人工知能のトップ10のアプリケーション

人工知能は徐々に私たちの生活に入り込み、さまざまな分野に応用され、多くの産業に莫大な経済的利益をもたらしただけでなく、私たちの生活に多くの変化と利便性をもたらしました。以下では、人工知能の主な応用シナリオをいくつか紹介します。

1. 自動運転車

無人運転車はスマートカーの一種で、車輪付き移動ロボットとも呼ばれます。無人運転を実現するために、主に車内のコンピューター システムに基づくインテリジェント運転コントローラーに依存しています。無人運転に関わる技術には、コンピュータービジョン、自動制御技術など、さまざまな側面が含まれます。

アメリカ、イギリス、ドイツなどの先進国は1970年代から無人運転車の研究に取り組んでおり、中国も1980年代から無人運転車の研究を始めている。

2005年、スタンレーという名の無人運転車が、米国のモハーベ砂漠の未開のコースを平均時速40kmで走行し、約282kmの走行距離を6時間53分58秒で完走しました。

スタンレーはフォルクスワーゲン・トゥアレグの改造車で、フォルクスワーゲン技術研究部、フォルクスワーゲン・グループの電子研究所、スタンフォード大学の共同開発によるものです。車体外側にはカメラ、レーダー、レーザー距離計などを搭載し、周囲の環境を感知し、車体内側には自動運転制御システムを搭載し、指令、ナビゲーション、ブレーキ、加速などの操作を完結します。

2006年、カーネギーメロン大学は、空軍基地付近の道路を交通規則に従って安全に走行し、他の車両や歩行者を避けることができる無人運転車「ボス」を開発した。

近年、人工知能の波の台頭により、無人運転車が話題となり、国内外の多くの企業が自動運転や無人運転車の研究に投資しています。例えば、GoogleのGoogle X研究室はGoogleの無人運転車の開発に積極的に取り組んでおり、Baiduも「Baiduの無人運転車」の研究開発計画を立ち上げました。同社が独自に開発した無人運転車アポロも2018年CCTV春節祝賀会に登場しました。

しかし、過去 2 年間で、自動運転の複雑さは数年前に予想されていたものをはるかに超えていることが判明しており、実際に商用化されるまでにはまだまだ長い道のりがあります。

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2. 顔認識

顔認識は、肖像認識または顔認識とも呼ばれ、顔の特徴に基づいて人物を識別する生体認証技術です。顔認識に関わる技術には、主にコンピュータービジョンや画像処理などがあります。

顔認識システムの研究は1960年代に始まり、その後、コンピュータ技術と光学画像技術の発展により、1980年代には顔認識技術のレベルがさらに向上しました。 1990 年代後半、顔認識技術は主要な応用段階に入りました。現在、顔認識技術は金融、司法、公安、国境検査、航空宇宙、電力、教育、医療など多くの分野で広く使用されています。

顔認識技術の応用に関する興味深い事例がある。ジャッキー・チュンは、コンサートで警察が何度も顔認識技術を使用して逃亡者を捕まえたため、「逃亡者の宿敵」と呼ばれた。

2018年4月7日、ジャッキー・チュンの南昌コンサートが始まった後、スタンドにいたファンが警察によって現場から連行された。実際には彼は逃亡者であり、警備員が顔認識システムを使って観客席で彼を見つけていた。

2018年5月20日、嘉興市で行われたジャッキー・チュンのコンサートで、容疑者のユー氏はセキュリティゲートを通過する際に顔認識システムによって逃亡者として特定され、その後警察に逮捕された。顔認識技術が成熟し、社会的認知が高まるにつれて、より多くの分野に応用され、人々の生活にさらなる変化をもたらすでしょう。

3. 機械翻訳

機械翻訳は計算言語学の分野であり、コンピューターを使用して 1 つの自然言語を別の自然言語に変換するプロセスです。機械翻訳で使用される技術は主にニューラル機械翻訳 (NMT) であり、現在多くの言語で人間よりも優れています。

経済のグローバル化の加速とインターネットの急速な発展に伴い、政治、経済、文化交流の促進における機械翻訳技術の価値はより顕著になり、人々の生活にも多くの利便性をもたらしました。例えば、英語の文学作品を読むとき、Youdao翻訳やGoogle翻訳などのウェブサイトを通じて英語を中国語に簡単に変換できるため、辞書を調べる手間が省け、学習や仕事の効率が向上します。

4. 音声認識

生体認証技術には多くの種類があり、顔認識に加えて、現在最も一般的に使用されているのは声紋認識です。声紋認識は、話者識別と話者確認を含む、話者認識とも呼ばれる生体認証技術です。

声紋認識の動作プロセスは、システムが話者の声紋情報を収集し、それをデータベースに入力することです。話者が再び話すと、システムはこの声紋情報を収集し、データベース内の既存の声紋情報と自動的に比較して、話者の身元を識別します。

従来の身元認識方法（鍵や証明書など）と比較して、声紋認識は忘却に強く、遠隔認証が可能です。既存のアルゴリズム最適化とランダムパスワード技術により、声紋は録音や合成を効果的に防止できるため、安全性、応答性、認識精度に優れています。

同時に、顔認識や虹彩認識などの生体認証技術と比較して、声紋認識技術は電話チャネル、ネットワークチャネルなどを通じてユーザーの声紋特徴を収集する特徴があるため、遠隔での本人確認に大きな利点があります。

現在、声紋認識技術には、声紋認証、声紋ロック、声紋ライブラリのブラックリストなど、多くの応用例があり、金融​​、セキュリティ、スマートホームなどの分野で幅広く使用でき、豊富な応用シナリオを備えています。

5. インテリジェント顧客サービスロボット

インテリジェントカスタマーサービスロボットは、機械を使用して人間の行動をシミュレートする人工知能エンティティです。音声認識と自然な意味理解を実現でき、ビジネス推論と音声応答の機能を備えています。

ユーザーがウェブサイトにアクセスして会話を開始すると、インテリジェントなカスタマーサービスロボットがシステムによって取得された訪問者のアドレス、IP、アクセスパスに基づいて、ユーザーの意図を迅速に分析し、ユーザーの真のニーズに応答します。同時に、インテリジェントな顧客サービス ロボットは、業界に関する膨大な背景知識ベースを備えているため、一般的なユーザーの質問に対して標準的な回答を提供し、回答の精度を向上させることができます。

インテリジェントな顧客サービス ロボットは、顧客の問題解決や意思決定の基礎の提供を支援するために、商業サービスやマーケティングのシナリオで広く使用されています。同時に、応答プロセス中に、インテリジェントな顧客サービスロボットは、適応型トレーニングのために豊富な対話コーパスを組み合わせることができるため、応答語はますます正確になります。

インテリジェントな顧客サービスロボットの垂直開発により、すでに多くの企業のセグメント化されたシナリオにおける問題を深く解決できるようになりました。たとえば、電子商取引企業は販売前のコンサルティングの問題に直面しています。ほとんどの電子商取引企業では、ユーザーからの販売前の質問は、一般的に価格、割引、製品の入手先などのトピックに関するものです。従来の手動のカスタマー サービスでは、このような繰り返しの質問に毎日回答することになるため、より複雑な問題を抱える顧客グループにタイムリーなサービスを提供することができません。

インテリジェントなカスタマーサービスロボットは、ユーザーからのさまざまな単純で反復的な質問に答え、ユーザーに24時間体制の相談と問題解決のサービスを提供することができます。その幅広い応用により、会社の手動カスタマーサービスコストも大幅に削減されました。

6. インテリジェントなアウトバウンドコールロボット

インテリジェントアウトバウンドコールロボットは、音声認識における人工知能の典型的な応用であり、自動的にアウトバウンドコールを開始し、音声合成された自然な人間の声の形でユーザーグループに積極的に製品を紹介することができます。

発信時には、音声認識と自然言語処理技術を使用して顧客の意図を把握し、ターゲットを絞った音声を使用してユーザーと複数回のインタラクティブな会話を実施します。最後に、ユーザーをターゲット別に分類し、各通話の要点を自動的に記録して、発信通話を正常に完了します。

2018年初頭から、インテリジェントなアウトバウンドコールロボットが急成長を遂げています。これらのロボットは、対話中に感情的な揺れ動きをすることなく、自動的に通話に応答、分類、記録、追跡できるため、企業が退屈で反復的で時間のかかる操作を完了するのに役立ち、それによって人員が解放され、大量の人件費と反復作業が削減され、従業員がターゲット顧客に集中してより高いビジネス価値を生み出すことができます。もちろん、スマートな発信ロボットには、ユーザーに頻繁に迷惑をかけるという別の側面もあります。

中華人民共和国工業情報化部は、ユーザーの正当な権利と利益を守り、音声通話サービスの健全な発展を促進するために、2020年8月31日に「通信ショートメッセージと音声通話サービスの管理に関する規則（意見募集稿）」を発行しました。これは、今後の発信通話サービスが、手動であろうと人工知能であろうと、規制監督下で認証され、実行される必要があることを意味します。これにより、インテリジェント発信通話ロボットのユーザーエクスペリエンスとサービス品質に対する要求も高まります。

7. スマートスピーカー

スマートスピーカーは、音声認識や自然言語処理などの人工知能技術を応用した電子製品であり、その担い手です。スマートスピーカーの急速な発展に伴い、スマートホームへの未来の入り口としても注目されています。本質的に、スマートスピーカーは会話を完了できる音声対話機能を備えたマシンです。家庭の消費者は、直接通信することで、セルフサービスの曲の注文、家電製品の制御、生活サービスの有効化などの操作を完了できます。

スマートスピーカーの対話機能を支えるフロントエンド基盤には、主に、人間の音声をテキストに変換する自動音声認識（ASR）技術、テキストの語句、構文、意味などを分析する自然言語処理（NLP）技術、テキストを自然な音声ストリームに変換するテキスト音声合成（TTS）技術などが含まれます。

人工知能技術のサポートにより、スマートスピーカーは、より自然な音声対話方法を備えた家庭内シナリオでのアプリケーションを徐々に増やしています。

8. パーソナライズされた推奨事項

パーソナライズされた推奨は、クラスタリングと協調フィルタリング技術に基づく人工知能アプリケーションです。大規模なデータマイニングに基づいて構築されています。ユーザーの過去の行動を分析することで、製品の推奨、ニュースの推奨など、ユーザーのニーズや興味に合った情報を積極的に提供する推奨モデルが確立されます。

パーソナライズされた推奨事項は、ユーザーが希望する製品を迅速に特定し、受動的な消費意識を弱め、関心と維持を高めるのに役立つだけでなく、販売者がトラフィックを迅速に引き付け、ユーザー グループとポジショニングを特定し、製品マーケティングを実行するのにも役立ちます。

パーソナライズされた推奨システムは、さまざまな Web サイトやアプリで広く使用されています。本質的には、ユーザーの閲覧情報、基本情報、アイテムやコンテンツの好みなど、複数の要素を考慮します。推奨エンジン アルゴリズムを使用して指標を分類し、ユーザーのターゲット要素と一致する情報コンテンツをクラスタ化し、協調フィルタリング アルゴリズムを使用して正確なパーソナライズされた推奨を実現します。

9. 医療画像処理

医療画像処理は、医療分野における人工知能の代表的な応用であり、その処理対象は、臨床医学で広く使用されている磁気共鳴画像法や超音波画像法などのさまざまな画像化機構によって生成された医療画像です。

従来の医療画像診断では、主に2次元のスライス画像を観察することで病変を検出しており、判断には医師の経験が必要になる場合が多くありました。コンピュータ画像処理技術を使用することで、医療画像の画像セグメンテーション、特徴抽出、定量分析、比較分析を実行し、病変の識別とラベル付け、腫瘍放射線治療のための画像内のターゲット領域の自動描画、外科手術のための 3 次元画像再構成を完了することができます。

このアプリケーションは、医師が病変やその他の対象領域の定性的分析や定量的分析を行うのを支援し、医療診断の精度と信頼性を大幅に向上させます。さらに、医療画像処理は、医療教育、手術計画、手術シミュレーション、さまざまな医療研究、医療の2次元画像再構成においても重要な補助的な役割を果たします。

10. 画像検索

画像検索は、近年ユーザーからの需要が高まっている情報検索アプリケーションです。検索方法はテキストベースとコンテンツベースの2種類に分かれています。従来の画像検索では、画像自体の色や質感などの要素のみを認識していました。ディープラーニングに基づく画像検索では、顔、姿勢、地理的位置、キャラクターなどの意味的特徴も考慮し、膨大なデータに対して多次元の分析とマッチングを実行します。

この技術の応用と開発は、画像マッチング検索を使用して同一または類似の対象をうまく見つけたいというユーザーの現在のニーズを満たすだけでなく、同じアイテムの検索や類似オブジェクトの比較など、ユーザーのニーズと行動を分析することで、同社の製品の反復とサービスのアップグレードがその後の作業にさらに重点を置くことを保証することを目的としています。