TOP50 人工知能のケーススタディ: AI は単なる誇大宣伝ではなく、努力によって実現される

AIは自慢するだけでなく、実践を通じて達成されます。

コンセプトがどんなに優れていても、結果が重要です。

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Internet Weeklyは、2020年の人工知能事例TOP100をまとめました。上位50の事例からは、政府、金融、公安、医療など、さまざまな業界の周りで、知らないうちに多くの価値あるシナリオが実現されていることがわかります。

アルゴリズム技術から始まったAI+産業であろうと、伝統的な優位企業の産業+AIであろうと、彼らは人工知能変革の左右の先駆者のようなもので、高みに向かって突き進む過程で、自分たちに最も適した着地経路を見つけることができます。

振り返ってみると、AI は紆余曲折を経て今日に至り、長い道のりを歩んできましたが、実際には数え切れないほどの挫折も経験してきました。

AI の最初の波は、1956 年にダートマス大学で開催された会議によって特徴づけられました。

その後の10年間、それは数え切れないほどの人々の夢と期待に火をつけました。この波は依然として米国が主導しており、一定の成果を上げています。たとえば、アルゴリズム設計により、チェッカープログラムはすでに人間に勝つことができ、シンプルなテキストチャットロボットも作成され、エキスパートシステムを使用して指示に従ってブロックをつかむロボットも多くの人々に驚きをもたらすことができます。

しかし、この熱狂の波は 1973 年に突然終焉を迎えました。ある報告によると、AI 分野における発見は、当初期待されていたほど大きな影響を与えていないという。その後、学術界は激しい批判と自己批判を繰り返し、AI業界は低迷期に陥った。

1976 年、エキスパート システムの普及により、AI 熱狂の第 2 波が到来しました。エキスパート システムと AI の組み合わせがビジネスで大きな役割を果たすようになりました。

このAIの波の中で、米国に加えて、日本政府も研究開発支援に8億ドル以上を割り当てており、英国もAIプロジェクトの構築に3億ポンド以上を費やしている。

しかし、約10年間の調査と再度の総合的な評価を経て、エキスパートシステムとAIの組み合わせが依然として期待されたほど大きな価値を生み出さないことが判明し、AIの研究開発は再び低迷期に陥りました。

AI業界では2度の「大きな飛躍」を経て、さまざまな学派が生まれては消え、人間は大きな期待を抱きながらも現実に失望しています。実は、すべては1つの理由に行き着きます。それは、機械が短期間で人々が期待する知能を達成できないということです。

今回は、ディープニューラルネットワークの技術的ブレークスルーを特徴とするAIの第3の波が中国と米国によって主導され、2014年に始まりました。

したがって、私たちはこの AI の波に対して客観的な態度を持つべきです。この波は、以前の 2 つの AI の波のようにはならないでしょう。それは多くの人々の非現実的な期待とは異なります。業界と確固たるシナリオの実現には、着実かつ現実的な進歩が必要です。

客観的かつ合理的に考えれば、今回は AI が沈まないことを願っています。