の教育発展の基本的な流れです。

3. 不動産業界

国内の不動産開発は、一般的に視覚時代、複合時代、スマート時代の3つの段階に分かれています。視覚時代では、人々は家の内外装の装飾に重点を置き、日常生活の利便性を無視していました。複合時代は、実際には不動産の販売と創造が一体化しています。不動産市場は現在、スマート時代に突入していますが、スマート家電、スマートコミュニティなどは散在しているだけで、包括的なサービスシステムを形成していません。真の意味で知性を達成することはできません。

科学技術の急速な発展、モノのインターネット、クラウドコンピューティング、人工知能などの技術の台頭により、

不動産開発業者が競争力を維持し続けるためには、「ソフトウェア」に力を入れ、サービスシステムを絶えず改善する必要があります。例えば、製品レベルでは、スマートホーム、スマート物流、スマートコミュニティなどの関連技術を開発する不動産に導入することで、不動産の革新性と魅力を高め、付加価値を高め、会社の利益を増やすことができます。

スマート端末機器、インターネット、モノのインターネット、ビッグデータ、人工知能などの技術を統合・活用し、人と人、人とモノ、人と自然のつながりを実現し、インテリジェントで高品質、人間味あふれる未来の暮らしを創造することが必要です。これが不動産会社や住民が望む未来像であるはずです。

人工知能は徐々に私たちの生活に溶け込み、多くの利便性をもたらしています。企業にとって、良好で持続可能な発展を実現するためには、時代のペースに遅れずについていく必要があります。

<<:  AIの覚醒はなんと恐ろしいことか!人工知能は人間に取って代わり、地球の新たな支配者となるのでしょうか?

>>:  製造バリューチェーンにおいて RPA に真のチャンスはあるのでしょうか?

ブログ    
ブログ    

推薦する

AIが顧客関係管理を改善する3つの方法

AI には、CRM に関連する手動プロセスから組織を解放し、顧客エンゲージメント、販売分析情報、ソー...

Python での機械学習 K-means アルゴリズムの実装

K平均法アルゴリズムの紹介K-means は、機械学習でよく使用されるアルゴリズムです。これは教師な...

加速を解き放つ、8月の自動運転業界の動向の概要

[[419694]]チップ不足と疫病の影響により、今年初めから自動運転産業の発展は減速を余儀なくされ...

2020年に人工知能を変える8つのトレンド

人工知能は長い間、架空の物語、SF、さらには映画にも登場してきました。人々の目には、これは技術的な魔...

...

困難な選択のターミネーター: さまざまな問題に対する機械学習アルゴリズム

データサイエンスを学び始めた頃、特定の問題に対してどのアルゴリズムを選択すればよいのかという疑問によ...

顔認識技術の推進は情報漏洩に悩まされている

2021年CCTV「3.15」ガラで、多くの店舗がカメラを使って顔情報を取得している事例が暴露され、...

...

清華大学が転移学習アルゴリズムライブラリをオープンソース化:PyTorch実装に基づき、既存のアルゴリズムの簡単な呼び出しをサポート

最近、清華大学ビッグデータ研究センターの機械学習研究部門は、効率的で簡潔な転移学習アルゴリズムライブ...

チンチラの死: 十分に訓練すれば小型モデルでも大型モデルを上回る性能を発揮できる

2022年3月、DeepMindの論文「計算最適化大規模言語モデルのトレーニング」では、構築されたC...

メーデー休暇中の安全確保のため5G警察ロボットが配備される

[[397258]] 2021年5月1日、「労働節連休」初日、浙江省舟山市公安局普陀区支局東港派出所...

人工知能の長所と短所について知っておくべき10の事実

[[202058]] 1. 人工知能があなたの仕事を奪いに来ます。自分のキャリアを守るためには、機械...

ジェネレーティブAIは伝統的な医師と患者の関係を破壊している

「医者はいつも正しい」という考えが何十年も続いた後、伝統的な医師と患者の関係は重大な岐路に立たされて...

5G時代、移動ロボットは知能でどのように勝利できるのでしょうか?

移動ロボットは、環境認識、動的意思決定と計画、行動制御と実行などの複数の機能を統合した総合システムで...