2020年の人工知能の時代へようこそ

2019 年は AI にとって非常に素晴らしい年でしたが、これはすべて 2020 年にさらに大きな影響を与えるための準備です。

そんなことは言ってないよ！

MarketsandMarketsの調査レポートによると、AIの発展は世界のGDPに大きな影響を与え、2030年には15.7兆米ドルに達すると予想されています。

それだけではありません。AI テクノロジーは企業にも大きな影響を与えており、2020 年末までに十分な知能を備えるようになるでしょう。

AI がなぜ、どのようにしてあらゆる分野で普及したのか疑問に思われるかもしれません。一緒に答えを見つけましょう。

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AIが普及しつつあるのはなぜでしょうか?

人工知能は、さまざまなデータ情報を通じて反復的な学習と発見を自動化します。しかし、これは機械ベースの自動化プロセスとは異なります。 AI は、さまざまな手作業を自動化するのではなく、大規模なコンピューターベースのタスクを確実かつ疲労なく実行できるようになります。このタイプの自動化プロセスでは、システムを構成し、正しい要求を行うために、依然として手動による調査が必要です。

AI は既存の製品にインテリジェンスも追加します。ほとんどの場合、AI は個別のモバイル アプリとして販売されることはありません。むしろ、Apple が新世代の Apple 製品に Siri を機能として追加したように、すでに使用されている一部の製品は AI によって大幅に改善されるでしょう。

会話型プラットフォーム、自動化、ロボット、スマートマシンを大量のデータと組み合わせることで、投資分析からセキュリティ インテリジェンスまで、家庭や職場の多くのソフトウェア テクノロジを改善することもできます。

人工知能は、データによるプログラミングを可能にする増分学習アルゴリズムを通じて適応されます。人工知能はデータ内のパターンと構造を探し、アルゴリズムが予測や分類のスキルを獲得できるようにします。

したがって、アルゴリズムにチェスの遊び方を教えることができるのと同じように、推奨されるソフトウェア製品もオンラインで教えることができます。新しいデータが利用可能になると、モデルは調整されます。バックディフュージョンは、最初の応答が完全に間違っていた場合に、データ収集とトレーニングを通じてモデルを調整できるようにする AI 手法です。

さらに、AI は多くの隠れ層を持つニューラル ネットワークを使用して、より深いレベルでデータを分析します。しかし、かつては 5 層の隠れた不正検出システムを構築することはほぼ不可能でした。これらすべては、人工知能とビッグデータの強力な計算能力のおかげで変化しました。ディープラーニング モデルは与えられたデータから直接学習するため、モデルをトレーニングするには大量のデータが必要です。提供されるデータが多いほど、モデルの精度が高まります。

人工知能は、ディープニューラルネットワークを通じて、これまでは不可能だった驚異的な精度も達成しました。たとえば、Google 検索、Alexa、Google フォトとのやり取りは完全にディープラーニングに基づいており、使用すればするほど精度が高まります。医療分野では、人工知能技術が画像分類、ディープラーニング、物体認識に広く利用され、訓練を受けた放射線科医と同等の精度でMRI（磁気共鳴画像）でがんを特定できるようになりました。

人工知能もデータをフル活用します。データ アルゴリズムが自己学習すると、データ自体が知的財産になる可能性があります。答えはデータの中にあります。それを見つけるには人工知能を応用するだけです。競争上の優位性を生み出すために、データの役割はこれまで以上に重要になっています。この競争の激しい業界で最良のデータを持っていれば、たとえ誰もが同様の技術を適用したとしても、最良のデータが勝つでしょう。

2020 年に人工知能の影響を最も受けた業界:

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出典:omara

1. 医療業界

ヘルスケア業界では、X 線、CT スキャン、その他の検査や健康テストに関連する複雑な医療データの分析に AI が大いに役立ちます。患者データや臨床研究などのさまざまな外部知識ソースを使用して、各個人に合わせた治療計画をカスタマイズできます。

人工知能は、リアルタイムの分析に基づいて患者に医療アドバイスを提供するためにも使用できます。さらに、ウェブサイトでは臨床意思決定のサポートも提供されます。

Babylon AI医師は患者の症状をデータベースと比較し、適切な治療を提供します。このアプリケーションは音声認識を通じて患者と相談します。

Microsoft の Hanover プロジェクトでは、自然な機械学習の言語とプロセスも使用して、各患者にとって最も効果的な薬物治療オプションについて最も正確な予測を行っています。

2. 小売/電子小売

人工知能は、小売/電子商取引業界での応用で最もよく知られているようです。たとえば、会話型インテリジェンス ソフトウェアは、営業電話を分析し、NLP と音声認識を使用してユーザーを分類することで、企業が顧客とやり取りし、リードを追跡するのに役立ちます。さまざまな小売企業が、仮想顧客サービスアシスタントやチャットボットの助けを借りて、人間の介入なしに基本的な質問に答える 24 時間年中無休の顧客サービスを提供しています。

3. 金融と銀行

金融・銀行業界では、高度で複雑な詐欺や盗難事件が増加しており、オンライン取引は時間とともにますます普及しています。ディープラーニング技術をシステムに適用することで、人工知能はパターンを簡単に分析し、疑わしい行動を識別し、詐欺の可能性を可能な限り阻止することができ、金融ネットワークのセキュリティをまったく新しいレベルに引き上げます。

4. テクノロジー企業

テクノロジー企業は AI ソリューションを生み出しているだけでなく、その恩恵も受けています。さらに、IBM、Google、Apple などのテクノロジー大手は、競争上の優位性を獲得するために、AI 企業/スタートアップの規模を縮小する傾向があります。

さまざまな中小企業が主に使用しているチャットボット プラットフォームに加えて、他の大企業も Microsoft Cortana、Google Home、Apple Siri などのインテリジェントな音声アシスタントを開発しています。さらに、ニューラル ネットワークは人間の言語を分析し、適切な応答を返すためにも使用されます。

今まさに第四次産業革命が起こっています。機械学習、人工知能、データ分析、自動化、ディープラーニング システムは業界に革命をもたらし、企業に多大なチャンスを生み出しています。

AI テクノロジーを使用して従来のソフトウェアをどのように改善できるでしょうか?

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出典:soft.zhiding

フロントエンド製品インターフェース、データ管理、セキュリティなどのさまざまな重要なコンポーネントは、従来のソフトウェアで慎重に処理する必要があります。ただし、従来の SDLC を使用して開発されたさまざまなテクノロジも、主に次の方法を通じて機械学習の恩恵を受けています。

1. ラピッドプロトタイピング

ビジネスニーズをテクノロジー製品に変換するには、計画に数か月、場合によっては数年かかることがありますが、機械学習サービスを使用すると、より少ない技術ドメインの専門家がビジュアルインターフェースや自然言語を使用してテクノロジーを作成できるため、そのプロセスが短縮されます。

2. インテリジェントプログラミングアシスタント

ソフトウェア企業は、ドキュメントを読んだり、ソフトウェア製品をデバッグしたりすることに多くの時間を費やしています。インテリジェント プログラミング アシスタントは、ベスト プラクティス、関連ドキュメント、コード サンプルなどの提案やタイムリーなヘルプを提供することで時間を節約します。これらの特別なヘルパーには、Java 用の Codota と Python 用の Kite が含まれます。

3. 自動分析とエラー処理

さらに、プログラミング アシスタントは過去の経験から学習し、開発の初期段階でさまざまな一般的なエラーを自動的に識別してフラグを立てることができます。この技術を適用すると、機械学習や AI を使用してさまざまなシステム ログを分析し、さまざまなソフトウェア エラーを迅速かつ積極的に特定できるようになります。さらに、近い将来には、人間の介入なしにプログラムが大量のエラーに動的に応答できるようになるかもしれません。

4. 自動コード再編成

クリーンなプログラミング コードは、長期的なメンテナンスと検索エンジンのランキングに不可欠です。トップクラスの AI モバイル アプリ開発企業がテクノロジーを近代化するにつれ、大規模なリセットは避けられず、痛みを伴うことも少なくありません。機械学習や人工知能は、コード分析、自動パフォーマンス最適化、説明などに利用できます。

5. 正確な評価

カスタム ソフトウェアの開発は、期限と予算を大幅に超過します。信頼できる評価には、相当な経験、経営陣との親密な関係、環境に対する理解が必要です。機械学習または AI は、機能の定義、ユーザーの説明、見積もり、実際のデータなどの以前のプロジェクト データに基づいてトレーニングされ、予算と作業に関するより正確な予測を行うことができます。

6. 戦略的な意思決定を行う

どの製品や機能を優先すべきかを議論するのにかなりの時間が費やされますが、この時間を短縮することができます。過去の開発プロジェクトやさまざまなビジネス要因に基づいてトレーニングされた AI ソリューションは、既存のモバイル アプリのパフォーマンスを評価し、ビジネス オーナーやソフトウェア エンジニアリング チームがリスクを最小限に抑え、影響を最大化するための効果を判断するのに役立ちます。

Forrester Research による、人工知能がソフトウェア開発に与える影響に関する新しいレポートによると、ソフトウェア開発への AI の適用に対する関心のほとんどは、エラー検出と自動テスト ツールに集中しています。

ソフトウェアテストにおけるAIの役割

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出典: dreamstime

ソフトウェア開発ライフサイクルにおいて人工知能が果たす最大の役割の 1 つは、ソフトウェアのテストです。ソフトウェアテストにおける人工知能は、基本的に次の 2 つの状況を指します。

• AI駆動型ソフトウェア製品テストツール
• 人工知能製品など

いずれにしても、AI は、開発者がソフトウェア テストを、人間の介入を最小限に抑えた堅牢な自己駆動型トレーニングに変革する上で大きな役割を果たします。現在、モバイル アプリ開発会社が使用する主要なソフトウェア テスト ツールのほとんどは、人工知能の可能性をパッケージに組み込み始めています。たとえば、TestComplete ツールと Eggplant はどちらも、最新製品に AI ベースの機能がいくつか組み込まれています。

AI は私たちのリクエストをよりスマートにするために多大な努力を払ってきましたが、AI ツールに完全な自律性を与えて、私たちの目的に合った完全なソリューションを構築することはできません。現在、より優れたソフトウェア製品を作成して提供するための取り組みを強化するさまざまな AI ツールが存在します。したがって、モバイル アプリ開発者の役割はこれまで以上に重要になりますが、これらの AI 駆動型ツールを使用する能力もさらに重要になります。

要約する

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出典: js.qq

AIが世界中の企業の間で注目を集めていることは間違いありません。

現在、利益を向上させるために AI を選択する企業が増えています。

今日では、企業は自社のソフトウェア ソリューションを完璧かつ高度なものにするために、最高の AI モバイル アプリ開発者を雇用しています。

さらに、多くのモバイル アプリ開発企業は、強力なアプリを作成するために AI をコア テクノロジーとして活用しています。