2022年の人工知能のトレンドトップ7

公開: 2021-12-03

ここ数年を見ると、人工知能が多くの組織の事業計画の不可欠な部分になりつつある方法に大きな飛躍が見られました。 機械学習と人工知能のおかげで、デジタルトランスフォーメーションの旅はすでに激しさを増しており、パンデミックの状況により、テクノロジーの最前線で大きな革新が見られ、2022年以降に新たな高みに到達するでしょう。

GoogleIncのCEOであるSundarPichaiが強く主張しているように、人工知能の影響は、人類に対する火や電気よりもはるかに大きくなります。 まあ、少し誇張されているように聞こえるかもしれませんが、それが意味するのは、2022年にこの分野で新しい開発が見られ、常に新しいベンチマークが作成されるということです。

2022年に人工知能が多大な影響を与える7つの分野があります

  1. 労働力の増強

    機械やロボットが最終的に人間の労働力に取って代わり、特定の役割を時代遅れにしたり冗長にしたりすることさえあるのではないかという恐れが迫っています。 しかし、それは事実ではなく、私たちはそれをよく知っています。 現実には、企業がマシンを使用してデータを処理し、AIを活用してデータを解釈し、そこから意味のある情報を抽出するようになると、人間の労働力がそのようなテクノロジーと連携して作業することがさらに適切になります。

    それは、労働力が彼らのスキルを高め、アプローチにおいてより認知的になることを奨励するでしょう。 マーケティングなどのいくつかの機能を見ると、それらはすでにインテリジェンスを使用して派生しているため、追跡につながり、どの機能を削除するかが決まります。 エンジニアリングチームでは、人工知能を使用して予防保守を特定し、それによって、問題が発生する前にマシンの問題を修正します。 これは、すべての職業で、AI主導のスマートツールが利用可能になり、その職業の個人が効率的に作業できるようになることを示しています。

  2. 効率的な言語モデリング

    マシンの使用が大幅に増加しているもう1つの分野は、言語モデリングです。 それが意味するのは、人間が理解できる言語で人間と通信するための機械の使用です。 また、アプリケーションを実行および実行するために、人間の言語をコードに変換することも検討しています。

    関連する例は、GPT-3（1）というタイトルのOpenAIによるアプリケーションの最近のリリースです。 これは、これまでに作成された中で最も高度な言語モデルであり、変数とデータポイントで構成される1,750億のパラメーターで構成されていると言われています。 Open AIはすでにGPT-3の後継機に取り組んでいると聞いており、この後継機ははるかに高度で、適切にはGPT-4と呼ばれています。 GPT-4には約100兆のパラメータがあると推定されます。これは、GPT-4がGPT-3よりも500倍強力になることを意味します。

  3. サイバーセキュリティにおける人工知能

    世界経済フォーラム（2）はサイバー犯罪の重要性を宣言していますが、サイバー犯罪とサイバー攻撃が増加していることを知るためにロケット科学は必要ありません。 私たちの生活のあらゆる面で機械がますます関与するようになるにつれて、サイバー犯罪の潜在的なリスクがあり、それは引き続き問題となっています。

    ロジックは単純です。ネットワークに追加するデバイスが増えると、攻撃者がデータにアクセスして悪用するために利用できる潜在的な障害点が作成されます。 今日、ネットワークは日々複雑になっていることもわかります。 これは、人工知能が重要な役割を果たすことができる場所です。 AIは、スマートアルゴリズムを通じて、パターンやネットワークトラフィックの周囲を識別し、疑わしいアクティビティを強調表示できます。 サイバーセキュリティの分野では、かなりの量のAI開発が期待できます。

  4. メタバースと人工知能

    メタバースは、複数のユーザーが一緒に作業したり遊んだりできる環境、より具体的にはデジタル環境のために造られた用語です。 インターネットと同じように仮想世界ですが、すばらしい体験を提供し、ユーザーがユーザーのために作成します。

    マーク・ザッカーバーグが仮想テクノロジーと彼のソーシャルメディアプラットフォームの組み合わせであるFacebookを作成することについて話して以来、このスペースには大きな話題がありました。 人工知能がメタバースの重要な要素になるというのは、書かれていない声明です。 これにより、ユーザーは環境を作成することができ、その環境に参加して家庭的な雰囲気を与え、その後、創造的な側面を強化することができます。 また、人間がこれらの環境をAIマシンと共有して、それらの環境内でさまざまなタスクやアクティビティを完了するシナリオもあります。

  5. 低/ノーコードAI

    組織が今日直面している主要な課題の1つは、必要なツールとアルゴリズムを開発できる熟練したAIエンジニアの不足です。 ノーコードまたはローコードソリューションの出現により、理論的には、人工知能上で複雑なシステムを作成するために使用できるシンプルで直感的なインターフェイスを提供することで、この課題に対処できます。

    Webデザイン用のツールのいくつかを見ると、それらはユーザーがモジュールと機能をページにドラッグアンドドロップするだけでWebサイトの準備ができているノーコードツールです。 同様に、ノーコードAIシステムは、事前に作成された複数のモジュールを組み合わせて特定のデータをそれらに注入することにより、スマートアプリケーションの作成に役立ちます。 NLPと言語モデリングは、さまざまなタスクを実行するための音声ベースの指示を与えるために使用できるテクノロジーです。

  6. AI駆動車両

    AIがシステムの頭脳を演じるもう1つの分野は、自動車、航空機、ボートなどの乗り物です。 これにより、それぞれの企業が優れた旅行体験を消費者に提供できるようになります。 テスラは、息を呑むような運転体験を提供するAI駆動車の典型的な例です。 さらに、内蔵AIエンジンが今後の障害物を予測し、あらゆる種類の交通事故を防ぐことができるため、事故の防止も保証されます。 毎年平均130万人が交通事故で亡くなっています。 したがって、これらの驚くべき統計を見ると、AIはこれを防ぐために重要な役割を果たしています。

    テスラは、2022年までに自動運転機能が利用可能になることを確認しています。ただし、2022年に市場で市販される可能性はごくわずかです。 IBMの人工知能コンポーネントを備えたMayflowerAutonomous Ship（MAS）が登場します。

  7. 創造性におけるAI

    私たち全員は、音楽、詩、さらにはビデオゲームを作成するための人工知能の使用法をよく知っています。 GPT-4やGoogleのBrainなど、創造性におけるAIの概念に完全に革命をもたらし、新しい境界を再定義して、可能性を知るのに役立つモデルが期待されています。 また、記事やニュースレターのヘッドラインの作成、ロゴやインフォグラフィックの作成などの日常的なタスクでの人工知能の実装についても見ていきます。 創造性は人間のスキルですが、これらのタスクを実行するマシンの可能性が増えています。

    私たちはAIの能力と、人工知能がもたらす可能性を人々がどのように活用できるかを認識していますが、AIが不要な領域やタスクがあるかどうかについては常に疑問があります。 私たちの生活のあらゆる段階で、AIは非常に適切なコンポーネントであると考えているため、この時点でそれが考えられるかどうかはわかりません。

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