2018年: 人工知能の世界における8つのトレンド

[[206934]]

人工知能（AI）が私たちの仕事や生活に徐々に浸透してきていることは否定できません。人工知能の時代はすでに到来していますが、それは裏で役割を果たしており、私たちが直接それを実感することはないことが多いです。ここ数年、さまざまな業界が人工知能の知能化を模索し始め、ベンチャーキャピタル界が市場を制覇し、中国や米国などの多くの国も戦略的指揮権を握るために人工知能を積極的に導入しています。人工知能の技術が急速に発展していることは誰の目にも明らかです。インテリジェント音声、インテリジェント画像、自然言語処理、ディープラーニングなどの技術はますます成熟し、空気や水のように日常生活に徐々に浸透しつつあります。では、来たる 2018 年に人工知能はどのような嵐をもたらすのでしょうか?

UnfoldLabsのCEOであるAsokan Ashok氏は、2018年の人工知能の8つのトレンドを予測する記事を執筆した。

ビッグデータの計算と分析は一時的なものではありません。データ量が増え続けるにつれて、ビッグデータを分析する方法も増えていきます。予測分析の応用に関しては、私たちが目にしているのは氷山の一角にすぎません。当社は、データマイニング、機械学習、AI テクノロジーを通じて、組織が売上予測やマーケティング活動の最適化など、既存のデータを分析できるよう支援します。これらすべての異なる AI が私たちの生活を大きく変えています。

AI、ビッグデータ、予測分析、機械学習に関する重要な数値は次のとおりです。

2018 年までに、開発者の 75% が 1 つ以上のビジネスまたはサービスに AI 機能を組み込むようになります。
2019 年には、IoT の 100% が AI によって強化されるでしょう。
2020 年までに、30% の企業が AI を使用して少なくとも 1 つの主要な販売ステップを追加する予定です。
2020 年には、アルゴリズムが数十億人の労働者の行動を変えるでしょう。
2020年には人工知能の市場価値は400億米ドルを超えるでしょう。
2025 年までに、顧客とのやり取りの 95% が AI によって行われるようになります。

トレンド1：強い者は常に強い：大企業が勝者となる

Amazon、Google、Facebook、IBMが人工知能のトレンドをリードするでしょう。大企業であるため、データ収集のためのリソースが豊富であり、より多くのデータにアクセスできます。

以下は、AI 分野における業界トップ企業の業績の一覧です。

アマゾン：

[[206935]]

20年以上にわたりAIに投資しています。
Web 検索データは 50 億 Web ページを超えます。
Amazon フルフィルメントセンターには、製品を説明する JPEG ファイルと対応する JSON メタデータファイルが 500,000 個以上あります。
毎日、世界中の放送、印刷、オンラインニュースの 2 億 5,000 万件を超える記録が監視されています。
約 1 億点の画像と注釈付きビデオ。
Amazon Echoは音声アシスタント市場の70%を占めています。

グーグル：

[[206936]]

10～15 EB のデータを持つ最大規模のデータセットリポジトリの 1 つです。
長期的な AI 研究ではなく、アプリケーションと製品の開発に重点を置きます。
1,300人を超える研究者のチーム。
音声アシスタント市場の23.8%を占めています。
機械学習にはオープンソースプラットフォームを使用します。Tensorflow は、誰でも利用できる機械学習用のオープンソースプラットフォームです。
Google Earth データベースは 3017 TB または 3 PB と推定されます。
Google ストリートビューには、約 20 ペタバイトの街頭レベルの写真が保存されています。

フェイスブック:

[[206937]]

毎日 25 億個のコンテンツと 500 TB を超えるデータを処理します。
Facebookには約80人のAI研究者とエンジニアがいます。
毎日 20 億件の「いいね！」と 3 億枚の写真が生成されます。
30 分ごとに 105 TB のデータがスキャンされます。
62,000 平方フィートのデータセンターには 500 個のラックが収容され、1 EB のコールドストレージが含まれます。
毎日約 20 億件のユーザー投稿が 40 以上の言語に翻訳され、その翻訳は 8 億人のユーザーに表示されます。

IBM:

[[206938]]

同社は、MIT-IBMワトソンAI研究所を設立するために10年の歳月と2億4000万ドルを費やす計画だ。
同社は世界中に2,000人以上の従業員を抱え、ニューヨーク本社には600人以上の従業員が勤務している。
Watson のクライアントコラボレーションは、6 大陸、25 を超える国と地域に広がっています。
IBM は、IBM のスタートアップ企業を支援し、Watson が開発した認知アプリケーションを構築するために、ベンチャーキャピタルへの 1 億ドルを含む 10 億ドルを Watson グループに投資しました。
Watson エコシステムは 7,000 を超えるアプリケーションを構築してきました。

Google は、機械学習と応用製品の開発および展開において最前線に立っていると考えられます。 Google は AI 研究を実施した最初の企業であるだけでなく、7 万人を超える従業員を抱える巨大企業でもあります。さらに、Google Brain はディープラーニング AI 研究プロジェクトです。Google には、機械学習、自然言語処理、機械学習アルゴリズムとテクニック、ロボット工学などの分野を研究するチームがあります。

世界で最も有望なAI企業100社

画像出典: フォーチュン http://t.cn/ROK6ToZ

トレンド2：アルゴリズムとテクノロジーが統合される

Intel、Salesforce、Twitterなど、AIに投資するすべての第2層企業は、データを所有し、そのデータアルゴリズムとAIを使用する大企業に追随するでしょう。データ取引は業界内で行われ、アルゴリズムとテクノロジーが統合される可能性が最も高くなります。データ取引とアルゴリズムおよびテクノロジーの統合により、AI の効率が向上します。

Google や Facebook のような大企業が中小企業を買収し、そのアルゴリズムが企業の中核プラットフォームやソリューションに統合されます。ロンドンに拠点を置くAI企業DeepMindは、汎用的な学習アルゴリズムを構築したため、他のテクノロジー企業に対して商業上の優位性を得るためにGoogleに買収された。一方、Facebook は音声認識と音声インターフェースの改善を支援するために Wit.ai を買収しました。同社はまた、M仮想アシスタントを補完するためにAIスタートアップのOzloを買収した。

トレンド3: クラウドソーシングされたデータは膨大になる

すべての AI 企業は、AI の野望を実現するために、膨大なデータセットを追い求めようとします。これらの企業は膨大な量のクラウドソーシングデータを収集するでしょう。企業はクラウドソーシングされたデータの品質と信頼性を評価するさまざまな方法を見つけてきました。このデータから企業が利益を得るだけでなく、消費者も発言権を持つことになります。

OpenDataNow.com の創設者兼編集者である Joel Gurin 氏は次のように述べています。

私たちはクラウドソーシング文化の中で生きており、ソーシャルメディアを通じて自分の知識を共有することに意欲と関心を持つ人が増えています。

[[206939]]

Google はクラウドソーシングを利用して大量の画像を取得し、画像処理アルゴリズムを構築しています。また、クラウドソーシングを通じて翻訳、文字起こし、手書き認識などのサービスも改善しました。 Amazon は Alexa を改善するために人工知能をクラウドソーシングし、15,000 以上のスキルを提供しています。

トレンド4: 合併や買収がますます増える

画像出典: CBInsights (http://suo.im/4y0V3q)

CBInsightsの統計によると、AIのM&A競争はすでに始まっており、2018年には特に激しくなると予想されています。ますます多くの知的資本と人材が買収されることになるはずです。すべての小規模な機械学習および AI 企業が大企業に買収される理由は 2 つあります。

AI はデータセットなしでは独立して動作できません。大企業は膨大なデータセットを保有しており、中小企業が競争するのは困難です。
データのないアルゴリズムは役に立たず、逆もまた同様です。データはアルゴリズムの中核となるため、大量のデータを取得することが最も重要です。

[[206940]]

コロンビア大学クリエイティブマシン研究所の所長でありロボット工学エンジニアでもあるホッド・リプソン氏はこう語った。

データは燃料のようなもので、アルゴリズムはエンジンです。

トレンド5: 市場シェア獲得のためのツールの民主化

大企業はアルゴリズムとツールセットをオープンソース化することで市場シェアを獲得しています。データアクセスやアルゴリズムに対する市場ベースの障壁が低下し、新しい AI アプリケーションが増加します。民主化により、これまで AI ツールが不足していた中小企業でも、複雑な AI アルゴリズムをトレーニングするための大量のデータに簡単にアクセスできるようになります。

GoogleのCEO、サンダー・ピチャイ氏は、人工知能の民主化について、「我々ができる最もエキサイティングなことの一つは、機械学習とAIを公開して誰もが理解できるようにすることだ。これは重要だ」と語った。

[[206941]]

フレームワーク、SDK、API はすべての主要プレーヤー間で標準化され、消費者の習慣が進化します。 SaaS と PaaS をベースとしたモデルは、すべての企業が採用するビジネスモデルになるでしょう。

トレンド6：人間と機械の相互作用が改善する

Siri と Alexa は、人間とコンピューターの対話ツールとして人気があります。同様のロボットベースのソリューションがさらに増えることが、AI 企業にとっての基準となるでしょう。たとえば、機械は音声や顔認識を分析するようにプログラムでき、話し方の口調に基づいて感情を識別することができます。

2018 年には、農業と医療の分野で人間と機械の相互作用がさらに増えるでしょう。

トレンド7: AIは徐々にすべての業界に影響を与える

製造、顧客サービス、金融、ヘルスケア、輸送などの業界はすでに AI の影響を受けています。自動運転車は2018年に市場に登場すると予想されている。来年、AI はさらに多くの業界に影響を与えるでしょう。簡単な例をいくつか挙げます。

保険：AIは自動化を通じて請求サービスを改善する
法律: NLP は数千ページに及ぶ法律文書をわずか数分で要約できるため、時間を節約し、効率を向上できます。
PR & メディア: AI はデータの迅速な処理に役立ちます。
教育: 仮想教師の開発、AI 支援による採点、適応型学習プログラム、ゲーム、ソフトウェア、AI 主導のパーソナライズされた教育プログラムは、教師と生徒のやり取りの方法を変えます。
健康: 機械学習により、患者が症状を発症する何年も前に病気を予測する、より洗練された正確な方法を作成できます。 100年前に産業革命が世界の様相を変えたように、AIも将来、あらゆる分野に変化をもたらすでしょう。

トレンド8: セキュリティ、プライバシー、倫理的問題

人工知能の傘下にある機械学習やビッグデータなどのテクノロジーは、依然としてセキュリティとプライバシーの問題に対して脆弱です。場合によっては、重要な部分は重要なインフラストラクチャです。銀行口座や健康情報の機密保持など、プライバシーとセキュリティに関する懸念が、AI の安全性に関する研究を推進するでしょう。 2018年には、セキュリティやプライバシーの問題がある程度解決され、新たな展開もあるかもしれません。

2018年には人工知能の倫理も大きな問題となった。対処する必要がある問題には、AI が人類にどのような害を与えるか、または利益をもたらすかが含まれます。また、特に看護、セラピスト、警察官など、人間の共感が重要となる分野で AI が使用される場合、AI が人間に取って代わるのではないかという懸念もあります。解決すべきもうひとつの問題は、自律型兵器です。人間が制御する兵器とは異なり、一定レベルの自律機能が与えられた場合、AI が特定の機能を引き継ぐ必要があります。

私たちの見解

人工知能は長年存在していますが、AIはまだ初期段階にあります。自動運転車から仮想パーソナルアシスタント、そして通常は人間が必要なタスクを実行できる他の多くの優れたガジェットまで、AIとその応用については多くの誇大宣伝が行われています。 AIの適用事例はすでに多数存在しますが、その多くは特定の業務の改善を目的としており、導入が成功するまでには時間がかかります。さらに、人工知能業界のプレーヤーはそれほど多くないため、断片化の問題は現在のところ存在しません。これらの問題に対処するために、非構造化データとアルゴリズムが登場するでしょう。 AIの人生はまだ始まったばかりであり、将来にはまだ長い道のりが残っています。

<<: 人工知能は今後10年間で世界の成長を12%押し上げるだろう

>>: 自然言語処理の究極の方向性: 自然言語処理におけるディープラーニングの 5 つの利点