AI とブロックチェーンは 2020 年にモバイル アプリ業界にどのような革命を起こすのでしょうか?

AI とブロックチェーンは 2020 年にモバイル アプリ業界にどのような革命を起こすのでしょうか?

新たな10年を迎えるにあたり、人々は過去10年間の経験と教訓を活用する必要があります。モバイル アプリケーションの開発は止まることはありません。実際、時間の経過とともに、AI テクノロジーはより体験的で没入感のあるものへと進化し、ビジネス運営の改善からビジネスを次のレベルに成長させることまで、モバイル アプリと連携した新しいテクノロジーは利益をもたらすでしょう。モノのインターネット、ブロックチェーン、人工知能 (AI) は、新しい世界とビジネスにとっての新しい 10 年を豊かにするテクノロジーの一部です。これら 3 つにより、モバイル アプリはよりソリューション指向かつユーザー中心になります。

[[314922]]

自己学習型言語アプリは、AI を活用して翻訳や通訳を支援する方法の優れた例です。この技術により翻訳の必要性がなくなり、ユーザーは問題なく他の国を旅行できるようになります。これは単なる例です。どの業界にも、利用が増え、ビジネスの成長を促進する AI とブロックチェーンの具体的な例があります。

2020年も例外ではありません。モバイルアプリ業界は目覚ましい成長を遂げるでしょう。 AI 業界に何が起こり、企業が新年にこれらの革新的なテクノロジーをどのように活用する予定なのかをご確認ください。

ブロックチェーンと人工知能とは何ですか?

テクノロジーが私たちの世界にどのような影響を与えているのか理解する前に、ブロックチェーンと人工知能の基本を理解する必要があります。

まずは人工知能から始めましょう。 AI は、収集されたすべてのデータと定義された洞察に基づいて、これらの洞察を使用してマシンのアクション ポイントを作成できるアルゴリズムを開発します。基本的に、ユーザーが翻訳アプリに質問すると、アプリは入力された機械学習と、過去のデータや洞察から得た学習に基づいて自動的に回答します。これが AI がモバイル アプリ ユーザーを支援する方法です。今後も過去のデータから学習を続け、エンドユーザーを支援するためにアルゴリズムを改良し続けます。

ほとんどの場合、AI はシステムに取り込まれたリアルタイム データを調べ、主要な意思決定者に実用的な洞察を即座に提供します。ロボットは環境から継続的に学習し、特定の状況と瞬間に人間が行うすべての行動と決定を実行します。多くの大手企業が人工知能技術を導入しています。

これで人工知能がどのように機能するかがわかりました。ここでは、ブロックチェーン技術を簡単に紹介し、その違いとその優れた用途について理解します。

まず、ブロックチェーン技術が初めて導入されたプロセスを紹介します。ビットコインが発売されたとき、多くの人がブロックチェーンがビットコインの基盤技術であることを知っていました。基本的には分散化された透明なデータベースです。言い換えれば、変更内容(ある場合)も含め、すべてのアクティビティを記録する元帳です。

デジタル記録はブロック単位で保存され、ブロックは相互に接続されます。ブロックチェーンという名前の由来はここにあります。このテクノロジーは、データを保護し、管理する方法で知られています。レコードでは、データを保護するためにハッシュが使用される傾向があります。セキュリティに加えて、ブロックチェーン技術はユーザーに透明性も提供します。

人工知能が新年にモバイル アプリ テクノロジーをどのように再定義するのか、また企業が両方のテクノロジーを併用すると何が起こるのかを学びます。

2020 年のモバイル アプリ向けブロックチェーン

2020年には、ブロックチェーンがモバイルアプリケーション、より正確にはテクノロジーチャートを支配すると言われています。モバイル アプリ用メモリとも呼ばれるこのテクノロジーは、システムに入力されたすべての内容を記憶すると言われています。たとえ単一のブロックが組み込まれ、そのブロックの特定の側面が変更されたとしても、このテクノロジによってそれがメモリに記録され、誰もそれを忘れることはありません。

したがって、2020 年までにブロックチェーンは企業にとってゲームチェンジャーとなるでしょう。データのセキュリティに疑問を持ち、その管理方法を検討している企業は、安全性を確保するためにブロックチェーンを検討するでしょう。

  • 金融業界では、ブロックチェーンはすべての財務記録の保護者として機能します。例えば、銀行データ(送信されたパスワードなど)がデータに保存されます。誰かがパスワードを盗もうとしたり、変更しようとしたとしても、ブロックチェーンでは、パスワードを設定した人の承諾なしにはそれが起こりません。誰かが 1 分でも変更すると、それが記録され、すべての関係者に伝達されます。
  • 同様に、教育や音楽などの業界で著作権が重要な役割を果たす場合、ブロックチェーンはスマートコントラクトを通じて権利の管理に役立ちます。

基本的に、ブロックチェーンはこれらのマシンの情報とメモリの保護者として機能します。

2020 年のモバイル アプリ向け人工知能

人工知能はモバイル アプリにおけるスマート テクノロジーであり、2020 年には機械がますますスマートになり、より人間のように動作し、解釈するようになると考えられます。

迅速な意思決定により、タスクの委任が容易になり、システム全体の効率が向上します。効果的な実践に加えて、モバイル アプリの人工知能を通じてパーソナライゼーションも勢いを増すでしょう。最新のアプリケーションはビジネス プロセスに関する洞察を提供し、ビジネス戦略を強化して、ビジネスを成長へと導きます。

ブロックチェーンと人工知能の組み合わせ

ここでは、この組み合わせがモバイル アプリの将来性を保証するためにどのように役立つかについて説明します。

  • この組み合わせにより、パーソナライゼーションがさらに高いレベルに引き上げられます。 AI により、顧客はより多くの洞察を得て、自分のニーズにどのように対応してほしいかを把握できるようになります。ユーザーが何らかの問題に遭遇し、その問題が解決されると、ユーザー エクスペリエンスが向上すると想定します。これらの問題は人工知能に起因しており、機械が問題に自動的に応答し、ビジネス ユニットからの即時かつ実用的な応答によってユーザーがタスクを完了するのに役立ちます。ブロックチェーンはトランザクションのチェーンを管理し、ユーザーが安全なネットワーク上でタスクを完了できるようにすることで、企業はよりパーソナライズされたアプローチを採用し、顧客満足度を向上させ、顧客の忠誠心を高めることができます。
  • このコラボレーションにより、タスクの効率が向上します。まず、機械は直面している問題を認識し、提供されたデータから得られる洞察を通じてそれらを簡単に解決できるようになります。ブロックチェーンは、ピアツーピアモデルを通じて、同じタイプのトランザクションを複数回完了することを容易にします。 AI は応答ノードを識別することでこれを軽減し、ブロックチェーンは応答を適用します。基本的に、これら 2 つのロジックを組み合わせることで、生産性と応答の適時性が向上します。たとえば、支払いが必要です。ブロックチェーンは支払いチャネルをスムーズかつ透明化し、それによってスピードを向上させます。 AI は、どのゲートウェイを使用する必要があるか、および顧客が支払いを完了する方法を定義します。このようにして、両方のテクノロジーにより支払いページが高速化され、チェックアウトのエクスペリエンスが向上します。
  • AI とブロックチェーンを組み合わせることで、ほとんどのモバイル アプリ ユーザーが直面している問題、つまりセキュリティが解決されます。ほとんどのユーザーは、モバイル アプリの使用は安全ではないと考えており、そのため使用を躊躇しています。人工知能は生体認証と画像認識機能を導入し、ブロックチェーンのピアツーピア取引とリンクを実行する機能と組み合わせることで、取引に必要なセキュリティを強化します。チェーンを通過するデータは安全に保たれるため、プロセスはより柔軟になります。

要約する

ブロックチェーンと AI を同時に実装する場合は、テクノロジーの適用にかかるコストとシステムに必要な変更を考慮する必要があります。これら 2 つを組み合わせることで、組織の予測戦略とセキュリティ アプローチを改善できます。その結果、企業はシステムの生産性を向上させ、すべての製品の納期を短縮することができます。基本的に、適切なコラボレーション アプローチを使用することで、企業はビジネスの成長を促進できます。

<<:  機械学習インフラストラクチャを Python ではなく Go で記述する理由は何ですか?

>>:  TigerGraphは、伝染病の予防と制御を完全にサポートするために、エンタープライズレベルのバージョンのライセンスを無償で公開します。

ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

自動運転によりシェアリングエコノミーは再び普及するでしょうか?

自動運転技術の開発は常に議論の的となっています。自動運転の将来に関して、避けて通れない話題が1つあり...

...

UniPAD: ユニバーサル自動運転事前トレーニングモデル!あらゆる種類の知覚タスクをサポートできます

この記事は、Heart of Autonomous Driving の公開アカウントから許可を得て転...

AIは、群衆の中でディープフェイクされたのはあなただけだと認識します

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

長沙の無人タクシーが提起する疑問:本当に無人運転が可能なのか?

自動運転無人現在、スマートカーには2つの呼び方があります。自動車会社がクローズドなシナリオでテストす...

弁護士の仕事もAIによって奪われるのでしょうか?ユーザー: 他に何ができますか?

モバイルインターネット時代の到来により、AIは前例のない成果を達成し、人々の生活のあらゆる側面に入り...

...

Googleがこれまでで最も強力なAIモデル「Gemini」を発表

グーグルは水曜日、AIを収益化する方法に対する回答を求める圧力が高まる中、同社がこれまでで最も強力だ...

...

MITは、ニューラルネットワークトレーニングのブラックボックスを自動的に覗くネットワーク解剖フレームワークを提案

MIT の新しいテクノロジーは、視覚データでトレーニングされたニューラル ネットワークの内部の仕組み...

1 つの記事でニューラル ネットワークを理解する

[51CTO.com からのオリジナル記事]人工知能は近年非常に人気の高い技術です。99 歳から歩け...

強力な提携:ソーシャルロボット企業Furhatがロボット企業Misty Roboticsを買収

ミスティはとんでもない乗り心地を体験した。 FoundryとVenrockから1,150万ドルを調達...