2019年のAI開発の7つの分野

[[257419]]

2018 年は人工知能 (AI) の主流採用をさらに促進し、より多くの機能の提供を自動化することに成功したことから、AI にとって大きな年であったことは間違いありません。ますます多くの企業が AI の応用を模索しており、一般の人々も日常的に AI テクノロジーに触れることに慣れつつあります。

人工知能技術は世界を変え続けるでしょう。 2019 年には、AI アプリケーションは世界中で導入が拡大し続けるだけでなく、重要なトピックに関するより深い議論を促進し、革新的なビジネス モデルを推進し、次の 7 つの進展を含め、新しい方法で社会に影響を与えるでしょう。

1. 機械学習サービス（MLaaS）がより広く導入されるようになる

2018 年には、Google、Microsoft、Amazon などの業界大手が先頭に立って、サービスとしての機械学習 (MLaaS) が大きく進歩しました。事前に構築された機械学習ソリューションと機能は、市場でますます魅力的になってきています。特に、社内のリソースや人材が少ない中小企業にとっては、簡単に実装できるパッケージ化されたソリューションを販売および展開する大きなチャンスがあるためです。

現在、サービスとしての機械学習 (MLaaS) は、主にクラウド コンピューティング プロバイダーによってサブスクリプションまたは使用量ベースで販売されています。たとえば、Microsoft Azure の ML Studio は、開発者に強力な機械学習モデルを開発するためのドラッグ アンド ドロップ環境を提供します。 Google Cloud の機械学習エンジンは、開発者がさまざまなアプリケーション向けに大規模で複雑なアルゴリズムを構築するのにも役立ちます。 2017 年、AWS は、開発者がカスタム機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイするために使用できるもう 1 つのプラットフォームである Amazon SageMaker をリリースし、人工知能分野に参入しました。

2019 年以降、サービスとしての機械学習 (MLaaS) がより幅広く提供されるようになることに備えてください。 Transparency Market Research は、2025 年までに年平均 40% という驚異的な成長率で 200 億ドルに成長すると予測しています。

2. より説明可能で「透明性の高い」AIが開発される

AI が私たちの世界に影響を与えている例は数多くありますが、複雑な機械学習モデルの出力と根拠を説明することは依然として課題となっています。

残念ながら、AI は依然として「ブラックボックス」であり、AI がサポートする意思決定の根拠を理解する上で大きな制限要因となっています。

AI の民主化は、Scikit Learn、TensorFlow、PyTorch などの多数のオープンソース ツールとライブラリによって推進されています。オープンソース コミュニティは、ロジックを明確に文書化し、データ セットの偏りを明らかにし、フォローアップの質問に対する回答を提供できる、説明可能な、つまり「透明な」 AI を構築する責任を負います。

AI が広く採用されるには、その技術が効果的に機能し、どのような状況でもその理由を説明できることを人々が知る必要があります。

3. 人工知能は世界の政治情勢に影響を与える

2019年、人工知能は世界の舞台でより大きな役割を果たし、この技術に投資する国際大国間の関係に影響を及ぼすだろう。米国や中国など、AI を早期に導入した国々は、自らの利益と共同研究開発のバランスを取るのに苦労するだろう。才能と機械学習の能力を備えた国では、予測分析などの分野で大きな成長が見込まれ、より大きなスキルギャップが生まれます。

さらに、AI の倫理的使用に関する議論も増えるでしょう。もちろん、各国はこの問題をそれぞれ異なる方法で扱い、それが政治関係に影響を与えるでしょう。全体的に見ると、AI の影響は他の国際問題に比べると小さいものの、以前よりも顕著になっています。

4. 人工知能はより多くの雇用を生み出す

長期的には、AI による自動化により多くの仕事が廃止されるでしょう。反復的な手作業を特徴とする仕事は、ますます AI にアウトソーシングされるようになるでしょう。しかし、2019年にはAIによってさらに多くの雇用が創出されるでしょう。

AI は労働者の必要性を完全に排除するのではなく、既存のシステムとプロセスを強化します。したがって、新しい仕事が生まれるでしょう。 AI の実装をサポートし、その応用を監督するには人間が必要です。 2019 年には、より多くの肉体労働者が AI と連携して管理職に就くようになり、この傾向は 2020 年まで続くでしょう。調査会社ガートナーは、2年以内に人工知能によって230万の雇用が創出され、失われるのは180万の雇用のみであると予測している。

5. AIアシスタントがより一般的になり便利になる

人工知能アシスタントは現代社会では何も目新しいものではありません。 AppleのSiriとAmazonのAlexaは長年人類に貢献してきました。 2019 年には、AI アシスタントの成熟度と機能がさらに向上していくでしょう。より多くの行動データが収集されるにつれて、AI アシスタントはリクエストに応答し、タスクを完了する能力が向上します。自然言語処理と音声認識の進歩により、人間は AI アシスタントとよりスムーズかつ便利にやり取りできるようになります。

2018 年には、より多くのベンダーが新しく、より有望な AI アシスタントを発売しました。 Google は最近、ユーザーに代わって電話をかけて予約できる音声ベースの予約サービスである Duplex の展開を開始しました。テクノロジー企業 x.ai は、人間と対話し、所有者の会議をスケジュールできる 2 つの AI パーソナル アシスタント、Amy と Andrew を開発しました。 Amazon は最近、ドライバーが Alexa を車のスマートデバイスに統合できる Echo Auto もリリースしました。しかし、人間は現実よりも期待を優先し、テクノロジーの限界に失望し続けるでしょう。

6. AI/MLガバナンスが重要になる

AI に投資する企業が増えるにつれて、効果的な AI ガバナンス構造の開発にさらに多くの努力が注がれるようになります。データの収集と管理、適切な AI の使用、倫理的なアプリケーションをガイドするフレームワークが必要です。 AI を成功裏に適切に使用するには、さまざまな関係者が関与する必要があり、信頼性が高く一貫性のある統治機関の必要性が浮き彫りになります。

2019 年には、より多くの組織がガバナンス構造を構築し、AI の進歩と実装の管理方法をより明確に定義するでしょう。説明可能性における現在のギャップを考えると、人類が意思決定をサポートするために AI に頼り続けるにつれて、これらの構造は非常に重要になるでしょう。

7. AIは企業の人材不足の解決に役立つ

AI と機械学習の人材不足がイノベーションのボトルネックを生み出しています。オライリーが昨年発表した調査によると、企業が AI を活用する上で直面する課題は人材不足であることがわかりました。技術の進歩が加速するにつれ、企業にとって大規模なエンタープライズ AI の取り組みを主導できる人材を育成することがますます困難になっています。

皮肉なことに、この問題に対処するために、組織は 2019 年に人工知能と機械学習を活用して人材不足に対処することになります。たとえば、Google Cloud の AutoML には、開発者が AI コーディングの経験がなくても機械学習モデルをトレーニングできる機械学習製品が含まれています。 Amazon Personalize は、開発者がさまざまな種類のビジネスでさまざまな方法で実装できる高度なパーソナライゼーション システムを構築するのに役立つ、もう 1 つの機械学習サービスです。さらに、企業は AI を活用して人材を見つけ、求人に応募し、イノベーションを推進します。

2019年のAI: より大きく、より良く、より多くのチェックとバランスで

2019 年には、人工知能はこれまで以上に普及し、強力になるでしょう。人々は新たなアプリケーションや課題に直面し、さらなる抑制と均衡に備えることになるでしょう。