AI の応用分野トップ 10 を調べて、自分の専攻分野が含まれているかどうか確認してください。

人工知能や脳の研究を考えるとき、人々はターミネーターマシンが世界を破壊するイメージを思い浮かべます。ありがたいことに、状況は今のところ見た目ほど悪くはありません。この記事では、人工知能が地球の発展にどのように貢献し、最終的に人類に利益をもたらすことができるかを探ります。この記事では、人工知能が医療、金融、農業などのさまざまな分野にどのように影響するかを含め、人工知能の応用について説明します。

マーケティング

マーケティングの目的は、製品を美しくしてより多くの顧客を引き付けることです。人間は美化がとても得意です。ブランドや企業を宣伝するために設計されたアルゴリズムやロボットも良い結果をもたらす可能性があります。

2000 年代初頭には、正確な製品名を知らなければオンライン ストアを検索することはほぼ不可能でした。今では状況は大きく変わり、どのオンライン ストアでも製品を検索すると、その製品に関連する可能性のあるすべての結果が表示されます。まるでこれらの検索エンジンが私たちの心を読んでいるかのようです! わずか数秒で、関連するすべての項目のリストが表示されます。 Netflix でぴったりの映画を見つけるようなものです。

人工知能がマーケティングを支援

人々が Netflix に魅了される理由の 1 つは、同社の予測技術が映画に対する顧客の反応に基づいており、その精度が極めて高いことです。何百万もの記録をレビューし、個人の過去の行動や映画の選択に基づいて、その人が好む可能性のある番組や映画を提案します。このテクノロジーは、データセットが拡大するにつれて、日々賢くなっていきます。

人工知能が発展し続けると、近い将来、消費者は写真を撮るだけでオンラインで商品を購入できるようになるかもしれません。 Camfindなどの企業はすでにこれを開発しようとしています。

銀行業務

銀行業界では、人工知能が想像以上に急速に成長しています。多くの銀行がすでに AI システムを導入して、顧客サポートの提供、異常の検出、クレジットカード詐欺の検出を行っています。 HDFC 銀行はその典型的な例です。

HDFC銀行は、バングラデシュのSenseForth人工知能研究所が開発したAIチャットボットEVA（電子仮想アシスタント）を開発しました。

EVA は開始以来、300 万件を超える顧客からの問い合わせを処理し、50 万人を超えるユニーク ユーザーとやり取りし、100 万件を超える会話を実施してきました。 EVA は何千もの情報源から知識を収集し、0.4 秒以内に簡潔な回答を提供できます。

詐欺を防止するために人工知能を使用するというのは新しいアイデアではありません。実際、AI は小売業や金融業など、さまざまなビジネス分野でセキュリティを強化するために活用できます。

クレジットカードが使用された場所やエンドポイントがアクセスされた場所を追跡することで、セキュリティ専門家はより効果的に詐欺を防止できます。組織は人工知能を使用してトランザクションの動作を分析し、これらのステップを追跡します。

MastercardやRBS WorldPayなどの企業は、長年にわたりAIとディープラーニングを使用して不正取引を検出し、銀行カード詐欺を防止し、数百万ドルの損失を防いできました。

金融業界

企業は、コンピューターやデータ サイエンティストからの情報を活用して、将来の市場動向を判断してきました。取引は主に将来を正確に予測する能力に依存します。

機械は短時間で大量のデータを処理できるため、特に適しています。機械は過去のデータのパターンを観察し、これらのパターンが将来どのように進化するかを予測することも学習できます。

取引が急速に進む時代において、金融機関は株式取引量を増やして利益を増やすために人工知能を活用している。

日本の大手証券会社の一つである野村證券がその一例です。野村證券は、株式取引のベテランの経験的知見をコンピューターで分析するという目標を追求してきた。野村證券は長年の研究を経て、新たな株式取引システムを立ち上げる準備を整えた。

新しいシステムは、大量の取引価格と取引データをコンピューターに保存し、この情報ベースを使用して評価を行います。たとえば、現在の市況が 2 週間前とどの程度似ているかを判断し、数分以内に株価がどのように変化するかを予測できます。これは、市場価格の予測に基づいて、より良い取引決定を下すのに役立ちます。

農業

2050 年までに、世界は食糧生産を 50% 増やす必要があります。そうしないと食糧不足に陥ります。心配です。唯一の解決策は、リソースをより慎重に使用することです。そうは言っても、AI は農家が資源をより持続的に使用しながら、土地からより多くの収穫を得るのに役立ちます。

気候変動、人口増加、食糧安全保障などの問題により、農業部門は作物の収穫量を増やすためのより革新的な方法を見つけることを余儀なくされています。

組織は自動化とロボット工学を活用して、農家が作物を雑草からより効果的に保護できるように支援しています。

Blue River Technology 社は、物体検出などのコンピューター ビジョン技術を使用して綿花を監視し、除草剤を正確に散布して除草剤耐性の防止に役立つ See&Spray ロボットを開発しました。

さらに、ベルリンを拠点とする農業技術のスタートアップ企業PEATは、画像を使用して土壌の潜在的な欠陥や不足している栄養素を特定するPlantixというアプリケーションを開発しました。

画像認識アプリケーションは、ユーザーのスマートフォンのカメラで撮影した画像を通じて潜在的な欠陥を識別します。その後、土壌修復技術やその他の可能な解決策がユーザーに提供されます。同社によれば、このソフトウェアは推定95パーセントの精度でパターンを検出できるという。

健康管理

多くの医療機関や医療センターは、人命を救うために人工知能を利用しています。ヘルスケア分野で AI が患者を助けている例は、世界中で数え切れないほどあります。

Cambio Health Careという組織は、患者が熱中症の危険にさらされている場合に医師に警告を送ることができる、脳卒中予防のための臨床意思決定支援システムを開発しました。

同様に、Coala Life 社は心臓病の潜在的なリスクを検出できるデジタルデバイスを開発しました。

Aifloo は、老人ホームや在宅介護などを追跡できるシステムを開発しています。ヘルスケアにおける人工知能の最大の利点は、新薬を開発する必要がないことです。既存の医薬品も、正しく使用すれば命を救うことができます。

ゲーム業界

ここ数年、人工知能はゲーム業界に欠かせないものになってきました。実際、AI はゲーム業界で最大の成功を収めています。

DeepMind社の人工知能ソフトウェア「AlphaGo」が世界囲碁チャンピオンのイ・セドルを破り、一夜にして有名になり、人工知能分野で最も重要な業績の一つ​​と呼ばれた。

この勝利の直後、DeepMindはAlphaGoの進化版であるAlphaGo Zeroを開発し、人工知能同士の対決で前世代のAlphaGoを破った。オリジナル版とは異なり、DeepMindは大量のデータとモニタリングを活用し、長期にわたるトレーニングを実施し、高度なシステムが自習を通じてゲームの要点を習得しました。

極度のパニックは、一人称シューティング ビデオ ゲームである FEAR と呼ばれるゲームにおける人工知能の応用例の 1 つでもあります。

しかし、このゲームの何が特別なのでしょうか?

ゲームは対戦相手がゲームを通してトレーニングされ、同じミスを2度繰り返さないように設計されているため、AI 対戦相手の行動を予測することはできません。ゲームが難しくなるほど、彼らは強くなります。これにより、ゲームは非常に難しくなり、プレイヤーは常に戦略を変更して突破口を開くよう動機付けられます。

宇宙探査

宇宙の探査と発見には常に大量のデータの分析が必要です。人工知能と機械学習はビッグデータの処理に最適です。天文学者たちは、人工知能を使ってケプラー望遠鏡からの何年にもわたるデータを精査し、一連の綿密な研究を実施して、遠く離れた8つの惑星からなる太陽系を発見した。

NASAの次の火星探査ミッションである2020年火星探査車も人工知能を使用する予定だ。イージスは現在火星で運用されている人工知能火星探査車です。探査機は火星を調査するために自動的に狙いを定めて写真を撮ることができる。

自動運転車

自動運転車は人工知能の分野で常に話題になっています。自動運転車の開発は必然的に交通システムに革命的な変化をもたらすでしょう。

Waymo などの企業は、初の AI 搭載公共配車サービスを開発する前に、フェニックスで数回のテスト走行を実施しました。 AIシステムは車両のレーダー、カメラ、GPS、クラウドサービスからデータを収集し、車両を操縦するための制御信号を生成します。

高度なディープラーニング アルゴリズムにより、車両の近くにある物体の動作を正確に予測できるため、Waymo の車両はより安全で効率的になります。

もう一つの有名な自動運転車はテスラ社製です。人工知能は、コンピュータービジョン、画像検出、ディープラーニングを通じて、物体を自動的に検出できる自動運転車を生み出しました。

イーロン・マスク氏は、テスラの自動運転車とオートパイロット機能に実装された人工知能について多く語ってきた。同氏は、テスラは今年末までに完全自動運転車を路上で走らせ、来年には「ロボットタクシー」（運転手なしで乗客を輸送できる車）を運行開始する予定だと述べた。

チャットボット

今日、仮想アシスタント技術はあらゆるところに存在します。ほぼすべての家庭には、家電製品を制御する仮想アシスタントが備わっています。たとえば、Siri、Cortana、Alexa などです。これらは、優れたユーザー エクスペリエンスを提供するため人気があります。

Amazon Echo は、AI を使用して人間の音声を望ましい動作に変換する方法の一例です。デバイスは音声認識と自然言語処理を使用してユーザーのコマンドを実行します。お気に入りの曲を再生するだけでなく、家庭用機器の制御、タクシーの予約、電話の発信、食べ物の注文、天気予報の確認など、さまざまなことができます。

もう 1 つの例は、Google が新たにリリースした仮想アシスタント「Google Duplex」です。これは驚くほど強力な機能を備えています。電話に出たり、予約を取ったりできるだけでなく、人と対話することもできます。

このデバイスは、自然言語処理と機械学習アルゴリズムを使用して人間の言語を処理し、スケジュールの管理、スマートホームの制御、予約の作成などのさまざまなタスクを実行します。

ソーシャルメディア

ソーシャル メディアが人々の生活に入り込んで以来、チャット、ツイート、投稿などによって膨大な量のデータが生成されてきました。ビッグデータがあるところでは、人工知能や機械学習がよく見られます。

Facebook などのソーシャル メディア プラットフォームは、顔認証に人工知能を使用しており、機械学習とディープラーニングを使用して顔の特徴を検出し、友人にタグを付けます。ディープラーニングは、一連のディープニューラルネットワークを使用して画像から詳細を抽出します。さらに、機械学習アルゴリズムは、ユーザーの興味に基づいてコンテンツをパーソナライズすることもできます。

Twitter は悪意のあるコメントや脅威を識別するために人工知能も使用しています。 Twitter は、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理を使用して、不快なコンテンツをフィルタリングします。 Twitterはテロリストに関連するアカウント30万件を発見し削除したが、そのうち95%は人間以外のAIマシンによって発見された。

人工知能が生み出す

人工知能マシンが音楽を作曲したり絵を描いたりしたらどうなるか考えたことがありますか?

MuseNetと呼ばれる人工知能システムは、バッハやモーツァルトのようなクラシックの伝説にほぼ匹敵するクラシック音楽を作曲できるようになりました。

MuseNet は、カントリーからモーツァルト、ビートルズまでのスタイルを組み合わせて、10 種類の楽器を使用して 4 分間の楽曲を作成できるディープ ニューラル ネットワークです。

MuseNet は音楽理論の知識に基づいてプログラムされたのではなく、ハーモニー、リズム、スタイルの法則を発見するように自ら学習しました。

人工知能のもう一つの創造的な製品は、自動コンテンツ処理ツールである WordSmith と呼ばれるツールです。 WordSmith は、データを洞察力に富んだ物語に変換する自然言語生成プラットフォームです。