日常生活におけるAIの応用

機械学習やその他の技術をバックグラウンドで使用することで、AI は私たちの日常生活に多くの素晴らしい応用をもたらします。

メールを読むことから、運転ルート案内を受け取ること、音楽や映画を勧めてもらうことまで、人工知能は私たちの生活のいたるところに存在しています。 AI の専門用語を恐れる必要はありません。最もよく使用される AI 用語と AI の基礎について、詳細な AI 用語集を作成しました。準備ができたら、2022 年に AI がどのように使用されるかを見てみましょう。

日常生活における人工知能の最適な活用法（2022年）

大衆文化における人工知能 (AI) の最も一般的なイメージは、人類を滅ぼそうとする知能ロボットの集団、あるいは少なくとも素晴らしいテーマパークです。汎用人工知能を備えた機械はまだ存在しておらず、短期的には登場する予定もないため、今のところ私たちは安全です。この記事を通じて、人工知能のリスクと利点を理解することができます。

ウエストワールドの実現にはまだ程遠いが、だからといって AI が私たちの未来に与える影響が小さくないというわけではない。最近の世論調査によると、アメリカ人の72%以上が、将来多くの手作業が機械によって行われるようになることを懸念している。さらに、政府による人工知能の規制を長年主張してきたテクノロジー起業家のイーロン・マスク氏は最近、人工知能の危険性を核兵器に例えた。これは、AI がインダストリー 4.0 に与える影響を考えると当然のことですが、まだそこまでには至っていません。次に、2022年の人工知能のトレンドを見てみましょう。

気づいているかどうかに関わらず、AI は今や私たちの日常環境の一部になっています。 Facebook のニュース フィードを開いたり、Google 検索を実行したり、Amazon から購入のおすすめを取得したり、オンラインで旅行を予約したりするたびに、人工知能がバックグラウンドで潜んでいます。私たちを助ける人気の AI アプリケーションもいくつかあります。では、最高の AI アプリケーションとは何でしょうか? これらのアプリケーションの目的は何なのか、AI が人間の知能よりも優れているかどうかを知りたい場合は、読み進めてください。

AIの用途の種類

人々の日常生活を向上させる AI アプリケーションには 2 つの種類があります。

ソフトウェア/方法:

音声アシスタント、携帯電話の顔認証のための画像認識、機械学習 (ML) に基づく金融詐欺検出などはすべて、現在私たちの日常生活で使用されている AI ソフトウェアです。通常、オンライン ストアから AI ソフトウェアをダウンロードするだけで、他の機器は必要ありません。

反映する

ドローン、自動運転車、組立ラインロボット、モノのインターネット (IoT) はすべて、ハードウェアに実装された AI の例です。これには、人工知能機能を備えた特定のデバイスの開発が含まれます。

AI コールセンターや AI ゲームのように、私たちの生活には AI が必要です。それでは、私たちの日常生活における人工知能の活用について詳しく見ていきましょう。

AIが私たちの日常生活をどのように改善するかの例

AI と ML を活用したソフトウェアとデバイスは、人間の思考プロセスをシミュレートし、デジタル革命とともに社会を前進させるのに役立ちます。 AI システムは、周囲の状況を認識し、見たものを処理し、問題を解決し、家事の手伝いをして日常生活をより快適にするためのアクションを起こすことができます。

AI はソーシャル メディアをどのように改善できるでしょうか?

人々は、Facebook、Twitter、Instagram などのプラットフォームを含むソーシャル メディア アカウントを定期的にチェックします。 AI は舞台裏でフィードをカスタマイズするだけでなく、偽のニュースを検出して排除します。

ツイッター

Twitterは、ツイートの推奨から、攻撃的または人種差別的なコンテンツへの対策、ユーザーエクスペリエンスの向上まで、製品の改善に舞台裏でAIを活用し始めている。顧客の好みを常に把握するために、大量のデータを処理する高度なニューラル ネットワークを使用しています。

フェイスブック

ディープラーニングは、Facebook が、1 分間に 293,000 回ステータスを更新する約 20 億人のユーザーから得られる、増え続ける非構造化データセットから価値を引き出すのに役立ちます。 Facebook のディープラーニング技術のほとんどは、ディープラーニングとニューラル ネットワークに重点を置いた Torch フレームワークに基づいています。

インスタグラム

Instagram はビッグデータと人工知能を活用して、広告のターゲット設定、ネットいじめ対策、不適切なコメントの削除も行っています。プラットフォーム上の投稿数が増えるにつれて、人々が興味を持ちそうな情報を表示したり、スパムを削除したり、ユーザーエクスペリエンスを向上させたりする上で、AI の重要性がますます高まります。

チャットボット

チャットボットは、一般的な問題を通じて消費者の質問に答え、関連するコンテンツを提供できる人工知能プログラムです。時には、チャットボットが非常にうまく機能し、まるで実際の人間とやり取りしているかのように感じられることもあります。

ドローンと自動運転車

無人航空機（UAV）はすでに私たちの上空を飛行しており、COVID-19による移動制限で自宅待機している高齢者に医薬品や必需品を届けるなど、さまざまな取り組みにおいて監視や配達サービスを提供しています。

自動運転車市場はまだ初期段階ですが、人工知能や IoT 技術の進歩に伴い、自動運転車がより一般的になるであろうことを示唆するプロトタイプやパイロット プロジェクトがすでに十分に存在しています。人工知能は私たちの日常生活にますます浸透しつつあります。

デジタルアシスタント

Siri、Cortana、Google Assistant などのスマート アシスタントは私たちの生活をより便利にします。彼らは私たちに荷物を受け取るよう思い出させてくれたり、冗談を言ったりする、素晴らしい友達のような存在です。このソフトウェアは、音声パターンを認識し、自然言語処理機能を提供するほか、勤務時間、スクリーンタイム、その他の関連データを監視してユーザーについて学習することもできます。人工知能の活用により、人間のように学習やリスニングを練習することができます。

食品注文サイト

食事の時間になると、オンライン注文アプリやウェブサイトから、朝食、昼食、夕食に関する魅力的な通知が届くことがよくあります。これは、最も食べたくなるタイミングを追跡する人工知能ソフトウェアによって実現されます。それだけでなく、AI はあなたが好む食べ物の種類を追跡し、あなたの好みに基づいて同様の料理を提供します。

音楽とメディアのストリーミングサービス

AI の他の優れた例としては、私たちが日常的に使用している音楽やビデオのストリーミング サービスがあります。 Spotify、Netflix、YouTube を使用するとき、人工知能があなたに代わって判断します。これらのプラットフォームは、ユーザーの好みに基づいた推奨事項を提供します。

つまり、次回 YouTube でおすすめの動画を再生したり、Netflix でおすすめの番組を視聴したり、その他のメディアを視聴するときには、AI が利用されることになります。

盗作

これは大学生（そしておそらく教授）にとっての悪夢です。コンテンツ マネージャーであっても、レポートを採点する教師であっても、おそらく同じ問題に直面しているでしょう。インターネットによって盗作が容易になったのです。

利用可能な知識とデータはほぼ無制限であり、悪質な学生や従業員がこれを利用する可能性があります。

正直なところ、地球上の誰も、1 つの記事を利用可能なすべてのデータと比較対照することはできません。 AI は、大量のデータを分析し、関連するテキストと比較して一致するかどうかを確認できる、まったく異なる種類のものです。

さらに、この分野の進歩と発展により、一部のツールでは他の言語、画像、音声のソースをチェックできるようになりました。

銀行業務

現在、多くの大手銀行ではスマートフォンを使用して小切手を入金することができます。銀行に行かなくても、数回タップするだけで小切手を入金できます。携帯電話を使用して銀行口座にアクセスする際の明らかな注意事項に加えて、小切手には署名が必要になります。

銀行は現在、人工知能 (AI) と機械学習ソフトウェアを使用して手書きの署名を読み取り、以前に銀行に提供した署名と比較して、リスクのない小切手を承認しています。

一般的に、機械学習と人工知能技術により、コンピューターは多くのタスクをより迅速に完了できるようになります。その結果、業務がより効率的に完了し、待ち時間が短縮され、コストが削減されます。人工知能は私たちの日常生活にますます浸透しつつあります。

信用と詐欺

銀行といえば、詐欺について話しましょう。銀行は毎日何百万もの取引を処理します。一般的な人にとって、このデータを追跡して分析することは困難です。

さらに、不正取引の様相は日々変化しています。人工知能と機械学習アルゴリズムにより、数千件のトランザクションを 1 秒で処理できます。さらに、問題を引き起こす可能性のある活動を認識し、将来の問題に備えるためのトレーニングを受けることもあります。

最後に、ローンを申請したりクレジットカードを申請したりする場合、銀行は申請内容を確認する必要があります。ソフトウェアは、クレジットスコア、財務履歴などの多くの要素を処理できるようになりました。つまり、承認待ち時間が短縮され、エラーの余地が少なくなります。

オンラインビジネス（電子商取引）とショッピング

機械学習などの人工知能 (AI) テクノロジーのおかげで、消費者のオンライン ショッピング体験はよりパーソナライズされ、合理化されています。

人工知能を活用した自動化された倉庫管理システムとサプライチェーン管理システムは、商業企業が物流をより適切に管理するのに役立ちます。同時に、感情分析により、消費者のニーズや行動をより深く理解し、対応できるようになります。

ナビゲーションと旅行

Google マップや Waze などのナビゲーション アプリの背後にいる人工知能エンジニアの仕事は決して終わりません。毎秒更新される衛星画像だけが、ML アルゴリズムによって効果的に相互チェックできます。

MITの研究者らは最近、デジタル地図上に道路の特徴をリアルタイムでマークできるナビゲーション手法を開発した。これらのデジタルマップは衛星画像に基づいて同時に生成され、自転車道や駐車場の情報も含まれています。

畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) とグラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、繰り返しのルート変更を減らすのに役立ちます。 AI は予測モデルも使用して、植生の成長範囲を示す衛星画像に基づいてルートを決定するのにも役立ちます。

交通機関

Uber や Lyft などのレンタカーサービスは、必要なときにいつでもレンタカーサービスを提供してくれるので非常に便利です。しかし、私たちはそれらを操作する AI ベースのプログラムを過小評価していました。職場を出て家に帰る前にタクシーを呼ぶようにという通知を受け取ることがよくあります。これらのアプリは、私たちがタクシーを必要とするタイミングをどうやって知るのでしょうか? これらのアプリはディープラーニング技術を使用し、私たちの日常の行動をすでに認識しているため、これが可能です。人工知能は私たちの日常生活にますます浸透しつつあります。

Uber や Lyft などのレンタカーサービスは、必要なときにいつでも車を提供できるため、非常に便利です。しかし、私たちは、それらの上で実行される AI ベースのプログラムを過小評価していました。仕事から家に帰る前に、乗車リクエストの通知を受け取ることがよくあります。これらのアプリは、私たちがタクシーを必要とするタイミングをどうやって知るのでしょうか? ディープラーニング技術を使用し、私たちの日常の行動を認識しているため、それが可能となっています。人工知能は私たちの日常生活にますます浸透しつつあります。

ビデオゲーム

ビデオゲームでは、多くの場合、仮想の対戦相手と競争します。この仮想プレイヤーは実際のプレイヤーのアバターであ​​り、機械学習とプログラミングを利用してゲームの動作を再現し、ユーザーに楽しいゲーム体験を提供するように設計されています。

電子メールシステム

電子メール通信システムは非常に興味深いです。不要な電子メールはすぐにフィルタリングされ、スパムまたは緊急でない電子メールとしてマークされます。新しいメッセージを作成すると、ソフトウェアは可能な返信を提案します。一部の電子メール システムには、メッセージが送信されたときにユーザーに通知する機能も含まれています。これらの便利な機能にはすべて、現在人工知能が必要です。

ビデオゲーム

AI や類似のテクノロジーは、レース ゲーム、シューティング ゲーム、戦略ゲームなど、さまざまなビデオ ゲームで使用されています。ゲームに AI を組み込む主な目的は、デジタル プラットフォーム上で競争できるリアルなゲーム体験をプレイヤーに提供することです。現在、一部の企業は習慣を分析してアルゴリズムを改善するためのコンピューター ゲームを作成しています。

求人応募

多くの求人検索エンジンは、ユーザーとそのニーズを理解するためにディープラーニングを使用しています。これらのアプリは、仕事、役割、従業員、その他の関連情報を提案することで消費者が最良の可能性を発見できるようにするソフトウェアを使用します。

オーディオからテキストへのコンバーター

非生物的なデバイスが音声コマンドに応答し、それをテキストに変換する仕組みを考えたことはありませんか? 音声がテキストに変換されると何が起こるのでしょうか? デジタル アシスタントと対話する際に言語の問題に直面しないのはなぜでしょうか? これらすべての質問に対する最も一般的な答えは、音声認識と自然言語処理を使用してこれらのプログラムを開発することです。前述したように、人工知能技術は主にこれら 2 つの技術に基づいています。したがって、それは私たちに多くのインテリジェントな特性を与えます。

セキュリティと監視

各国には独自の規則があるが、大規模な監視システムがよいアイデアであるかどうかは議論の余地がある。このようなシステムを使用することの倫理性については誰もが同意するわけではないかもしれませんが、それが悪用されており、AIが大きな役割を果たしていることは間違いありません。

人間は複数のモニターを同時に監視することはできないため、機械がそれを実行できるようにするために AI が存在するのは理にかなっています。物体認識や顔認識などの技術の進歩により、すべての監視カメラが人間ではなく AI によって監視されるようになる日もそう遠くないだろう。 AIが完全に受け入れられるまでにはしばらく時間がかかりますが、最終的にはAIが私たちの未来となるでしょう。

スマートホーム

人工知能を使ってスマートホームを構築するとなると、まず思い浮かぶのは Alexa と Bixby です。ただし、これらの AI のアプリケーションは、Alexa や Bixby などのスマート音声アシスタントに限定されません。

AI は、AI を使用して温度を自動調整するスマート サーモスタットなど、さまざまな方法で住宅をよりスマートにするためにも使用されています。これらの AI アプリケーションは、スマート スピーカー、時間帯に応じて照明の色を調整するアプリなど、人間の存在に基づいて照明を自動的にオン/オフすることでエネルギーを節約します。人工知能は私たちの日常生活にますます浸透しつつあります。

Google 予測検索アルゴリズム

Google で何かを検索しようとすると、検索バーにいくつかの検索用語が自動的に入力されるのを見たことがあるはずです。これは、クエリの各文字を入力するたびに予測を表示する Google のオートコンプリート機能です。

RankBrain は、Google が予測検索に使用する人工知能アルゴリズムです。その役割は、クエリで提供されたデータに基づいて結果を取得することです。各検索の結果が改善され、より関連性の高い結果がユーザーに提供されます。

Google は、ニューラル ネットワーク、ディープラーニング、機械学習、人工知能など、さまざまなテクノロジーを検索エンジンに使用しています。 Google の検索アルゴリズムは非常にうまく機能するため、そのない生活を想像するのは難しいです。

モノのインターネット

AI とモノのインターネット (IoT) の融合により、よりスマートなホーム テクノロジーを作成するための豊富な可能性が生まれます。これらのテクノロジーは、動作するために人間の介入をあまり必要としません。一方、人工知能コンポーネントは、これらのデバイスがデータから学習するのに役立ちます。

作成、通信、集約、分析、実行は、IoT 実現の 5 つの主要な段階です。 「アクション」ステップの有効性は分析がどれだけ徹底しているかによって決まります。AI はこのプロセスに大きな価値をもたらします。

IoT デバイスによって収集されたデータの価値は、IoT の適応性によって解き放たれます。この情報を時間をかけて学習することで、IoT テクノロジーは人間の信号やニーズにさらに効果的に対応できるようになります。

レシピと料理

人工知能は、家庭管理を含め、あらゆるものを改善する可能性を秘めています。ただし、一般的な AI 研究分野以外のさまざまな活動にも役立ちます。たとえば、AI はシェフがより効率的に食事を準備するのを支援するために使用できます。

Rasa は、食品を分析し、キッチンやパントリーにあるものに基づいてレシピを提案する AI システムを開発しました。この AI は、料理は好きだけど事前に計画するのにあまり時間をかけたくない人に最適です。

オートコレクト

オートコレクト機能は、スペルミスを修正するだけでなく、文中の次の単語も提案してくれるので、素早く入力する人にとっては必須のツールです。オートコレクトがどのようにしてあなたが書きたいことを理解するのか疑問に思ったことはありませんか? 答えは簡単です。パターン認識 (AI) を利用して、最もよく使用する文字を保存し、最もよく使用するテキスト メッセージを送信します。これにより、デバイスの人工メモリにパターンが構築され、提案や予測に使用されます。

医療用途

医療における人工知能の応用は驚くべきものです。損傷した組織を特定し治療するためのデバイスが使用されており、その中にはインドの眼科チェーンと協力し、失明の原因となる糖尿病網膜症の治療法を開発しているグーグルのAI眼科医も含まれる。 IBM Watson Health もコンピュータ アルゴリズムを使用して患者の健康状態を監視します。ヘルスケアは、人工知能やデータ処理などの最先端の認知機能によって変革してきました。

結論は

機械学習アルゴリズムに利用できるデータの量がますます増加しているため、人工知能は進歩しています。これにより、トレーニングされた ML モデルがユーザーからの幅広い現実世界のデータをより適切に処理できるようになるため、AI がより効果的に機能できるようになります。上記は、私たちの日常生活に広く普及し、簡単にアクセスできる AI の最も顕著な例の一部です。これは、人工知能が私たちの生活を変え、実用的な問題の解決に取り組みながら生産性を向上させることを可能にしたことを証明しています。

未来は今です。 AI テクノロジーは今後ますます加速し、拡大し、あらゆる業界や私たちの日常生活のほぼすべての側面においてさらに重要になるでしょう。