人工知能とモノのインターネット - 未来の技術の融合

人工知能とモノのインターネット - 未来の技術の融合

[[388165]]

将来は自動化となり、人工知能 (AI) とモノのインターネット (IoT) が融合して私たちの生活の技術的側面を支配するようになります。

スマートウォッチ、音声アシスタント、スマートカーの登場により、将来は私たちの生活をより便利にし、環境をより安全にし、使用するツールをよりパーソナライズする同様のデバイスが溢れかえることは間違いありません。

こうした技術の進歩は、ヘルスケア、サプライチェーン管理、自動車、教育などさまざまな分野にも大きな変化をもたらすでしょう。調査によると、人工知能と自動化はビジネスの生産性を高め、世界経済を活性化させるだろう。

人工知能とは何ですか?

人工知能とは、人間や動物の知能、感情、行動を模倣するように訓練された機械に組み込まれた知能です。言い換えれば、人工知能とは、独自の思考を持ち、実験から学習するように開発されたコンピューター プログラムです。

人工知能には4つの種類があります。

反応型AI

これらは最も古い形式の AI であり、記憶を保存したり過去の経験から学習したりしません。

記憶ベースの人工知能

これらの AI は、以前に収集したデータから学習できる反応型マシンの改良版です。

今日のほとんどの AI はこのカテゴリに分類されます。これらの AI は膨大な量のデータでトレーニングされ、以前の動作の記憶を使用して現在の問題に対する解決策を定義します。チャットボットや自動運転車もこの範疇に入ります。

心の理論

心の理論は人工知能の非常に先進的な分野であり、現在も多くの研究が続けられています。これらは、SF映画で見られるタイプの AI です。これらの AI は、人間の欲求や意図を理解し、AI 理論に基づいて意思決定を行う能力を備えています。

将来的には、AI マシンは私たちの思考プロセスを理解し、私たちの感情、信念、環境などに基づいて私たちと対話できるほどの能力を持つようになるかもしれません。

自己意識的

このタイプの AI は自己認識機能を備え、AI 開発の頂点となるでしょう。人工知能が独自のアイデアを持つためには、その進化がこの段階に達する必要があります。実際、AI のこのような進歩は人間にとっても危険となる可能性があり、多くの組織が AI よりも人間の自律性を尊重する法律を提案しています。

[[388166]]

モノのインターネットとは何ですか?

モノのインターネット (IoT) とは、インターネットに接続され、ワイヤレス データ伝送を通じて相互に通信するさまざまなエンティティの相互接続です。このデータの送受信には人間の介入は必要ありません。モノのインターネットは、デバイスとの通信方法を変える最前線にあります。

世界では毎秒127個の新しいIoTデバイスがインターネットに接続されており、2015年にはウェアラブルデバイス市場が223%成長し、2025年までに自動車IoT市場規模は5,417.3億米ドルに達すると予測されています。さらに、IoT はヘルスケアの発展に大きな役割を果たし、2025 年までに収益は驚異的な 1,350 億ドルに達すると予想されています。

IoT と AI は大部分が補完的です。 IoT デバイスは、センサーの助けを借りて動作中に大量のデータを収集し、AI はそのデータを活用してデバイスのパフォーマンスを向上させることができます。

調査によると、IoT デバイスは毎日 2.5 京バイトのデータを生成します。 AI 最適化により、IoT デバイスは動作環境のパターンを学習し、ダウンタイムを削減できます。

たとえば、MindAI は、室温の好みを学習し、一日を通してどのように温度を調整するかを学習するサーモスタットです。あなたの行動を学習した後、あなたの介入なしに最大限の快適さが得られるようにエアコンを調整します。

要約すると、IoT はあらゆるステップでデータの収集、処理、分析に役立ち、それによってこれらのプロセスに関する貴重な洞察を提供します。人工知能モデルの継続的な学習のおかげです。これらのテクノロジーはすでに消費者の生活に影響を与えており、スマートスピーカー、スマートウォッチ、スマートカーなどがますます人気を集めています。これらのテクノロジーを組み合わせることで、あらゆる産業のデジタル化が推進され、自動化を通じて私たちの生活に劇的な変化がもたらされます。 (王慧蘭編)

<<:  CCTV 3.15は顔認識の悪用を暴露し、多くの教育企業が同様のカメラを使用する可能性がある

>>:  持続可能なスマートシティの開発におけるスマートビルの重要な役割

ブログ    
ブログ    

推薦する

DeepMindがニューラルネットワークと強化学習ライブラリをリリース、ネットユーザー:JAXの開発を促進

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

...

Pythonで完全な異常検出アルゴリズムをゼロから実装する

確率を用いた異常検出アルゴリズム異常検出は、外れ値分析の統計タスクとして扱うことができます。 しかし...

機械学習を使うのに開発者である必要はありません

デジタル化と AI の導入が加速する中、企業では人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の開発者が...

...

...

中国のAIを活用した教育の探求

教室に人工知能機器を導入することは、「スマート教育」の重要な形態の一つです。江蘇省宿遷市泗洪県第一実...

...

アリババDAMOアカデミーがAI分野の権威あるランキングトップ6を獲得:人間の学習方法で人間を超える

[[339371]] AIが人間の学習方法を模倣したら何が起こるでしょうか? 8月26日、アリババD...

AI、機械学習、RPA業界への期待

毎年、IT 業界メディアの eWEEK では、新製品、革新的なサービス、開発動向など、IT 業界の今...

PytorchのNNモジュールと最初のニューラルネットワークモデルを実装する

PyTorch でモデルを構築します (主に NN モジュール)。 nn.リニアnn.Linear ...

...

5 つの機械学習アルゴリズムを使用してまれなイベントを分類する方法

[51CTO.com クイック翻訳] 機械学習はデータサイエンスの頂点であり、教師あり学習は機械学習...

AI界のお笑い王に100万の賞金!北京郵電大学、南洋理工大学などが「砂像動画」データセットを公開 FunQA:アルゴリズムで人間のユーモアを学習

人は直感に反する動画(ユーモラスで独創的で視覚的に魅力的な動画)から容易に喜びを得ることができます。...

データガバナンスはAIの将来にとって重要

人工知能は、消費者と組織にとって大きな革命的な進歩です。その結果、さらに重要かつ緊急性の高い発見がい...