人工知能の進化:過去、現在、そして未来

人工知能の進化:過去、現在、そして未来

近年、人工知能はロボットが人間のように考え、行動することを可能にする強力なツールへと発展しました。さらに、世界中の IT 企業からも注目を集めており、モバイルやクラウド プラットフォームの成長に続く、次の大きな技術革命として注目されています。これを「第四次産業革命」と呼ぶ人もいます。研究者たちは、「適者生存」などのダーウィンの進化論の考えを活用し、人間の介入なしに世代ごとに改良していく人工知能アルゴリズムを構築するソフトウェアを開発した。このコンピューターは、数十年にわたる AI 研究の成果をわずか数日間で再現することができ、開発者たちは、いつか新しい AI 技術を発見できる可能性があると考えています。

[[417097]]

この記事では、AI がどのように急速に発展しているかを学びます。

人工知能の歴史

AI は何千年も前から存在していましたが、その真の可能性は 1950 年代まで調査されていませんでした。科学者、物理学者、知識人の世代は人工知能のアイデアを思いついていたが、イギリスの博学者アラン・チューリングが、利用可能な情報と推論を使って問題を解決し、意思決定を行うことができると提唱するまではそうではなかった。

コンピュータの難しさが拡張の最大の障害です。さらに拡大する前に、根本的に適応する必要があります。機械は注文を実行することはできますが、それを保存することはできません。 1974年までは資金調達も問題でした。

1974 年までに、コンピューターは極めて普及しました。今では、より高速で、より安価になり、より多くのデータを保存できるようになりました。

今日の人工知能研究

今日の世界では人工知能の研究が継続され、拡大しています。テクノロジージャーナリストのアリス・ボナシオ氏によると、AI研究は過去5年間で年間12.9%の成長を遂げている。

中国は、2004年に米国を抜いて世界第2位となり、今後4年以内に米国を抜いて世界有数のAI技術の供給国になると予想されており、急速に欧州の第1位に近づいている。

ヨーロッパは、AI 開発の分野において最大かつ最も多様性に富んだ大陸であり、国際協力のレベルも高いです。インドは、中国と米国に次いで、AI研究成果において第3位の国です。

今日の人工知能

AI はさまざまな用途に使用されており、大きな可能性を秘めているため、AI なしでビジネス関連の未来を想像するのは困難です。

AI テクノロジーは、ワークフロー管理ソリューションからトレンド予測、さらには企業の広告購入方法に至るまで、これまでにない方法で生産性を向上させています。

AI は膨大な量のデータを収集して整理し、人間が手作業で理解する能力を超えた推論や推定を導き出すことができます。また、エラーのリスクを軽減しながら組織の効率性を向上させ、スパムや詐欺などの異常なパターンを即座に識別して、疑わしい行動などを組織に警告することもできます。人工知能は重要性と洗練度をますます高めており、市場動向を人間よりも速く予測する能力があることから、日本の投資会社が初めてAIを取締役に指名した。

人工知能は、今後数年間の自動運転車、より正確な天気予報、より早い健康診断など、生活の多くの側面で実際に使用され、すでに利用されています。

人工知能の未来

私たちは、これまでの3つの産業革命とは異なる第4次産業革命の瀬戸際にいると主張する人もいます。蒸気や水力から電気、製造プロセス、コンピュータ化まで、そして今、人間とは何かという問いが問われています。

工場や職場におけるよりスマートなテクノロジー、そして通信し、生産プロセス全体を把握し、自律的な選択を行うリンクされたデバイスは、産業革命がビジネスの改善につながる方法のほんの一部にすぎません。第四次産業革命の最も重要な利点の 1 つは、世界中の人々の生活の質を向上させ、所得水準を高めることができることです。ロボット、人間、スマートデバイスがサプライチェーンと倉庫管理の改善に取り組むにつれて、企業や組織はより「スマート」になり、生産性が向上します。

さまざまな業界における人工知能

人工知能 (AI) は、さまざまな方法で企業の価値を高めるのに役立ちます。正しく適用すれば、業務を最適化し、全体的な収益を増やし、従業員がより重要な責任に集中できるようになります。その結果、AIは医療、金融、製造など、世界中のさまざまな業界で活用されるようになりました。

(1)ヘルスケア

人工知能は医療業務を強化することが証明されています。データセキュリティからロボット支援オペレーションまで、業界のほぼすべての領域を強化しています。人工知能は、非効率的な手順と価格の上昇によって損なわれてきた業界に、ついに待望の改革をもたらしている。

(2)自動車

自動運転車は間違いなく皆さんが聞いたことがあるものであり、すぐそこに迫っている未来を暗示しています。もはやSFではなく、自動運転車はすでに現実のものとなっている。最近の予測によると、2040年までに自動運転機能を備えた自動車が約3,300万台路上を走るようになると予想されています。

(3)財務

専門家は、銀行業務と人工知能は完璧にマッチしていると言う。リアルタイムのデータ伝送、正確性、大規模データ処理は、金融業界の発展を推進する最も重要な要素です。 AI はこれらのタスクに適しているため、銀行業界ではその有効性と精度を認識し、機械学習、統計的裁定取引、適応認知、チャットボット、自動化を業務に取り入れています。

(4)交通と旅行

ドライバーに最適なルートを推奨することから遠隔で旅行の予約を手配することまで、AI は現在、業界の大きなトレンドになっています。 AIのおかげで、最終消費者はより簡単にナビゲートできるようになります。さらに、AIをシステムに統合した旅行会社は、スマートフォンの利用から利益を得ています。

(5)電子商取引

あるウェブサイトでは探していた衣服の写真が見つかったのに、別のウェブサイトでは見つからなかったという経験はありませんか? 実は、それを人工知能が実現したのです。これは、企業が強力な顧客関係を構築するために機械学習技術を採用しているためです。これらのテクノロジーは顧客体験をパーソナライズするだけでなく、企業の売上増加にも役立ちます。

結論は

21 世紀初頭、職場ほど人工知能の影響を受けている場所はありません。機械学習テクノロジーは、これまでにない生産性の向上をもたらしています。人工知能は、ワークフロー管理ソリューションからトレンド予測、さらには企業の広告購入方法に至るまで、ビジネスのやり方を変えています。 AI 研究は非常に大きな可能性を秘めているため、AI のない世界を想像するのは難しいです。 2030 年までに、自動運転車、より正確な天気予報、宇宙旅行など、AI は日常生活で当たり前のものになるでしょう。

<<:  IDC: 企業の AI ソリューションへの支出は 2021 年に 3,420 億ドルに達すると予想

>>:  人工知能は統合を加速させており、テレビ業界は若返りを急ぐべきではない

ブログ    
ブログ    

推薦する

ジェネレーティブAIの力を最大限に引き出す方法

生成 AI により、機械はコンテンツを作成し、人間の行動を模倣し、創造的な仕事に貢献できるようになり...

スマートドライビングに才能が注ぎ込む:合理性と狂気が共存

この記事はLeiphone.comから転載したものです。転載する場合は、Leiphone.com公式...

「新世代人工知能倫理規定」が発表:人工知能のライフサイクル全体に統合し、データプライバシーのセキュリティとアルゴリズムの倫理に重点を置く

9月26日、国家新世代人工知能ガバナンス専門委員会は「新世代人工知能倫理規範」(以下、「規範」という...

2023 年のネットワーク パーティション: AI と自動化が状況をどのように変えるか

ネットワーク セグメンテーションは、企業の攻撃対象領域を減らし、横方向の移動を防ぐ基本的な予防的セキ...

無料の Python 機械学習コース パート 2: 多重線形回帰

Python で任意の数の変数に対する多重線形回帰をゼロから開発する方法を学びます。線形回帰はおそら...

次世代IoTシステムにおける環境CV技術

現在、コンピューター ビジョン (CV) テクノロジは転換点を迎えており、主要なトレンドが収束して、...

チャットボットが消費者と企業に役立つ6つの方法

チャットボットは非常に一般的になったため、消費者はそれを当然のこととして受け止め、オンライン世界のあ...

2030年までに世界を制覇?ネイチャーが中国のAI開発の現状を深く分析

最近、ネイチャー誌は「中国は2030年までにAIの世界をリードできるか?」と題する記事を掲載した。記...

人工知能が教育に与える影響は技術サポートだけにとどまらない

統合と国境を越えた発展が進む今日の世界において、教育が象牙の塔に留まり、自己満足に浸っているだけでは...

李開復:中国の大型モデル競争は非常に激しく、最終的には大きな勝者が数人出るだろう

12月28日、ベンチャーキャピタリストで元Google China社長の李開復氏の予測によれば、中国...

ナレッジグラフは銀行のビジネスモデルをどのように変えるのでしょうか?

金融部門は、個人の購入から大規模な取引まで、莫大な富につながる大量の貴重なデータを定期的に生成してお...

...

Node.jsを使用してテキストコンテンツをセグメント化し、キーワードを抽出する

Zhongcheng が翻訳した記事にはタグが付けられています。ユーザーはタグに基づいて興味のある記...

ハードウェアとコードを分離し、APIを安定化したPyTorch Lightning 1.0.0が正式リリース

Keras と PyTorch はどちらも初心者にとても優しいディープラーニング フレームワークです...