人工知能と機械学習の違いと影響は何ですか?

人工知能と機械学習は、意思決定を行うコンピューターが部署や課全体に取って代わる世界を思い起こさせますが、多くの企業はその未来は投資する価値がないと考えています。しかし、事実として、AI は存在し、今後も存在し続けるでしょう。特に企業レベルでは、生産効率や自ら考えることができる機械の可能性に注目する企業がますます増えています。

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実際、最近のマッキンゼーの調査によると、2019年までにAIへのベンチャーキャピタル投資は185億ドルを超えました。 IDC は、人工知能と機械学習ソリューションへの世界的な支出が 2023 年までに 980 億ドル近くに達すると予測しています。

これらすべての進展は、産業界のあらゆる分野に大きな影響を与えるでしょう。マッキンゼーの最新データによると、2030年までに、これまで人間が行っていた作業をロボットやアルゴリズムが引き継ぐため、世界中で3億7,500万人の労働者（世界の労働力の約14%）が転職する必要が生じると予測されています。しかし、ほとんどの分析では、AI による純雇用増加を予測しています。ガートナー社のこのレポートでは、米国では近い将来、最大 180 万の雇用が AI に置き換えられるが、新たな生産性を吸収するために企業が拡大するにつれて、少なくとも 50 万から 200 万の新規雇用が純増すると予測しています。

では、これらすべてを念頭に置いて、AI と機械学習をめぐる誇大宣伝の意味をどう理解すればよいのでしょうか。また、コグニティブ コンピューティングがビジネスにどのようなメリットをもたらすかについて、どのように考えればよいのでしょうか。

人工知能の定義

人工知能は、人間と同じように考えるように設計されたコンピュータ システムです。これは、Alexa が音声コマンドに応答してお気に入りの曲を再生するなど、単にタスクをうまく実行する以上のことを意味します。真の AI は、データを解析し、決定を下し、その決定から学習して新しいものを作成することができます。

AIは、がん治療のための薬剤化合物の試験など、大きな問題を解決するために使用されていることで有名です。 Alibaba は、ウェブサイト上の予測広告だけでなく、車を監視して交通パターンの変化を生み出したり、農家が作物を監視して収穫量を向上させるのを支援したりするためにも AI を使用しています。 Amazon Go は人工知能を活用して小売業の未来を再考し、買い物体験を監視し、商品を持って店から出ると自動的に料金を請求する無人コンビニエンスストアを作り上げています。

実験的な AI は、小説を（下手くそに）書き、チェスの世界的名人と（とても上手に）対戦し、世界の医学文献を解析し、医師がより優れた、より完全な診断を下すのを助け（そして人命を救い）、開発者は今や、自社のビジネスのために AI について創造的に考えるために必要なリソースを手に入れています。さらに、AI が最大限に機能するには大量の計算能力が必要となるため、クラウド上の AI は企業のインフラストラクチャ コストを大幅に削減します。

機械学習の定義

機械学習は人工知能と同じ意味で使用されることもありますが、これは完全に正しいわけではありません。機械学習は実際には人工知能のサブセットです。機械学習とは、タスクをうまくこなすためにデータを解析および分析するプログラムを指します。それは、そこに流入するデータの品質によってのみ決まります。しかし、デスクトップ上の Alexa から、Web サイトで増減する情報に基づいた動的な価格設定、受信トレイに自動的にフィルタリングされる電子メール、Web サイトで質問すると応答するチャットボットまで、機械学習の例は私たちの周りにたくさんあります。

全体像

ITコンサルタント会社icogalic ITのマーケティング担当副社長、シティマ・ファウラー氏は、人工知能には明るい未来があり、企業が自社システムに統合することがますます現実的になってきていると語った。しかし彼女は、ほとんどの企業に小さく始めることを勧めています。

彼女はこう言いました。「AI は今大流行しています。しかし、現実にはほとんどの企業は、ユーザー トラフィックを解析してデータをマイニングするボットなどの機械学習から始めるでしょう。彼らはそれを、消費者を適切な情報に導く Web サイトのチャットボットに使用するかもしれません。そこから、多くの企業は Amazon や Microsoft などのサービスが提供するクラウドベースの AI 開発ツールを使用して、消費者向けアプリを強化する AI などを開発できます。私たちは皆、AI の未来に非常に期待しています。しかし、他のシステムが統合して対応できるように、一度に 1 つずつ進めることが重要です。

たとえば、Iconic IT では、サイバーセキュリティ侵害を防ぐために AI を使用しています。コンピュータにウイルス対策とスパムフィルターをインストールするだけでは十分ではありません。悪意のある人物は、このソフトウェアを回避する方法を見つけました。そこで私たちは、そのソフトウェアに AI を追加して、普通の人間が他の人と行動し、交流しているように見えるようにしました。時間の経過とともに、ユーザーの電子メールの習慣、コミュニケーション パターン、連絡先を学習し、特定の電子メールが正当なものか、潜在的に有害なものかを判断します。 ”