「AI+」が世界を変える！さまざまな分野における 5 つの主要な AI トレンド

この記事は、公開アカウント「Reading the Core」（ID: AI_Discovery）から転載したものです。

人工知能は現代世界で最も注目され、最も議論されているトピックであり、20年後には人々の世界観を変えるでしょう。

AI関連の仕事、特にデータサイエンスや機械学習の職種の需要は頻繁に増加しており、約100年前に電気が世界を変えたのと同じように、人工知能も世界を変えるだろうと人々は信じています。アンドリュー・ン教授（スタンフォード大学コンピュータサイエンスおよび電気工学准教授）は、「人工知能は新しい電気である」という有名な言葉を繰り返し強調してきました。

人工知能の分野は急速に進歩しています。グラフィックス プロセッシング ユニット (グラフィックス カード、GPU とも呼ばれます) と大量のデータのおかげで、人工知能の処理能力と計算能力が向上し、ディープラーニングと最新のアルゴリズムでリードできるようになりました。

当初は部屋全体を占めていたコンピューターから、手のひらサイズのスマートフォンや人工知能に至るまで、顔認識や異物検出など、かつては不可能と考えられていたタスクを実行できるようになりました。

ロボット工学や電子工学など、時代とともに進歩し、より高度な分野へと向かっている興味深い分野も数多くあります。この記事では、想像を超えて世界中に広がるであろう5つの主要な人工知能またはAI複合技術とトレンドを検証します。

1. 自動化と人工知能

ロボット工学は今後数十年で大きな期待が寄せられており、現実世界でロボットが実装される分野の選択肢は非常に多岐にわたります。

ロボット工学には、工場や産業における産業用ロボットやロボットアーム、火星や月などの外惑星を探査する宇宙探査車、軍事用途、医療用途など、幅広い用途があります。しかし、将来的には、人工知能とロボットの組み合わせが革新的な方法となり、今後数年間で状況を変えることになるでしょう。 AI を統合したロボットは、人間が望む行動を処理、計算、評価し、実行できるようになります。

ロボット工学と人工知能は将来の発展に大きな可能性を秘めています。データ サイエンス プロジェクトとロボットの統合は、最小限の人的資源と物的資源で、産業界における最先端の製品製造を実現する大きな可能性を秘めています。ロボットと AI は無限の能力を備えており、手元のタスクを処理する上で大きな可能性を秘めています。人工知能とロボット工学は、産業用アプリケーションにおけるタスクの自動化に強力な組み合わせであり、さまざまな実際の使用例において無限の可能性を秘めています。

SF映画に登場するAIロボットが人間の仕事を奪ったり、世界を征服したりするのではないかという懸念については、これは全く無用な心配です。前者の場合、ロボットは常に何らかの人間の介入を必要としますが、後者の場合、真の人工知能が実現されるまでにはまだまだ長い道のりがあります。したがって、少なくとも今後 20 年間は、上記 2 つの懸念はまったく必要ありません。

2. GPT-3とその他のエキサイティングな開発

ディープラーニングと AI は、単純な LSTM から BERT、トランスフォーマー、シーケンス間アテンション モデルなどの使用まで、自然言語処理において大きな進歩を遂げてきました。

Generative Pretrained Transformer 3 は、ディープラーニングを使用して人間が理解できるテキストを生成する自己回帰言語モデルです。サンフランシスコの人工知能研究機関 OpenAI によって作成された GPT-n シリーズの第 3 世代の言語予測モデルです。

開発された GPT-3 モデルは、自然言語処理の分野における前進です。 OpenAI は、約 1,750 億のトレーニング パラメータでモデルの重みをトレーニングし、このモデルは人間の介入なしにニュース記事や雑誌全体を作成できるようになりました。

継続的な資金提供とサポートの強化により、これらの分野は発展と進歩を遂げ、産業用 AI からゲーム用 AI まであらゆる分野の研究が飛躍的に増加し、生産性が大幅に向上し、幅広い成功につながっています。

3. クラウドAI

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画像ソース: unsplash

クラウド コンピューティングとは、ユーザーが直接管理することなく、コンピュータ システム リソース (特にデータ ストレージとコンピューティング能力) をオンデマンドで利用できることです。この用語は、多くのユーザーが利用できるインターネット上のデータ センターを表すときによく使用されます。

クラウド コンピューティングと人工知能の組み合わせは、まさにこの分野に革命をもたらしました。そして、これら 2 つの優れたアプリケーション プラクティスを組み合わせると、驚くべき成果が得られます。 AI と統合されたクラウド コンピューティングの主な利点は、利用可能なリソースの範囲が広いことです。

GPU を使用して複雑なディープラーニング計算を実行し、これらの AI モデルをクラウドに展開して、より多くのユーザーに提供できるようになったことは、大きな成果です。 Google Collaboratory は、AI プロジェクトを評価、計算、共有するための Jupyter ノートブックを構築するための優れたプラットフォームです。

4. AIとIoT（モノのインターネット）: (AIOT)

モノのインターネット (IoT) は、インターネットを介して他のデバイスやシステムに接続し、データを交換することを目的として、センサー、ソフトウェア、その他のテクノロジーが組み込まれた物理的なオブジェクト (「モノ」) のネットワークを表します。

AI と IoT の組み合わせにより、「人工モノのインターネット」または略して「AIOT」と呼ばれる、興味深くユニークな新しい研究分野が形成されました。 AI 対応のモノのインターネット (IoT) は、人間の介入をほとんどまたはまったく受けずに意思決定機能をサポートしながら、インテリジェントな動作をシミュレートできるスマート マシンを作成できます。

Raspberry Pi、Nvidia Jetson Nanoなどの組み込みIoTデバイスにAIを組み込むことで、社会全体にとって利益のある有益な傑作を開発することができます。 Alexa、Siri、Google AI などの仮想アシスタントのいくつかの例は、高度なインテリジェンスと将来の可能性を示しています。

5. GAN（生成的敵対的ネットワーク）

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2014 年に Ian Goodfellow 氏によって開発され、先駆者となった GAN は、これまでに存在しなかったビジョンや画像を作成できる驚くべき能力を備えているため、ディープラーニングの未来と考えられています。生成的敵対的ネットワークはディープラーニングの現在の頂点であり、その曲線は常に改善し続けています。

GAN が未来であり、人工知能に永遠に革命をもたらすことは否定できません。 2 つのネットワーク (ジェネレーターとディスクリミネーター) が互いに対立しており、少し論争があることを指摘する必要があります。

ジェネレーターは、偽造コピーを検出することを目的とする識別器の基本的なチェックを回避するために、本物そっくりの偽造画像を作成しようとします。この追いかけっこの末、これまで誰も見たことのない、実際に存在する、そして人間の想像をはるかに超えるユニークなサンプルが開発されました。

AI の分野では、最適化と開発が無限に実現可能であり、これらの主要な新たなトレンドは、AI とその同時代の未来の兆候にすぎません。人工知能は私たちの周りにたくさんあります。この分野の急速な発展は本当に魅力的で、新しいテクノロジーと人工知能の台頭は刺激的です。未来には無限の想像力が広がっています！