機械学習と人工知能の未来について語る

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[51CTO.com クイック翻訳] 機械学習 (ML) と人工知能 (AI) は、コンピュータサイエンスの分野と密接に関連しています。この記事では、将来、あらゆるものがインテリジェントになり、無生物の機械でさえ人間と同じくらいインテリジェントになる方法について説明します。まず、「AI と機械学習とは何か」そして「なぜそれほど重要なのか」という質問から始めましょう。

ニルス・J・ニルソンは、人工知能は機械をインテリジェントにするための技術であると考えています。テクノロジー業界において、人工知能 (AI) とは、学習、音声認識、意思決定などのタスクを実行できるコンピュータ システムのさらなる開発を指します。最も重要なのは、知識工学、機械学習、ロボット工学、自然言語処理、コンピューター ビジョン、ディープラーニング、モノのインターネット、クラウドソーシング、人間中心のコンピューティングが人工知能の中核機能であるということです。これらの特性と機能により、AI は人間の介入を最小限に抑えて自律的に学習し、意思決定を行うことができます。正確に言うと、データ分析手法としても定義される機械学習は、人間に似た知的な機械を作成することに重点を置いた人工知能の分野です。

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MLの世界的状況

大量のデータを処理する必要があるほぼすべての業界では、機械学習テクノロジーを活用してその価値を実現しています。金融サービス、政府、医療、小売、石油・ガス、輸送の各業界はすべて機械学習テクノロジーのユーザーです。つまり、彼らは皆、競争上の優位性を獲得しようとしているのです。ただし、すべての分野で ML が採用されているわけではありません。機械学習の発展を妨げる障害としては、トレーニングの不足、データへのアクセスのしにくさ、プライバシー保護、信頼性の低さなどが挙げられます。

MLの未来

ML の現在の開発動向に基づいて将来の状況を予測します。それではまず、現在人気の機械学習アプリを整理してみましょう。

• 機械学習の真髄 - 自動運転車
• 日常生活のための機械学習アプリ — チャットボット
• 言語ルールと組み合わせた ML - Twitter の顧客の反応
• 検出 - 不正検出、本人確認サービスなど

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業界関係者は、ほぼすべての種類のアプリケーションに機械学習機能が搭載され、より優れたユーザー エクスペリエンス (UX) が提供されるようになると予測しています。その結果、サービスとしての機械学習 (MLaaS) が一般的な機能になります。コンピューターの会話能力についてはどうでしょうか? これも私たちの想像を超える速さで発展すると予想されています。

さらに、業界関係者も ML に関する洞察を共有しました。 「専門家は ML でさまざまな技術的戦略を使用します。」最終的には、コンピューティング速度が向上するにつれて、ML を活用したサービスはより正確で、より有意義なものになるでしょう。

人工知能の最新動向

現在、グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU)、ビッグ データ、アルゴリズムが人工知能における 3 つの大きなブレークスルー ポイントです。素晴らしいのは、これらの AI テクノロジーが私たちの生活を大幅に改善しているということです。現在、AI は発電所、空港、経済部門に役立っています。人工知能は、リアルタイムかつ正確なタスクに広く使用されています。それでも、AI ベースのソフトウェアやアプリケーションの機能は、入力されるデータによって制限されます。今日、ロボットは人間の知能を模倣する能力を持っています。たとえば、ロボット「ソフィア」は、思考や学習など、さまざまなタスクを実行できます。

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今日、人工知能は人間の脳のシミュレーションとして最もよく知られています。人工知能は GPS を通じて私たちの日常生活に浸透しつつあります。ビジネスにおいて、AI はマーケティング、財務、顧客サービスなど、さまざまな部門のパフォーマンスの向上に役立ちます。商業市場では、人工知能は競合他社に勝つための競争上の優位性となっています。

人工知能は手作業の作業を置き換えるだけでなく、人間の能力を拡大し、人間の潜在能力と創造性を最大限に引き出します。人工知能が人間に完全に取って代わることができるというのは、まだ神話です。今日の AI には、人間レベルの知能の要素がまだいくつか欠けています。まず第一に、人工知能は人間の生理学的特性とは異なります。すべて同じ体型の人間とは異なり、AI はさまざまな形やサイズを持っています。チューリングテストは、人工知能が人間の知能とどのように異なるかを定義するのに役立ちます。テストでは、人間がタスクを効率的に完了するには AI に頼らなければならないという結論が出ましたが、AI が人間よりも効率的になることは不可能です。

AIとMLについての専門家の意見のレビュー：2019年に何が期待できるか

2019 年に何が期待できるかを知るために、何人かの専門家から話を聞きました。

CTO オフィスの Alan Conboy 氏は、今年は AI と ML の潜在能力が限界に達する年になるだろうと述べました。さらに、エッジ コンピューティング プラットフォームはクラウド プラットフォームを支配し、これまでよりも高速にデータを接続して処理するようになる可能性があります。同様に、ソリューション アーキテクトの Stephen Gailey 氏は、2019 年は機械学習のスタートアップ企業への投資を通じて能力を実証する年であると強調しました。

さらに、Plutora の CMO である Bob Davis 氏も、AI と ML が 2019 年の大きなニュースになると強調しました。 2番目に、RunRepeat.comのデータ分析責任者であり、数学分析の博士号を持つVania Nikolova氏は、仮想アシスタントとチャットボットが世界でより活用されるようになると予測しています。彼は、2019 年はブロックチェーン アプリケーションにとって驚くべき年ではないと考えています。

人工知能の未来

自動運転車、ボストンベンチャー、ナビゲーションシステム、チャットボットなど、実際のアプリケーション例に基づいて人工知能の将来を予測します。将来人工知能がどれほど強力になるかを知りたい場合、最も良い例は、人間のように行動し、経験から学習するハリウッド映画に登場するロボットです。人工知能の将来は軍事用ロボットになることは間違いありませんが、音楽、ビジネス、医療などの分野でも活用されるでしょう。将来、人工知能はますます多くの業界に浸透するでしょう。

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ある調査によると、自動化は機械学習における次の論理的なステップです。自動運転は安全性と信頼性の面で社会の信頼を得られる交通手段となるでしょう。しかし、自動運転車は依然として倫理的なジレンマに直面している。たとえば、一瞬で決断しなければならないとき、誰が危険にさらされるのでしょうか? 自動運転車が何百万人ものドライバーの仕事を奪ったらどうなるでしょうか? 数十年にわたって機械が徐々に人間の仕事を奪ってきたことは注目に値します。状況、傾向、ニーズが変化するにつれて、人類は進化し、これらの変化に適応してきました。

人間には想像を絶する破壊的技術を生み出す力があるのなら、その結果に対処する力も備わっているはずです。例えば、マーク・ザッカーバーグ、ビル・ゲイツ、イーロン・マスクなどの影響力のある人々は、ロボットブームの解決策となる可能性のあるユニバーサル・ベーシック・インカム（UBI）の概念を提唱しています。

UBIについて知っている人は多くないかもしれません。 「ロボット税」は、マイクロソフトの共同創設者ビル・ゲイツ氏がUBIのために提案した簡略化された概念です。自動化によって人間の仕事が置き換えられる場合、その戦略はロボットに課税することです。

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今後数年間で、安全なロボット プラットフォームとその認識能力が成長すると専門家は考えています。 AI ベースの音声/意味認識、ビデオ会議、顔認識の可能性がさらに高まります。 AI は、監視や検査、重い荷物の持ち上げ、その他の危険な作業において人間を支援します。

掃除機のようなシンプルな家庭用/サービスロボットについては、ほとんどの人が知っています。現時点では成長率は低いものの、近い将来にはロボットが人間と共存するようになるだろう。農業分野では、人工知能によってより環境に優しい運営が可能になります。ホスピタリティ業界では、AI が配達を支援します。さらに、AI は医療/生物学システムにおける情報処理の複雑さと難しさを軽減します。

人工知能により、効率的な自律走行車が物流分野に導入されるでしょう。金融セクターでは、悪意のある脅威から守るためのリスク早期警告システムが導入されるでしょう。さらに、AI は消費者のニーズを評価して、消費財/サービスの価格と需要と供給のバランスをとることもできます。 AI がコミュニケーションに使用されるようになると、帯域幅、ストレージ、オンライン翻訳も向上します。

人工知能は教育業界にも影響を与え、いくつかの単純な手動技術や判断を補助するアプリケーションを提供します。

新たな研究では、大規模なゲノム配列解析に人工知能を活用して新たな遺伝学的問題を発見し、効率性と安全性を向上させる予定です。 AI 仮想アシスタントを導入して顧客サービス機能を向上させます。将来、人工知能は多様な目標を達成し、人類社会の進歩にさらに貢献するでしょう。

さらに、「シンギュラリティ」は人工知能分野の専門家によるもう一つの予測です。シンギュラリティとはいったい何なのか、と疑問に思う人もいるでしょう。それは、コンピューターの処理能力が人間の脳の能力を超えるポイントのことです。これは未来の予測というよりは、架空の映画のように聞こえます。だからこそ、さまざまな人々がこの問題について議論しているのです。専門家は、シンギュラリティを超えた未来は予測不可能だと述べている。

サイバーセキュリティはどうですか?

実際、サイバーセキュリティが多くの企業にとって最優先事項であることは間違いありません。今日、データベースには従業員 ID から口座番号まであらゆる情報が含まれています。市場には、ウイルス対策ソフトウェア、防御システム、ファイアウォールなど、さまざまなセキュリティ ソリューションも存在します。これらのセキュリティ ソリューションは、人工知能、ブロックチェーン テクノロジー、モノのインターネット (IoT) を通じて今後も改善され、進化していきます。上記の専門家は、AIとMLを組み合わせたセキュリティソリューションを提案しました。たとえば、AI と ML を組み合わせてサイバー脅威から防御します。同社の最終ソリューションは、インテリジェント セキュリティ ソフトウェア、ブロックチェーン セキュリティ ネットワーク、IoT セキュリティ ツールです。

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したがって、機械がよりスマートになるにつれて、世界はより多くの相互接続されたデバイスによってさらにつながるようになるでしょう。今後、人工知能とMLはあらゆる分野に浸透していくでしょう。人々は、機械が人間と同じくらい賢くなり、人間と機械が調和して共存し、共存する、より良い時代が将来訪れることを期待しています。このビジョンを実現するために、私たち人間は、一方では変化に適応し、他方では先見性のある解決策を考え出し、UBIのようなロボット革命に対処するための計画を立てる必要があります。

原題: 機械学習と人工知能の未来

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