人工直感は人工知能の次の発展方向となるだろう

AI はこれまでに開発された最も強力なテクノロジーの 1 つですが、すでに 4 回の進化を経ています。実際、1950 年代に登場して以来、AI の第一世代は「記述的分析」でした。第二世代は「診断分析」です。 AI の第 3 世代であり最新世代は「予測分析」であり、主にすでに起こったことに基づいて将来を予測するものです。今後の第4世代は、人間の直感を模倣できるAI（人工直感）になります。

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予測分析は非常に便利で、データ サイエンティストの時間を節約できますが、履歴データに基づく予測が必要になるという欠点があります。したがって、データ サイエンティストは、新しい未知のシナリオに対して無力になります。本当に「人工知能」を実現したいのであれば、未知の状況に直面するために自ら「考える」ことができる機械が必要です。そこで、人間の直感を模倣できるAI（人工直感）が誕生しました。

つまり、第4世代AIは「人工直感」であり、人間の直感が具体的な指示なしに意思決定を可能にするのと同じように、コンピューターを使って指示されなくても脅威や機会を特定するものです。これは、犯罪現場に入ってすぐに何かがおかしいとわかる経験豊富な刑事や、他の人よりも先にトレンドに気付く経験豊富な投資家に似ています。

実際、人工直感という概念は 5 年前には不可能だと考えられていました。しかし現在、Google、Amazon、IBMなどの企業がソリューションの開発に取り組んでおり、すでにいくつかの企業はそれを実行しています。

簡単に言えば、人工直感は、過去の状況がなくても未知のものを正確に分析できます。複雑なアルゴリズムを使用して、データ間の相関関係や異常を特定し、判断を下します。もちろん、人工的な直感は自動的に起こるものではありません。むしろ、定性モデルを適用してデータセットを分析し、観察された全体的な構成を表すコンテキスト言語を開発することによって行われます。

人工直感はほぼあらゆる業界に応用できますが、金融サービスではすでに大きな進歩を遂げています。これは、マネーロンダリング、詐欺、ATMハッキングなど、巧妙で新しい金融サイバー犯罪の計画を検出するために、世界最大の銀行で使用されています。疑わしい金融活動は、それぞれ独自の接続パラメータ セットを持つ何千ものトランザクションの中に隠れていることがよくあります。非常に複雑な数学的アルゴリズムを使用することで、人工直感は影響力のある 5 つのパラメータを迅速に識別し、アナリストに提示することができます。

99.9% のケースで、アナリストは数百または数千の中から最も重要な 5 つのコンポーネントと接続を見つけ、提示された犯罪の種類を即座に特定しました。したがって、人工直感は、適切なタイプのデータを生成し、データを識別し、高い精度と低い誤検出率でデータを検出し、アナリストが理解しやすい方法でデータを提示する機能を備えています。

要約すると、1950 年代にアラン・チューリングが初めて AI の概念を提唱して以来、AI は長い道のりを歩んできましたが、その進歩は衰える気配がありません。これまでの世代の AI の発展は氷山の一角にすぎません。将来、人工直感は AI が真に「インテリジェント」になるための重要な一歩となります。