予測: 2019 年に爆発的に普及する 10 の人工知能テクノロジー!

1. 自然言語生成

自然言語生成は、データをテキストに変換し、コンピューターがこれまでにない精度でアイデアを伝達できるようにする AI のサブ分野です。

顧客サービスでレポートや市場概要を作成するために使用されています。Automated InsightsやCambridge Semanticsなどの海外企業もこの技術を使用しています。

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2. 音声認識

Siri は、あなたの言葉を理解できるシステムの 1 つにすぎません。人間の音声を書き起こすことができるシステムが日々ますます増えており、音声応答インタラクション システムやモバイル アプリケーションを通じてその数は数十万に上ります。

3. バーチャルアシスタント

仮想アシスタントとは、人間と対話できるコンピュータエージェントまたはプログラムに過ぎません。このテクノロジーの最も一般的な例はチャットボットです。

仮想アシスタントは現在、顧客サービスやサポート、スマートホーム管理に使用されています。仮想アシスタントを提供する企業には、Amazon、Apple、Google、Microsoft などがあります。

4. 機械学習プラットフォーム

最近のコンピューターは簡単に学習でき、かなり賢いです!機械学習 (ML) は、コンピュータサイエンスのサブ分野であり、人工知能の分野です。 その目標は、コンピューターが学習できるようにする技術を開発することです。

ML プラットフォームは、アルゴリズム、API (アプリケーション プログラミング インターフェイス)、開発およびトレーニング ツール、ビッグ データ、アプリケーション、その他のマシンを提供することで、日々注目を集めています。現在、主に予測と分類に使用されています。

5. AIに最適化されたハードウェア

AIテクノロジーによりハードウェアがより使いやすくなります。どうですか？

AI 指向のタスクは、特別に設計および構築された新しいグラフィックス、中央処理装置、および処理装置を通じて実行されます。まだ見たことがない人のために説明すると、ポータブル デバイスなどに直接接続できる AI に最適化されたシリコン チップの登場と普及は間近に迫っています。

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6. 意思決定管理

スマートマシンは AI システムにルールとロジックを導入できるため、初期セットアップ/トレーニング、継続的なメンテナンス、チューニングに使用できます。意思決定管理はさまざまなエンタープライズ アプリケーションに統合されており、自動化された意思決定を支援および実行して、ビジネスの収益性を最大限に高めます。

7. ディープラーニングプラットフォーム

ディープラーニング プラットフォームは、人間の脳を模倣し、データを処理し、意思決定パターンを作成するさまざまな抽象化レイヤーを備えた人工ニューラル回路を含む独自の形式の ML を使用します。現在、主に大規模なデータセットとのみ互換性のあるパターンを認識し、アプリケーションを分類するために使用されています。

8. 生体認証

この技術は、人間の行動や身体の構造や形態の物理的側面を識別、測定、分析することができます。タッチ、画像、音声、ボディランゲージの認識など、人間と機械のより自然なやり取りが可能になり、市場調査の分野では重要です。

9. ロボティックプロセスオートメーション

ロボティック プロセス オートメーションは、人間のタスクをエミュレートして自動化するスクリプトとメソッドを使用して、エンタープライズ プロセスをサポートします。これは、特定の仕事やタスクのために人を雇うのが費用がかかりすぎたり非効率的であるような状況で特に役立ちます。

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良い例としては、AI を使用してデジタル広告プロセスを自動化し、企業が機械的で反復的なタスクに費やす時間を大幅に節約できるようにするプラットフォームである Adext AI が挙げられます。

10. テキスト分析とNLP（自然言語処理）

このテクノロジーは、統計的手法と ML によるテキスト分析を使用して、文章の構造、意味、意図を理解します。テキスト分析と NLP は現在、セキュリティ システムや不正検出に使用されています。これらは、非構造化データを抽出するために、多数の自動アシスタントやアプリケーションでも使用されます。

補足：人工知能の実用モデル

Google は 2017 年に AI オープンソース DIY プロジェクトである AIY プロジェクトをリリースしました。その目的は、AI の学習の敷居を下げ、人工知能を一般の人々にとってより普及させ、利用しやすくすることです。同時に、GoogleはAI技術を推進するために、関連するAIハードウェア製品もリリースしました。その中で、AIY Vision Kit は画像認識とコンピュータービジョンを処理でき、人間の顔、表情などだけでなく、何千もの一般的なオブジェクト (動物、植物) のオフライン認識をサポートします。

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この紙箱の核となるのは、Intel Movidius MA2450 チップを採用した Vision Bonnet と呼ばれる回路基板であることは特筆に値します。 この低電力ビジョン処理ユニットは、ニューラル ネットワーク モデルを実行してオブジェクトを認識できることがわかりました。