計算知能とは何ですか?今日の世界における人工知能と機械学習

テクノロジーは発見に依存し、発見はテクノロジーの進歩に依存します。これは計算知能の文脈ではまさに真実です。優れた科学は、実験を通じて調査される理論を生み出し、実験は理論によって導かれます。計算知能は比較的新しい分野ですが、その起源は古くからあります。

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計算知能とは何ですか?

科学的なウェブサイトで提供されている定義によれば、これは「インテリジェントエージェント」の開発の研究です。このウェブサイトでは、エージェントを「環境内で相互作用するもの」と定義することから始まっていますが、これは混乱を招く可能性があります。エージェントがアクションを実行します。人間、サーモスタット、そしてミミズがそれを実行できます。自律エージェントは目標を達成するために、環境に適した方法で行動します。インテリジェントエージェントは常に学習し、適応しています。

人工知能は計算知能を表すために使用される用語です。人間は知的生命体の最もよく挙げられる例ですが、それよりはるかに複雑な生命体も存在します。群れの能力は、組み合わせることで人間よりも賢くなる一連の能力で構成されています。たとえば、アリは一匹一匹が特に賢いわけではありませんが、アリのコロニーは集団の力を使って食べ物を見つけたり巣を作ったりすることができます。コンピュータシステムは、同様の方法で計算知能デバイスの実験に使用されます。

人工知能と計算知能の違いは何ですか?

これら 2 つの用語はほぼ同じです。主な目的は知能を可能にするものを解明することですが、この研究では自然知能と人工知能の両方を検討します。多くの研究者は「人工」という用語よりも「合成」という用語を好みます。その理由は用語から導き出された推論です。 「合成」とは、合成されているが本物であるものを指します。たとえば、合成真珠は真珠ですが、天然のものではありません。これらの物質は仮説をテストするために作成されます。根本的な疑問は、推論がアルゴリズムに依存するかどうかです。科学者たちは、人々がスマート製品と考える、さまざまなタスクを実行できるコンピューターなどの「人工物」を開発するためにエンジニアが使用する概念を考案しました。

科学をどう使うか？

科学の主な目的は知能機械を作ることではなく知能を研究することですが、テストによっていくつかの有用な発明も生み出されています。一例としてはロボット工学が挙げられます。スマートロボットは、センサーから取得したデータに基づいて反応するだけでなく、アクションを実行できるセンシングシステムを採用しています。たとえば、防爆ロボットは爆発物を検知し、それを除去または爆発させることで人命を救うことができます。自律型掃除機は家の大きさやデザインを学習し、自動的に動作します。セキュリティ システムは、携帯電話や車に搭載されている音声認識インテリジェンスを使用してハッカーから保護できます。コンピュータは所有者または管理者の音声パターンを認識し、そのパターンで送信されたコマンドに応答します。

人類は長い間、合成知能の構築を夢見てきましたが、そのような科学はまだ初期段階にあります。科学者が実験から学ぶことが多ければ多いほど、より多くの理論が生み出されます。したがって、追加のテストが必要です。計算知能から生まれる概念が将来の人々の暮らし方を変えることは間違いありません。

今日の世界における人工知能と機械学習

ここでは、AI と機械学習テクノロジーの影響に関する優れたストーリーをいくつか紹介します。これにより、人々はこれらの開発状況や表明されている懸念について最新情報を把握できるようになります。

（１）薬物療法

安全性、規制、プライバシーのハードルを考えると、パンデミック中に見られたようなスピードで医薬品や治療法を開発することは大きな問題だ。スウォームラーニングは、エッジで AI を活用して複数の場所からのデータ分析を分散化し、規制やプライバシーの懸念に対応して回避する学習モデルを通じて洞察を共有する、考えられるアプローチの 1 つです。

（２）AIの利点

従来、AI はデータ センターに限定されており、そこでは経験豊富な人間の監督の下、強力なマシンが複雑なアルゴリズムを実行していました。 AI の力が周辺にまで拡大するにつれて、業界の多くの側面が急速に変化しています。そして、AI アプリケーションがよりコンパクトになるにつれ、近い将来、あなたの身近なデバイスにも AI アプリケーションが搭載されるようになるかもしれません。

（３）AIの効率性の問題

人工知能は効率化が難しい。何もしなければ、状況は悪化するばかりだ。問題の一部は、モデルのトレーニングと現場での使用の両方に多大なエネルギーが必要になることです。しかし、幸いなことに、これらの各側面は最適化することができ、最終的には AI のエネルギーと処理効率を向上させることができます。

（4）最新のデータプラットフォームの構築

企業にはコンピューティングの問題があります。データの取得と保存に成功しているにもかかわらず、多くの企業は依然として情報技術の大部分を理解できず、人工知能や機械学習を使用してビジネス上の問題を解決することができません。解決策は、真に最新のデータ プラットフォームを実装することです。

（５）フラッシュメモリ予測

多くの企業はパフォーマンスを向上させるためにフラッシュメモリを採用しています。ただし、フラッシュ ストレージだけでは、信頼性が高く中断のないデータ可用性を保証することはできず、手動による介入の必要性を排除することもできません。 AI テクノロジーの登場により、インフラストラクチャは将来に対応できるものとなり、停止や時間の無駄は問題ではなくなります。

（６）精神衛生

ソーシャル メディアは孤独に対する理想的な現代的な治療法であり、したがって精神衛生にとって有益なものであるようです。しかし、調査では逆の効果が示されました。今日の人々は、周囲の人々に注意を払う代わりに、デバイスに依存しています。しかし、AI はこの傾向を逆転させ、人々の親友やセラピストになる可能性さえあります。