2020年のAIの7つの開発トレンド

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追加の AI アプリケーションの需要が高まるにつれて、企業はデータ サイエンス プロセスの加速に役立つテクノロジーに投資する必要があります。ただし、機械学習モデルの実装と最適化は、データ サイエンスの課題の一部にすぎません。

実際、データ サイエンティストが実行しなければならない作業の大部分は、データ サイエンスの中核である特徴エンジニアリングなど、ML モデルの選択と最適化に先立つタスクに関連しています。 2020 年に注目すべき AI のトレンドは次のとおりです。

1. 人工知能とより良い医療

人工知能は実際に患者の治療方法を変えるでしょう。 AI は多くのタスクをより短時間かつ低コストで実行し、患者、医師、病院管理者の生活を簡素化します。 MRI、X線装置、CTスキャナーの能力は疑う余地がありません。ロボット医師は手術をより清潔かつ正確にすることで、徐々に外科手術の現場を席巻しつつある。 AIはすでに皮膚がんを専門の皮膚科医よりも正確に検出できるため、AIを活用することで病気の検出はさらに正確になります。

2. 量子コンピューティングはAIに付加価値をもたらす

2020 年に注目すべきもう 1 つのトレンドは、量子コンピューティングと AI の進歩です。量子コンピューティングは、コンピューターサイエンスの多くの側面に革命をもたらし、将来的には AI を強化することが期待されています。大量のデータを生成、保存、分析する際の速度と効率を大幅に向上するように設計されています。これは、ビッグデータ、機械学習、AI 認知に大きな可能性をもたらす可能性があります。膨大なデータセットを精査し、理解する速度が劇的に向上することで、AIと人間は大きな恩恵を受けるはずです。新たな産業革命を引き起こす可能性もある。時間だけが答えを教えてくれるでしょう。

3. コンピュータグラフィックスは人工知能から大きな恩恵を受ける

2020 年に注目すべきトレンドの 1 つは、コンピューター生成グラフィックスにおける AI の利用の進歩です。これは、映画やゲームで高忠実度の環境、乗り物、キャラクターを作成するなど、よりリアルな効果を実現する場合に特に当てはまります。金属、木材、ブドウの皮の鈍い光沢を画面上でリアルに再現することは、多くの場合、非常に時間のかかるプロセスです。人間のアーティストにとっては、多くの経験と忍耐も必要になる傾向があります。すでにさまざまな研究者が、AI が重労働をこなせるようにするための新しい方法を開発しています。 AI は、レイ トレーシングやラスタライゼーションなどの機能を改善し、コンピューター ゲームで超現実的なグラフィックスをより安価かつ高速にレンダリングする方法を作成するために使用されています。ウィーンでは、アーティストの指導の下、多くの研究者がプロセスの一部またはすべてを自動化する方法の研究も行っている。ニューラル ネットワークと機械学習を使用して、クリエイターからのプロンプトを受け取り、承認用のサンプル画像を生成します。

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4. AIとディープフェイクがよりリアルに

ディープフェイクは近年大きな進歩を遂げたもう一つの分野です。 2019年、多くのソーシャルメディアネットワークで大量の虚偽の情報が拡散されました。しかし、時間が経つにつれて、テクノロジーはますます洗練されていくでしょう。これにより、現実世界で人々の評判を傷つけたり破壊したりする可能性のある、憂慮すべき結果が生じる可能性があります。ディープフェイクと本物の録画を区別することがますます難しくなる中、将来それが偽物かどうかをどうやって見分けるのでしょうか?ディープフェイクは政治的な誤報を広めたり、企業を妨害したり、さらにはネットいじめに利用される可能性が簡単にあるため、これは重要です。 GoogleとFacebookは、何千ものディープフェイク動画を公開し、AIにその検出方法を教えることで、この問題を克服しようとしてきた。残念ながら、彼らも時々悲しんでいるようです。

5. 人工知能と自動機械学習（AutoML）

データの前処理、変換 AutoML は ETL タスクを実行する機能を備えており、2020 年にはさらに普及する可能性があります。 AutoML テクノロジーはモデルの選択、ハイパーパラメータの最適化、スコアリングを自動化できますが、他のクラウド プロバイダーはすでに「自動運転」の代替サービスを提供しています。

6. 人工知能と連合機械学習

2017 年に、Google は分散学習の概念を導入しました。これは、分散データを使用してモデルを部分的または完全にトレーニングするアプローチです。ベースライン モデルをコンピューターでトレーニングし、そのモデルをエンド ユーザー (携帯電話、ラップトップ、タブレット) に発送して、そのデータにアクセスし、モデルの微調整やパーソナライズを行うことを考えてみましょう。ベースライン モデルが特定の要件を満たすと、モデルはクライアントに配信され、クライアントは最終的に外部のアクターとユーザー データを共有せずにモデルをトレーニングします。

7. 人工知能とセキュリティ 高度な生体認証サービス

人工知能 人工知能は私たちの生活の基本的な側面となり、機械を通じて知性を発揮します。生体認証データと組み合わせて使用​​すると、真の認証ソリューションが提供され、サイバー犯罪者が騙すことが難しくなります。 AI は生体認証 ID 検証を強化してセキュリティを強化します。実際、将来的には、人がトラウマを負っているのか、怒っているのかを判断することが可能になるでしょう。 2020 年には、この革新的な技術がさらに信頼性と精度を高めて拡張されます。