スマートビジョンが AI アプリケーションに及ぼす 5 つの影響

インテリジェントビジョンは人工知能への扉です。この扉が開かれなければ、人工知能に関する詳細な研究を行うことはできません。

インテリジェントビジョンは人工知能への扉です。この扉が開かれなければ、人工知能に関する詳細な研究を行うことはできません。人間の大脳皮質の活動の 70% は視覚情報の処理に使われており、これは聴覚情報や触覚情報よりもはるかに重要です。同様に、視覚情報がなければ、人工知能は単なる記号的推論のための空虚な枠組みになってしまいます。では、インテリジェントビジョンは人工知能にどのような影響を与えるのでしょうか?

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1. スマートデバイスがビジュアル戦争を引き起こす

スマートデバイスのシステムが「人間化」や人工知能に近づくにつれ、視覚的な手段を通じて他のデータを学習し、処理する必要が出てきます。そのため、スマートビジョン技術をめぐる戦いが始まろうとしています。たとえば、Amazon は最近、Alexa を音声アシスタントとして搭載した Echo スマートデバイスにカメラを追加しました。また、Google (Lens) と Facebook は最近、新しい拡張現実の研究について発表しました。

2. インテリジェントビジョンが自動運転につながる

次のような議論をよく目にします。自動運転車には LiDAR が必要ですか? スマート ビジョンだけに頼るソリューションで十分ですか? この点に関して、業界では一般的に、自動車にはスマート ビジョン センサー プラットフォーム (カメラ) だけでなく、GPS よりも正確な LiDAR と高精度無線ナビゲーションも必要であると考えています。これは、LiDAR とレーダーが範囲と角度を使用して周囲の環境内の実際の物体を正確に特定するのに対し、スマート ビジョン ソリューションはディープラーニング アルゴリズムを適用して画像を実行し、予測結果を取得するためです。しかし、現実世界で場所を特定するには、光学的なソリューションの方がはるかに優れています。

3. スマートビジョンは優れた「学習パス」です

機械はニューラル ネットワークや機械学習を通じて学習するだけでなく、他の方法を通じて周囲の世界を認識し、分析することも学習します。グーグルの科学者たちは、屋根の直線や紫色の果物の偏差を拡大することで、古い家に構造上の問題があるかどうか、あるいはあるトマトが他のものより熟して実っているかどうかを判断できる技術を実証した。これは単純に思えるかもしれませんが、インテリジェントなビジョンを「教える」優れた例です。

4. インテリジェントビジョンが医療診断を最適化

病理学者は 1 日に平均 500 枚のスライドを処理する必要があり、各スライドには分析が必要な数十万個の個別の細胞が含まれています。人間はコンピューターほど効率的に作業することができず、医師は簡単にがん細胞を見逃し、誤診する可能性があります。スマート ビジョン テクノロジーはこの問題に適切に対処できます。病理学者は、スマート ビジョン システムによって処理された画像と、自分がよく知っているデータを組み合わせて調べ、基本的にがんの領域を特定できます。その後、医師はこれらの領域を具体的に調べて診断を下すことができます。乳がん研究を例にとると、インテリジェントビジョン技術がなければ生検の精度はわずか 85% ですが、インテリジェントビジョンを補助として使用すると、エラー率はわずか 5% に低下します。

5. インテリジェントビジョンは人工知能の敷居を下げる

高品質なカメラ、センサー、ディープラーニングソフトウェアライブラリのコモディティ化により、インテリジェントビジョンの利用範囲は大きく広がり、多くの新しいスタートアップ企業が誕生しています。ストリートビュー画像から人口統計分析レポートを生成する技術であれ、事故後の自動車の損傷の程度を評価して修理費用を計算できるアプリケーションであれ、インテリジェントビジョンは多くの面で驚異的な商業化を遂げており、人工知能の発展を大きく促進していることがわかります。しかし、人工知能の発展に向けて強力な刺激が形成されたとはいえ、インテリジェントビジョンの100％の商用化を達成することは依然として困難であることは間違いありません。人工知能の目を開くという私たちの任務は依然として困難であり、各分野の共同の努力が必要です。