人工知能（AI）と機械学習（ML）の最新動向

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人工知能 (AI) には、分析モデルの構築を自動化する機械学習 (ML) を含む多くのサブフィールドが含まれます。ニューラル ネットワーク、統計、オペレーションズ リサーチ、物理学の手法を使用して、どこを調べるか、どのような結論を導き出すかを明示的にプログラムすることなく、データに隠された洞察を発見します。

真の AI は、機械学習やその他の技術を適用して実際の問題を解決します。

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人工知能の最新の傾向と動向は何ですか?

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新型コロナウイルス感染症のパンデミックと現在の経済不況にもかかわらず、人工知能は進歩を加速させています。 AI には、大規模なデータセットを分析し、革新的な洞察を収集し、予測分析を実行する機能があります。

ここでは、私たちの経済と社会の未来を変える 5 つの重要な AI トレンドを紹介します。

1. 新型コロナウイルスワクチン

ワクチン開発の記録的なペースは、研究者がコロナウイルスに関する膨大なデータを分析するのに役立った人工知能モデルのおかげでもある。ワクチン開発における AI の活用は、将来、すべてのワクチンの製造方法に革命をもたらす可能性があります。 AI をヘルスケア エコシステムに統合すると、タスクの自動化や大規模な患者データ セットの分析など、さまざまなメリットがもたらされ、より迅速かつ低コストでより優れたヘルスケアを提供できるようになります。

2.自然言語処理（NLP）を適用する

自然言語モデルは、より正確な検索結果と、より洗練されたチャットボットや仮想アシスタントを実現し、ユーザーエクスペリエンスとビジネス価値の向上につながります。

3. 量子コンピューティング

2021年、九章コンピュータが量子超越性を達成するなど、量子コンピューティングは大きな進歩を遂げました。

4. 人工知能チップ

通常のプロセッサは AI タスクをサポートできますが、AI 専用のプロセッサは、ディープラーニングなどのタスクのパフォーマンスを最適化する特定のシステムで変更されています。

5. ロボットは観察して学習する

人工知能における画期的な進歩の 1 つは、ロボットが人間の行動を観察して学習する能力の開発です。 Nvidia は、ロボットが通常訓練される方法とは異なる、より手動操作を必要としないメカニズムで、実際の作業がどのように行われるかを観察しながら実際の作業を実行するロボットを実演しました。

機械学習の最新の傾向と動向は何ですか?

適切にトレーニングすれば、機械学習アルゴリズムは人間よりも効率的にタスクを実行できます。機械学習モデルは、主流の生産に採用されるまでに長い道のりを歩んできました。

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ここでは、経済と社会の未来を形作る 5 つの重要な機械学習のトレンドを紹介します。

1. コード不要の機械学習

ほとんどの機械学習はコンピュータ コードを使用して処理および設定されますが、必ずしもそうとは限りません。コード不要の機械学習は、前処理、モデリング、アルゴリズムの設計、新しいデータの収集、再トレーニング、展開といった長くて面倒なプロセスを経ずに ML アプリケーションをプログラムする方法です。

2. タイニーML

TinyML は、ディープラーニング ネットワークを小さなハードウェアに収まるように縮小する機械学習の一種です。人工知能とスマートデバイスを融合します。 AIはわずか45x18mmでポケットに収まります。

3. 自動化された機械学習

自動機械学習 (AutoML) は、自動化を使用して機械学習 (ML) モデルを実際の問題に適用するプロセスです。具体的には、機械学習モデルの選択、組み合わせ、パラメータ化を自動化します。

4. ネットワークセキュリティアプリケーション

機械学習技術は情報セキュリティの重要な部分になりつつあります。組織は機械学習の助けを借りて、サイバーセキュリティをより自動化し、リスクのないものにするための新しい方法を開発しています。

5. 機械学習とモノのインターネット（IoT）の統合

機械学習アプリケーションは、IoT デバイスとサービスをよりスマートかつ安全にするためにますます活用されています。ガートナーによると、2022 年までに、組織内の IoT プロジェクトの 80% 以上が機械学習を取り入れるようになります。

現実世界の AI と非現実の AI

機械学習と人工知能は常に進化しています。統計的ディープラーニングによる古典的な機械学習は最近話題になりましたが、今では iPhone 6S のように時代遅れになり、新しい高度なスーパー AI によって破壊される予定です。

リアルワールド AI、Causal ML、Deep Causal Learning は今日の最新の市場トレンドであり、新しいクロス AI 時代の到来を告げています。

「石器時代が終わったのは石がなくなったからではなく、人類の変化するニーズを満たすために、より優れた技術が開発されたからである。」石器時代は金属加工のための新しい技術とテクノロジーの発見とともに終わりました。

同様に、石油、ガス、石炭が枯渇したからといって化石燃料の時代が終わるわけではありません。新しい技術により、化石燃料源は再生可能エネルギー源に置き換えられ、非再生可能エネルギー源よりもコスト効率が良くなります。

同様に、新しい AI 技術や手法、モデル、アルゴリズムによって現在の AI が古く時代遅れになるにつれ、石器時代の道具としての狭く脆弱で特化され人間を模倣した AI/ML/DL のデジタル時代は終わりを迎えつつあります。

リーダーとすべての国民が、人工知能、機械学習、ディープラーニングの根本的な違いを深く理解することが重要です。

成長を続ける破壊的テクノロジーを組織がどのように活用できるかを正確に理解すると、AI に関する共通の理解からビジネスに関する洞察をさらに深めることができます。

現実世界の AI に依存する主な領域は次のとおりです。

• 自動運転
• 農業産業
• 製造業
• 安全とセキュリティ
• スーパーコンピューティング
• テクノロジープラットフォーム、ソーシャルメディアネットワーク、ボット、デジタルアシスタントなどのコミュニケーション
• 健康管理
• 教育する
• 防衛
• 宇宙探査と天文学
• 不動産
• 拡張現実と仮想現実
• ブロックチェーン
• 銀行、貿易、その他の金融サービス
• 電子商取引
• ロボット
• エンターテインメント

Apple、Google、Amazon、Microsoft、Facebook は現在も、人間の脳、思考、行動の一部を模倣できる統計ベースの AI/ML/DL に取り組んでいます。

要約する

人工知能と機械学習は、企業が重要な目標を達成し、重要な意思決定を促進し、革新的な製品やサービスを生み出すのを支援することで、私たちの世界の主流になりつつあります。成長産業のダイナミックな範囲により、人工知能と機械学習のトレンドの重要性がさらに高まっています。

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