2021年世界の最新人工知能技術9選

1. 自然言語生成

自然言語生成は、構造化されたデータをネイティブ言語に変換する流行のテクノロジーです。コンピュータはプログラミングを通じてアルゴリズムを実装し、データをユーザーが希望する形式に変換します。自然言語処理は人工知能のサブセットであり、コンテンツ開発者がさまざまなコンテンツの処理を自動化し、目的の形式で出力するのに役立ちます。コンテンツ開発者は、これらのコンテンツを使用して、さまざまなソーシャル メディア プラットフォームでコンテンツを宣伝できます。データが継続的に人々の必要とする形式に変換されるため、人間の介入は大幅に削減されます。データはチャートやグラフなどの形式で表示できます。

2. 音声認識

音声認識は人工知能のもう一つの重要なサブセットです。コンピューターは人間の音声を便利で理解しやすい形式に変換します。音声認識は人間とコンピューターのインタラクションの架け橋であり、世界中の多くの言語を高効率かつ正確に認識して変換することができ、方言も認識できます。 Apple の Siri は音声認識の定番アプリケーションです。他の人工知能アプリケーションについても、以前の記事で何度も取り上げているので、ここでは 1 つ 1 つ挙げることはしません。

3. 仮想エージェント

仮想エージェントは、人間と対話するコンピュータ アプリケーションです。 Google アシスタントなどの一般的なアプリケーションは会議の整理に役立ち、Amazon の Alexa はショッピングをより簡単で楽しいものにするのに役立ちます。仮想アシスタントは、ユーザーの選択や好みに基づいて音声アシスタントのようにも機能します。

4. 意思決定管理

意思決定管理は、迅速な意思決定、リスクの回避、プロセスの自動化に役立ちます。意思決定管理システムは、金融分野、医療分野、貿易、保険分野、電子商取引などで広く使用されています。

5. 機械学習

機械学習テクノロジーは、企業がアルゴリズムと統計モデルを使用してデータを分析し、情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。企業は、さまざまな業界にわたる機械学習の応用のメリットを享受するために、機械学習に多額の投資を行っています。たとえば、ヘルスケアや医療の専門職では、患者を効果的に治療できるように、患者データを分析して病気を予測する機械学習テクノロジーが必要です。銀行および金融業界では、顧客データを分析および識別し、顧客の投資行動を事前に評価し、リスクや詐欺を防止するために機械学習が必要です。小売業者は機械学習を使用して、より多くの顧客の好みを予測し、消費者の支出データを分析し、ビジネス戦略とマーケティング手法をタイムリーに調整して、より高い利益とより良い収益を実現します。

6. ロボットによる処理自動化

人工知能のもう 1 つの応用であるロボティック プロセス オートメーションは、ロボット (アプリケーション) を構成してデータを解釈、通信、分析します。この AI の分野は、反復的かつルールベースの手動操作を部分的または完全に自動化するのに役立ちます。

7. ピアツーピアネットワーク

サーバー経由でデータを送信せずに、異なるシステムやコンピューター間でデータ共有を接続するのに役立つピアツーピア ネットワーク。

8. ディープラーニング

ディープラーニングは、人工ニューラルネットワークに基づいた人工知能の別の分野です。このテクノロジーは、コンピューターや機械に、人間と同じように例に従うことを教えます。 「ディープ」とは、ニューラル ネットワーク内の隠し層の数を指します。通常、ニューラル ネットワークには 2 ～ 3 個の隠し層がありますが、最大 150 個の隠し層を持つことができます。ディープラーニングは、膨大な量のデータに基づいてモデルとグラフィックス処理ユニットを効率的にトレーニングできます。これらのアルゴリズムは階層的に動作し、予測分析を自動化します。ディープラーニングは、航空宇宙や軍事など多くの分野ですでに大きな進歩を遂げており、大きな可能性を示しています。衛星上の物体を検出したり、人間が機械に近づいたときに発生するリスクイベントを特定して人々の安全性を向上させたり、がん細胞の検出にも役立ちます。

9. AL最適化ハードウェア

人工知能ソフトウェアはビジネス界で大きな需要があります。 ソフトウェアの需要が劇的に増加するにつれて、これらのソフトウェアをサポートできるハードウェア システムやプラットフォームの必要性も高まります。 AL ハードウェアには、スケーラブルなワークロードを処理する CPU、ニューラル ネットワーク専用の組み込みチップ、ニューロモルフィック チップなどが含まれます。 ご存知のとおり、世界的に有名な CPU メーカーである AMD は、複雑な AI 計算を実行できるチップを開発しています。 業界の専門家は、ヘルスケアと自動車がこれらのチップから恩恵を受ける分野になる可能性があると予測しています。