人工知能の便利な日常的な活用例8つ

人工知能が私たちの生活にどのような影響を与えているかを示す例は無数にあります。これを「ロボットが悪の天才で世界を支配する」現象と呼ぶ人もいますが、AI が時間、お金、エネルギーを節約して生活を楽にしていることは否定できません。

[[357490]]

「人工知能」という用語を Google で検索して、何らかの形でこの記事にたどり着いた場合、または Uber を利用して通勤した場合、あなたは人工知能を活用したことになります。

人工知能が私たちの生活にどのような影響を与えているかを示す例は無数にあります。これを「ロボットが悪の天才で世界を支配する」現象と呼ぶ人もいますが、AI が時間、お金、エネルギーを節約して生活を楽にしていることは否定できません。

用語
人工知能とは、機械が特別に設計されたアルゴリズムを通じてデータを理解、分析、学習し、それによって人間の思考の青写真として機能する現象を指します。人工知能マシンは人間の行動パターンを記憶し、好みに応じて調整することができます。

私たちの議論の中で出会う AI に密接に関連する主な概念は、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理 (NLP) です。先に進む前にこれらを理解しておきましょう。

機械学習 (ML) では、ビッグデータの例を通じて重要な概念に関する知識を機械に教えますが、ビッグデータは機械が理解できるように構造化 (機械言語で) する必要があります。これは、適切なアルゴリズムを提供することによって行われます。

ディープラーニングは ML をさらに一歩進めたもので、表現を通じて学習しますが、意味を成すためにデータを構造化する必要はありません。これは、人間の神経構造にヒントを得た人工ニューラル ネットワークによるものです。

自然言語処理 (NLP) は、コンピュータ サイエンスにおける言語ツールです。これにより、機械は人間の言語を読み取って解釈できるようになります。 NLP は人間の言語データの自動翻訳を可能にし、異なる言語を話す 2 つのエンティティ (コンピューターと人間) が対話できるようにします。

用語を理解したところで、人工知能の例とその仕組みについて詳しく見ていきましょう。

人工知能の8つの例
ここでは、毎日目にするかもしれないが、その AI の側面に気付いていないかもしれない人工知能の例を 8 つ挙げます。

1. Googleマップと配車アプリ
マッピング アプリケーションはどのようにして正確な方向、最適なルート、さらには道路上の障害物や交通渋滞を把握するのでしょうか?つい最近まで、旅行のナビゲーションには GPS (衛星ベースのナビゲーション システム) のみが使用されていました。しかし現在では、特定の環境でユーザーに優れた体験を提供するために人工知能が組み込まれています。

機械学習を通じて、アプリのアルゴリズムは建物の端を記憶し、作業員が手動で識別した後、システムに取り込まれます。これにより、明確な建物のビジュアルをマップに追加できるようになります。もう一つの機能は、手書きの番地を認識して理解する機能で、通勤者が目的の家を見つけるのに役立ちます。正式な道路標識がない場所も、輪郭や手書きのラベルで識別できます。

アプリケーションは、トラフィックを理解して識別するように学習されています。したがって、道路の障害や渋滞を回避した最適なルートを推奨します。 AI ベースのアルゴリズムは、交通状況に基づいて計算するように学習されているため、目的地に到着するまでの正確な距離と時間をユーザーに伝えます。ユーザーは目的地に到着する前に自分の位置の写真を見ることもできます。

そのため、同様のAI技術を採用することで、さまざまな配車アプリケーションも登場しています。つまり、地図上で自分の位置を正確に特定してアプリからタクシーを予約するときは、このように機能します。

2. 顔検出と認識
写真を撮るときに顔に仮想フィルターを適用したり、Face ID を使用して携帯電話のロックを解除したりすることは、今や私たちの日常生活の一部となっている 2 つの AI アプリケーションです。前者は顔検出、つまり人間の顔を認識することです。後者は顔認識を使用して特定の顔を識別します。

これはどのように作動しますか？

インテリジェントな機械は、多くの場合、人間の能力に匹敵し、時にはそれを上回ります。人間の乳児は、目、鼻、唇、顔の形などの顔の特徴を認識し始めます。しかし、顔はそれだけではありません。人の顔をユニークにする要素は数多くあります。インテリジェントマシンは、顔の座標（関心領域として顔の周囲に四角形を形成する x、y、w、h）、ランドマーク（目、鼻など）、および配置（幾何学的構造）を認識するように学習します。

顔認識は、政府機関や空港での監視やセキュリティにも使用されています。例えば、ロンドンのガトウィック空港では、乗客の搭乗前にIDチェックとして顔認識カメラを使用している。

3. テキストエディタまたはオートコレクト
文書を入力するときに、文書の複雑さに応じて、スペルミス、文法、読みやすさ、盗用をチェックできる組み込みまたはダウンロード可能な自動修正ツールがあります。

英語が流暢になるには、その言語を学ぶのにある程度時間を費やさなければなりません。同様に、AI アルゴリズムは機械学習、ディープラーニング、自然言語処理を使用して、言語の誤った使用法を識別し、修正を提案します。

言語学者とコンピューター科学者が協力して、学校と同じように機械に文法を教えています。機械には、機械が理解できる方法で整理された大量の高品質の言語データが入力されます。したがって、1 つのコンマを間違って使用した場合でも、エディターはそれを赤でマークし、提案を表示します。

次回、言語編集者に文書をレビューしてもらうときには、人工知能の多くの例の 1 つを使用していることを認識してください。

4. 検索と推奨アルゴリズム
お気に入りの映画を見たり、曲を聴いたり、オンラインで買い物をしたりしたいとき、提案されたコンテンツがまさに自分の興味と一致していることに気づいたことがありますか?これが人工知能の力です。

これらのインテリジェントな推奨システムは、ユーザーのオンライン活動から行動や興味を学習し、類似したコンテンツを提供します。継続的なトレーニングを通じて、パーソナライズされた体験を実現できます。データはフロントエンド（ユーザーから）で収集され、ビッグデータとして保存され、機械学習とディープラーニングを通じて分析されます。その後、ユーザーがさらに検索しなくても、提案を通じてユーザーの好みを予測できます。

同様に、最適化された検索エンジンエクスペリエンスも人工知能の一例です。多くの場合、上位の検索結果には、私たちが求めている答えが表示されます。どうやってそうなった？

品質管理アルゴリズムにデータをフィードして、SEO スパムを超える高品質のコンテンツを識別します。これにより、検索結果が品質の昇順に並べ替えられ、最高のユーザー エクスペリエンスが実現します。

検索エンジンはコードで構成されているため、自然言語処理テクノロジーはこれらのアプリケーションが人間を理解するのに役立ちます。実際、上位の検索をまとめ、ユーザーが入力し始めるクエリを予測することで、ユーザーがどのような質問をするかを予測することもできます。

音声検索や画像検索などの新しい機能も、機械に絶えずプログラムされています。ショッピングモールで流れている曲を探したいときは、携帯電話をショッピングモールの横に持ってくるだけで、音楽認識アプリが数秒でその曲名を教えてくれます。豊富な曲データベースを精査した後、マシンは曲に関連するすべての詳細も教えてくれます。

5. チャットボット
カスタマー サービス担当者として、質問に答えるのは時間がかかることがあります。 AI ソリューションの 1 つは、アルゴリズムを使用して機械をトレーニングし、チャットボットを通じて顧客のニーズに応えることです。これにより、機械は一般的な質問に答えたり、注文を受け付けて追跡したりできるようになります。

チャットボットは、自然言語処理 (NLP) を通じて顧客担当者の会話スタイルを模倣するように学習されます。高度なチャットボットでは、特定の入力形式 (はい/いいえの質問など) は不要になりました。詳細な回答を必要とする複雑な質問に答えることができます。実際には、彼らは顧客担当者のような印象を与える人工知能の単なる一例です。

受け取った応答に低い評価を付けた場合、ロボットは間違いを特定し、次回修正して、最大限の顧客満足度を保証します。

6. デジタルアシスタント
私たちは、手が回らないときには、代わりにタスクを実行するデジタル アシスタントに頼ることがよくあります。コーヒーを片手に運転中に、アシスタントに母親に電話するように頼むかもしれません。アシスタント（Siri など）が連絡先にアクセスし、「お母さん」という言葉を認識して電話をかけます。

Siri は、話しかけられたときにのみ応答でき、複雑な回答を返すことができない低レベル モデルの例です。最新のデジタル アシスタントは人間の言語に精通しており、高度な NLP と ML を統合しています。複雑なコマンド入力を理解し、満足のいく出力を生成します。これらは適応性があり、ユーザーの好み、スケジュール、習慣を分析できます。これにより、リマインダー、プロンプト、スケジュールの形式で、物事を体系化、整理、計画できるようになります。

7. ソーシャルメディア
ソーシャル メディアの出現により、世界に新たな物語がもたらされ、表現の自由が過度に広がりました。しかし、これはサイバー犯罪、ネットいじめ、ヘイトスピーチなどの社会的欠点ももたらします。さまざまなソーシャル メディア アプリケーションは、AI のサポートを利用してこれらの問題を制御したり、ユーザーに他の興味深い機能を提供したりしています。

AI アルゴリズムは、人間よりもはるかに速くヘイトスピーチを含む投稿を検出し、すぐに削除できます。これは、さまざまな言語で憎悪のキーワード、フレーズ、シンボルを識別する能力によって可能になります。これらはシステムに入力され、辞書に新しい単語を追加する機能が追加されました。ディープラーニングのニューラル ネットワーク アーキテクチャは、このプロセスの重要な部分です。

絵文字はさまざまな感情を表現する最良の方法になりました。 AI テクノロジーは、特定のテキストの意味を理解し、予測テキストの一部として正しい絵文字を提案できるため、このデジタル言語も理解できます。

ソーシャル メディアは、ユーザーの共感を呼ぶコンテンツを理解し、類似のコンテンツを提案することもできる AI の優れた例です。顔認識は、自動提案を通じてユーザーが友人にタグを付けられるようにするために、ソーシャル メディア アカウントでも使用されています。スマート フィルターはスパムや不要なメールを識別して自動的に削除します。スマート リプライは、ユーザーが楽しめるもう 1 つの機能です。

ソーシャルメディア業界の将来の計画には、投稿および消費されたコンテンツを分析することで、自殺傾向などのメンタルヘルスの問題を特定するために AI を使用することも含まれています。これをメンタルヘルスの専門家に転送することができます。

8. 電子決済
銀行は現在、支払いプロセスを合理化して顧客の利便性を高めるために AI を活用しています。

ユーザーのクレジットカードの支出パターンを観察して不正行為を検出することも、人工知能の一例です。たとえば、アルゴリズムは、ユーザー X がどの製品を購入するか、いつ、どこで購入するか、価格がどの価格帯になるかを把握します。ユーザー プロファイルに適合しない異常なアクティビティが発生した場合、システムは直ちにユーザー X に警告を発します。

要約する
AI アルゴリズムは人間の能力を超えており、時間を節約できるため、科学者は他のより重要な発見に努力を集中することができます。

これまで取り上げた AI の例は、娯楽の源としてだけでなく、私たちが依存するようになった無数のユーティリティも提供します。人工知能の分野はまだ初期段階であり、人間の能力をより正確に再現する発明が数多く存在します。