人工知能とビッグデータの違い

人工知能とビッグデータは人々がよく知っている流行語ですが、混乱が生じることもあります。 AI とビッグデータの類似点と相違点は何でしょうか? 共通点はありますか? 似ているでしょうか? 有効な比較を行うことはできますか?

AIとビッグデータを一緒にまとめるのは当然の誤りだと主張する人もいる。その理由の1つは、両者が実際には同一だからだ。しかし、これらは同じタスクを実行するための異なるツールです。しかし、まず最初にすべきことは、この 2 つの定義を明確にすることです。多くの人はこれを知りません。

AI とビッグ データの主な違いは、ビッグ データは、データが有用になる前にクリーンアップ、構造化、統合される必要がある生の入力であるのに対し、AI は出力、つまりデータを処理することによって生成されるインテリジェンスである点です。これにより、2つは根本的に異なります。

人工知能は、人間と同じように、入力に対して行動したり反応したりするなどの認知機能を機械が実行できるようにするコンピューティング形式です。従来のコンピューティング アプリケーションもデータに反応しますが、反応と応答の両方を手動でコーディングする必要があります。予期しない結果などの何らかのエラーが発生した場合、アプリケーションは反応できません。そして、AI システムは調査結果の変化に適応し、応答を修正するために継続的に動作を変更します。

AI 対応マシンは、データを分析および解釈し、その解釈に基づいて問題を解決するように設計されています。機械学習では、コンピューターは特定の結果に対してどのように行動または反応するかを一度学習し、将来同じ行動を取ることを認識します。

ビッグデータは、従来のコンピューティングの一種です。結果に基づいて行動するのではなく、結果を探すだけです。非常に大規模なデータセットを定義しますが、非常に多様なデータも定義します。大規模なデータ セットには、リレーショナル データベース内のトランザクション データなどの構造化データと、画像、電子メール データ、センサー データなどの構造化データまたは非構造化データが含まれる場合があります。

使用方法も異なります。ビッグデータは主に洞察を得るために使用され、例えばNetflixは人々がどんな映画やテレビ番組を視聴しているかを理解し、視聴者に推奨することができます。顧客の習慣や好むコンテンツを考慮するため、顧客が同じように感じる可能性が高いと推測します。

AI は意思決定と、より良い意思決定を行うための学習に関するものです。自己調整ソフトウェア、自動運転車、医療サンプルの検査など、AI は人間よりも早く、より少ないエラーで同じタスクを完了します。

AI とビッグデータは非常に異なりますが、それでも非常にうまく連携します。これは、AI、特に機械学習では知能を構築するためにデータが必要であるためです。たとえば、機械学習による画像認識アプリケーションは、何万枚もの飛行機の画像を調べて、その構成を学習し、将来的に飛行機を認識できるようになります。

AIにおける最大の飛躍は、超並列プロセッサ、具体的にはCPUに見られる数十個のコアの代わりに数千個のコアを備えた超並列処理ユニットであるGPUの登場でした。これにより、既存の AI アルゴリズムが大幅に加速され、実行可能になりました。

ビッグデータではこれらのプロセッサを使用でき、機械学習アルゴリズムは、マシンを高速化するためのデータ収集など、特定の動作を再現する方法を学習できます。 AI は人間と同じように結論を導きません。試行錯誤を通じて学習するため、AI に教えたりトレーニングしたりするには膨大な量のデータが必要になります。

AI アプリケーションに入力されるデータが増えるほど、その結果の精度が高まります。過去には、プロセッサが遅く、データ量が少ないために AI はうまく機能しませんでした。当時は今のような高度なセンサーはなく、インターネットも普及していなかったため、リアルタイムのデータを提供することは困難でした。高速プロセッサ、入力デバイス、ネットワーク、大規模なデータセットなど、人々が必要とするものはすべて揃っています。ビッグデータがなければ人工知能は存在しなかったであろうことは疑いの余地がありません。