2022年に注目すべき6つのAIトレンド

AIは急速に私たちの日常生活に入り込んできており、近い将来、AIと人間の境界線を見分けることが難しくなるかもしれません。 2022 年の AI トレンドは何でしょうか? AI 分野における最新の進歩は今後数年間に何を意味するのでしょうか?

この記事では、いくつかの AI トレンドを調査し、これらのテクノロジーがビジネスやデジタル変革の取り組みに与える影響について説明します。

1. 大規模言語モデル

言語モデルは言語理解の「頭脳」です。これらの AI モデルは機械学習を利用して、フレーズ、文、段落が互いにどのように関連しているかを判断します。大量のテキストを取り込み、フレーズ、文、段落が互いにどのように関連しているかを理解する統計モデルを構築することで、言語を学習して理解します。

言語モデルはますます大きくなり、言語を理解する能力も向上しています。 AI は、セマンティック テクノロジーを使用して結果の品質を向上させながら、より人間らしいインタラクションを処理および生成できます。

これらの大規模言語モデルのもう 1 つの利点は、新しい問題に対してモデルを微調整するために必要なトレーニング例がわずかしかないことです。これまで、AI ソリューションには大量の手動でラベル付けされたデータが必要でしたが、その作成は困難でコストもかかりました。より大規模な AI モデルでは、1 つまたは少数のトレーニング例だけで、同等またはそれ以上の結果を達成できるようになりました。これにより、AIにかかるコストが削減され、多くのビジネスプロセスが自動化されることが期待されます。

2. 自然言語処理

「テキストや音声の意味を理解するコンピューターの能力」を指す自然言語処理 (NLP) は、人間と機械の対話方法に革命をもたらしました。これはすでに、Siri、Alexa、Cortana などの AI アシスタントで広く使用されています。このテクノロジーは、人々が何を言っているかを理解し、その情報に基づいて適切な行動を取り、それに応じて応答することができます。ただし、NLP はユーザーと明確にコミュニケーションするだけでなく、ビジネス オペレーションの拡張にも役立ちます。

3. 生成AI

生成 AI は、テキストの作成、画像の生成、テキストからの画像の生成、音楽の作成など、コンテンツの生成に重点を置いた AI の分野です。ガートナーによると、生成 AI は 2022 年の戦略的な AI テクノロジーのトレンドです。生成 AI には、芸術作品の創作、ニュース メディア向けコンテンツの作成、個人の創造性や教育など、さまざまな用途があります。

生成言語モデルは魅力的なアプリケーションです。これらを使用すると、自然な響きで、文法的に正しく、特定のトピックやスタイルに適合したテキストを簡単に作成できます。また、より一般的な知能を生成し、問題を解決し、さまざまな状況に適応することもできます。

4. 強化学習

これは、データ サイエンティストが意思決定と報酬ベースのトレーニングに重点を置く機械学習の分野です。強化学習は、環境から学習し、報酬を最大化するように行動を調整することによって機能します。これは、私たち人間の学習方法を模倣したものです。私たちは常に肯定的な強化を受けるわけではなく、間違いを犯し、目標を達成するために試行錯誤のアプローチをとります。

強化学習は現在、ロボット工学、ゲームプレイ、データサイエンス、金融取引で広く使用されています。強化学習は、エージェントが複雑な決定を下し、長期的な目標を維持することが期待できるため、AI における最もエキサイティングなトレンドの 1 つです。

5. マルチモデル学習

マルチモデル学習は、システムが画像、テキスト、音声、サウンド、ビデオなどの感覚入力から学習できる機械学習の分野です。たとえば、マルチモデル システムは画像とテキストの両方から学習できるため、アイデアをより深く理解できます。同様に、機械はさまざまなソース（音声や言語処理など）からのデータを処理して、より正確な結果を生成できます。

マルチモデル学習は、機械が世界をよりよく理解できるように学習するのに役立つため重要です。複数の入力形式を使用することで、オブジェクトとイベントを包括的に理解できるようになります。これにより、より優れた AI モデルを構築し、より優れた結果を達成できるようになります。

6. 機械学習におけるバイアスを排除する

AI アルゴリズムが企業の世界で普及するにつれて、より厳しい監視を受けるようになっています。多くの人は、こうした制度が人種差別、性差別、偏見といった歴史的な偏見を永続させたり、悪化させたりするのではないかと懸念している。

企業とデータ サイエンティストは、AI 開発プロセスからバイアスを排除することで、これらの問題に対処する必要があります。企業は入力を検証し、可能な場合は調整することで AI の偏りを減らすことができます。たとえば、システムが人物の写真でトレーニングされているが、年配の女性の画像がない場合、年配の女性を提示されても認識が困難になる可能性があります。

結論は

私の経験では、多くのテクノロジーリーダーは、AI がどのように機能し、実際にどのように適用するかを理解しようとしています。 AI の統合を始めるには、AI システムに何をさせたいのかという明確な目標を持つことが重要です。保有するデータと AI システムに何を実行させる必要があるかを理解することが重要です。

大規模言語モデルの開発には特に注意を払ってください。近年、大規模言語モデルは大きな進歩を遂げており、業界に革命を起こす可能性があります。言語を理解して応答する能力は、インテリジェント アプリケーションの重要な要素であり、新たなビジネス チャンスを切り開きます。

より多くの企業や研究機関がイノベーションを推進するために新しいツール、方法、テクノロジーを導入するにつれて、AI の採用は増加し続けるでしょう。 AI システムはすでに、ビジネス戦略、顧客サービス、市場調査、広告、予知保全、自動運転車、ビデオ監視、ヘルスケアの改善に使用されています。

これにより、あらゆるデータを理解してビジネス プロセスをより効率的にするテクノロジーの能力など、新たな可能性が開かれます。また、機械学習における偏りを排除するなど、新たな課題にも直面しています。これらのトレンドは、世界中の私たちの日常生活やビジネスに新たな形で影響を及ぼすでしょう。

原題: 2022年に注目すべき6つのAIトレンド、著者: Øyvind Forsbak