2022年の人工知能の7つの主要な応用トレンド

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過去数年間で、人工知能はエンタープライズ アプリケーション市場で大きな進歩を遂げ、多くのエンタープライズ アプリケーションに欠かせない要素となっています。機械学習と人工知能のおかげで、デジタル変革の潮流が開かれました。また、パンデミックはこの分野での大きな革新を加速させており、2022年以降は新たな高みに達するでしょう。

Google CEO サンダー・ピチャイ氏は、人工知能は火や電気よりもはるかに大きな影響を人類に与えるだろうと主張している。さて、これは少し遠い話のように聞こえるかもしれませんが、2022年には、人工知能技術の多くの革新と応用がすぐに見られるようになるでしょう。 2022 年に人工知能が大きな影響を与える 7 つの応用分野は次のとおりです。

労働力増強

機械やロボットが最終的には人間の労働力に取って代わり、特定の役割が時代遅れになったり不要になったりする可能性があるという懸念が高まっています。しかし現実には、人工知能は人々の仕事を奪うことはない。それどころか、雇用基準と失業率を引き下げることになる。企業が機械を使用してデータを処理し、AI を活用してデータから意味のある情報を解釈して抽出し始めると、人間の労働力が AI テクノロジーと連携して作業することがより重要になります。

AIは従業員のスキルを強化し、より多才で効率的な人材にします。たとえば、デジタルマーケティングの分野では、人工知能アルゴリズムが徐々に主流になってきています。エンジニアリング チームでは、AI が予防保守を推進し、機械の問題が発生する前に修正することができます。これは、あらゆる業界において、その業界の個人が効率的に作業するのに役立つ AI 駆動のスマート ツールが存在することを示唆しています。

効率的な言語モデリング

機械の使用が大幅に増加しているもう 1 つの分野は、言語モデリングです。それは、機械を使って人間が理解できる言語で人間とコミュニケーションすることを意味します。また、人間の言語をコードに変換してアプリケーションを実行することも検討しています。

関連する例としては、Open AIが最近リリースしたGPT-3（1）と呼ばれるアプリケーションがあります。これは、変数とデータ ポイントの両方を含む 1,750 億のパラメーターで構成される、これまでに作成された中で最も高度な言語モデルであると言われています。 Open AI はすでに GPT-3 の後継を開発しており、より進化した GPT-4 と呼ばれるようになると聞きました。 GPT-4 には約 100 兆個のパラメータがあると推定されており、これは GPT-4 が GPT-3 よりも 500 倍強力であることを意味します。

サイバーセキュリティのための人工知能

世界経済フォーラムがサイバー犯罪の深刻さを繰り返し強調する必要はありません。業界ではサイバー犯罪とサイバー攻撃が増加していることを一般的に理解しています。

メタバースと人工知能

より具体的に言えば、メタバースは複数のユーザーが一緒に作業したり遊んだりできるデジタル環境です。それはインターネットのような仮想世界ですが、素晴らしい体験を提供し、ユーザーによってユーザーのために作成されます。

マーク・ザッカーバーグが仮想技術と自身のソーシャルメディアプラットフォームFacebookを組み合わせたものを作ると語って以来、メタバースの分野は最もホットな技術トレンドとなっている。メタバース アーキテクチャのバージョンがいくつあっても、人工知能がメタバースの重要なコンポーネントになることは間違いありません。 AI により、ユーザーは関わり、くつろげる環境を作り出すことができ、創造性を高めることができます。また、人間がこれらの環境を AI マシンと共有し、これらの環境でさまざまなタスクやアクティビティを完了するというシナリオも考えられます。

ローコード/ノーコードAI

今日の企業が直面している主な課題の 1 つは、必要なツールとアルゴリズムを開発できる熟練した AI エンジニアが不足していることです。ノーコードまたはローコード ソリューションの登場により、企業は、理論的には AI 上で複雑なシステムを作成するために使用できるシンプルで直感的なインターフェイスを提供することで、この課題に対処できます。

Web デザインに使用されるツールのいくつかを見ると、それらはコード不要のツールであり、ユーザーはモジュールや機能をページにドラッグ アンド ドロップするだけで Web サイトがデザインされます。同様に、ノーコード AI システムは、事前に作成された複数のモジュールを組み合わせて特定のデータを注入することで、インテリジェントなアプリケーションの作成に役立ちます。 NLP と言語モデリングは、さまざまなタスクを実行するための音声ベースの指示を提供するために使用できるテクノロジーです。

AI駆動車両

AI がシステムの頭脳として機能するもう一つの分野は、自動車、飛行機、船などの輸送です。これにより、同社は消費者に優れた旅行体験を提供できるようになります。テスラは、息を呑むような運転体験を提供する AI 駆動車の典型的な例です。さらに、内蔵の AI エンジンが前方の障害物を予測し、あらゆる種類の道路事故を防ぐことができるため、事故防止にも効果的です。毎年平均130万人が交通事故で亡くなっています。したがって、これらの驚くべき統計を見ると、AI は確かに交通事故の発生を防止したり大幅に減らしたりする上で重要な役割を果たすことができます。

テスラは、自社の車に（完全な）自動運転機能が搭載され、2022年に発売されることを確認した。しかし、現時点では2022年に上場する可能性は非常に低いです。また、IBM の AI コンポーネントを採用したメイフラワー自律航行船 (MAS) など、船舶での AI の活用にも期待しています。

文化・創造分野における人工知能の応用