日常生活における人工知能の応用トップ 10

[51CTO.com クイック翻訳]経済社会の発展に伴い、テクノロジーはますます複雑になっています。人工知能を活用して意思決定の効率を高めることで、人間の負担が大幅に軽減されました。その結果、世界経済フォーラムは AI を第 4 次産業革命の重要な推進力と表現しています。

[[408068]]

新型コロナウイルスワクチンの開発において人工知能が重要な役割を果たした。しかし、気づいていないかもしれませんが、私たちが当たり前だと思っているものの多くも人工知能に依存しています。スパムのフィルタリングから電車の定刻通りの運行の支援まで、人工知能は私たちの日常生活の中心にあります。

以下では、編集者が日常生活でよく使われる AI アプリケーションのトップ 10 をレビューします。

1. メール

一般的に、電子メールプロバイダーはスパムをフィルタリングするために人工知能アルゴリズムを使用します。世界中の電子メールの 77% がスパムであることを考慮すると、これは非常に効果的です。 Google によれば、同社の人工知能フィルターを通過するスパムは 0.1% 未満だそうだ。さらに、電子メール マーケティング担当者は AI を使用して、誰がいつ電子メールを開いたか、また、どのように反応したかを追跡します。 Google の AI ツールはクラウド ストレージ内のドキュメントを読み取り、ユーザーに最も適切な資料を提示します。しかし、読んだ内容に基づいて広告をターゲットにするアルゴリズムが私たちのプライバシーを侵害しているのではないかと疑問視する人もいます。

2. 携帯電話

人工知能は、テキスト内でよく使われる単語の連想から音声制御のパーソナルアシスタントまで、スマートフォン上の多くの機能を自動化しました。携帯電話の画面が周囲の光に適応する方法や、バッテリー寿命を最適化する方法なども AI に依存します。しかし、一部の批評家はそれに伴うリスクを懸念している。たとえば、電話中かどうかに関わらず、音声制御アシスタントは、あなたの意図が善意であるかどうかに関わらず、あなたが言うことすべてを学習して理解しようとします。これにより、監視や盗聴の機会が生まれます。

3. 銀行

オンラインバンキングは世界中で非常に普及しており、顧客サービスの受付、ユーザーの身元の確認、詐欺対策、顧客の信用度評価とそれに基づいた融資決定など、AI ベースのアプリケーションも一般的です。

AI は取引を監視し、AI チャットボットはアカウント関連の質問に答えることができます。最近の SAS Institute の調査では、銀行の 3 分の 2 以上が AI チャットボットを使用しており、約 63% が不正検出に AI を使用していると回答しました。

4. 医学

X 線検査をしたいですか? 多くの人が思い浮かべるイメージは、白衣を着た臨床医が検査や診断を行っている姿です。しかし今のところは、別の可能性を想像してみましょう。最初の分析は人工知能アルゴリズムによって行われます。実際、AI は問題の診断に非常に優れています。胸部X線写真を使用してがんを検出する実験では、DLADと呼ばれる人工知能アルゴリズムが18人の医師のうち17人に勝利した。

また、銀行業界と同様に、医療業界でも患者とのコミュニケーションにチャットボットが導入されています。たとえば、予約を取ったり、医師の仮想アシスタントとして機能したりします。

しかし、批評家は、AI診断が完全に不透明な「ブラックボックス」になることはできないと述べている。人工知能にも誤判断の可能性がある。医師は、それらを信頼するために、それらがどのように機能するかを知る必要があります。これには、プライバシー、データ保護、公平性の問題も含まれます。

5. 自動運転

人工知能は自動運転車への道のりの中心です。新型コロナウイルス感染拡大の影響で、自動運転技術の発展が加速し、「非接触型」の高速物流サービスもその目標の一つとなっている。中国では現在、上海で「ロボットタクシー」が運行されている。しかし、自動運転の安全性の問題は未解決のままです。過去の事故で自動運転車が引き起こした死傷者は、依然として懸念事項として残っている。さらに、事故に関する説明責任や倫理的問題についても現在論争が続いている。

6. 電車と飛行機

従来の線路ベースの鉄道信号システムは、列車を自動的に制御できる AI 駆動の運転台ベースの信号システムに置き換えられています。欧州の列車制御システムでは、列車間の安全な距離を維持しながら、より多くの列車が同じ線路セクションを使用できるようになります。

これまで、航空機の制御におけるAIの活用はドローンに限られていたが、ナビゲーションにAIを活用する「空飛ぶタクシー」の飛行試験は行われている。専門家によると、現時点では飛行機の操縦は人間の方がまだAIより優れているが、人工知能はルート計画、スケジュール最適化、予約管理などに広く利用されている。

7. ライドシェアと旅行アプリ

ライドシェアリングアプリは、人工知能を利用して、運転手と乗客の間の相反するニーズを解決します。後者はすぐに乗車できることを望み、一方、運転手は勤務時間を選べる自由を高く評価している。これらのパターンがどのように相互作用するかを学習した後、人工知能は両者のニーズを調整し、双方に利益のある状況を実現できます。

旅行アプリは、アルゴリズムがユーザーの好みを学習し、AI を使用してパーソナライズされた推奨事項を作成します。ホテル検索エンジンのトリバゴは、ユーザーのソーシャルメディア投稿への「いいね！」の傾向に基づいて検索結果をカスタマイズできる人工知能プラットフォームも買収した。

8. ソーシャルメディア

ソーシャル メディアを使用すると、ソーシャル メディアが自分についてどれだけ多くの情報を知っているかに驚かされることがよくあります。もちろん、これはすべて人工知能に依存します。 Facebook の機械学習技術は、プラットフォームに投稿された写真や日常の物体に映るユーザーの顔を認識し、ユーザーの興味や好みを分析してコンテンツや広告をプッシュします。

LinkedIn を使用する求職者も、プロフィールや他のユーザーとのやり取りを分析して仕事の提案を行う AI の恩恵を受けることができます。同プラットフォームは、AIは「私たちが行うすべてのことと絡み合っている」と述べた。

9. 製造業

予期せぬ故障はすべての生産管理者にとって悪夢です。したがって、AI は機械のパフォーマンスを監視する上で重要な役割を果たし、事後対応ではなく計画的なメンテナンスを可能にします。専門家は、これにより機械がオフラインになる時間が 75% 短縮され、メンテナンス コストが 3 分の 1 近く削減されると見積もっています。 AIは製品需要の変化を予測し、生産能力を最適化することもできます。現在、世界中の工場の約9％がAIを使用していますが、デロイトによると、企業の93％がAIが業界の成長と革新を推進する重要な技術になると考えています。

10. エネルギー供給の調整

風力や太陽光発電は環境に優しいエネルギー源ですが、風が吹かず空が曇っていたらどうなるでしょうか？ AI テクノロジーは需要と供給のバランスを取り、給湯器などの機器を制御して、需要が低く供給が豊富なときのみ電力が消費されるようにします。

Google の DeepMind は、天気予報とタービンデータを使用してトレーニングされ、風力発電所の 36 時間先の出力を予測する AI ニューラル ネットワークを作成した。 Google は、送電網の予測可能性を高めることで風力エネルギーの価値を 20 パーセント高めると述べている。

オリジナルリンク: https://www.weforum.org/agenda/2021/05/everyday-services-rely-on-artificial-intelligence-ai/?utm_campaign=Artificial%2BIntelligence%2BWeekly&utm_medium=email&utm_source=Artificial_Intelligence_Weekly_214

[51CTOによる翻訳。パートナーサイトに転載する場合は、元の翻訳者と出典を51CTO.comとして明記してください]