AI はモノのインターネットをどのように改善するのでしょうか?

スマートテレビやスマート冷蔵庫からスマートフォンやスマート音声デバイスまで、モノのインターネット (IoT) は急速に私たちの日常生活の一部になりつつあります。これらのデバイスは毎日膨大な量のデータを収集しており、企業は予測アルゴリズムがそこから何らかの洞察を引き出せることを期待してそのデータを蓄積しています。では、AI はモノのインターネットをどのように改善するのでしょうか?

人工知能

人工知能（AI）は、SF小説や映画のせいで悪い評判を得ています。ほとんどの人が人工知能について考えるとき、映画「2001年宇宙の旅」のHAL 9000や映画「ターミネーター」シリーズのスカイネットを思い浮かべるでしょう。適切な規制がなければ、真に知覚力のある AI が脅威となる可能性があります。さらに、機械学習アルゴリズムは人工知能の基盤となります。

機械学習の背後にある考え方は、プログラムなしで学習できるコンピューターを作成することです。すでに小規模で使用されています。たとえば、ネットワーク TV 番組のおすすめは機械学習の基本的な形式であり、プログラムは視聴した番組や映画を分析し、そのデータを使用して新しいオプションを提案します。

AIをモノのインターネットに統合する

機械学習は IoT の世界への第一歩を踏み出しました。自動運転車は最も人気のある IoT デバイスの 1 つですが、テスラのように部分的な自動運転機能しか備えていない車でさえ、機械学習に大きく依存しています。自動運転車をプログラムして、道路の基本的なルールを理解し、遭遇する可能性のある最も一般的な障害物に対処する方法を学ぶことができます。ただし、他のドライバーを導入する場合、考えられるすべての変数をプログラムすることは不可能です。

これが、IoT において機械学習が極めて重要である理由です。生産ラインから出たばかりのテスラは、他のテスラが現在収集しているすべての情報にアクセスでき、遭遇する新しい変数を学習して、それをすべてのコネクテッドカーと共有できるため、すべてのテスラドライバーにとってオートパイロットモードがより安全になります。

IoT、AI、ビッグデータ

ビッグデータとは、あらゆる大規模なデータの集合に適用される業界用語です。それは、医師や病院が収集した医療データであったり、IoT デバイスの使用状況データであったり、その中間にあるあらゆるデータである可能性があります。ただし、収集されたデータの多くは役に立たないことが多いですが、業界のリーダーは使用状況や購入習慣などの情報を使用して、販売動向や市場のその他の変化を予測できます。

現在使用されている予測アルゴリズムは有用であり、コンピューターが予測を行うことを可能にしますが、処理能力と学習能力によって制限されます。従来のコンピューターは数キロバイトのデータを処理できますが、一方で、人工知能を搭載したコンピューターは、そのデータを処理して傾向を見つけ、その傾向に従って結論を導き出すこともできます。

機械学習は万能薬ではありません。マイクロソフトは、このプログラムの基本バージョンをTwitterアカウントに適用したところ、24時間も経たないうちにTwitterの荒らしたちがAIチャットボットを人種差別的なボットに変え、全員に不快なメッセージを送信するようになった。適切に規制された AI システムは、市場の変化を予測することであらゆる業界を変革し、形作る可能性を秘めた、成長中の IoT 業界にとって貴重なツールとなる可能性があります。

ウェアラブルデバイスを製造するビジネスを経営していて、次の四半期に最も売れるデバイスの種類を予測できると想像してみてください。これにより、販売額が増加し、売れ行きの悪い商品の生産が減ってコストが節約されます。 IoTとAIを組み合わせることで、商品の過剰在庫を削減または排除することができます。

システムが適切に管理されている限り、機械学習は私たちの世界の見方を形作る力を持ち、すでに IoT デバイスの使用方法を変えています。