人工知能とは何ですか? –完全ガイド
公開: 2021-07-13私たちの周りのすべての近代化は、知性の結果です。 人間が人工知能を使って知能を使い続ければ、私たちはすぐに、より良い社会に繁栄することができます。もちろん、テクノロジーを有益に利用すれば。
人工知能:あなたが知る必要があるすべて
この記事では、人工知能に関連するさまざまなトピックについて説明します。
- 人工知能の定義
- 人工知能はどのように機能しますか
- AIはどのように使用されますか?
- AIの重要性
- タイプ
- そのアプリケーション
- AIの課題は何ですか?
- 短所
- タイプ
- 人工知能の例
- AIの倫理的使用
- AIの未来
人工知能とは何ですか?
オートパイロットベースの車からAlexaまで、人工知能が私たちの生活に浸透しています。
機械によって示される知性はすべて、人工知能の産物です。 人間がアイデアや知性を機械のような形に変えるとき、それは人工知能と呼ばれます。 AIの例としては、音声認識、マシンビジョン、エキスパートシステムなどがあります。
普通の人に人工知能とは何かを尋ねると、彼はそれが自分で考えて行動できるものなら何でもあると言うでしょう。 一方、AIの研究者は、AIを、任意のガイダンスで結果を生成できる一連のアルゴリズムとして説明します。 ただし、どちらも正しいでしょう。
それをよりよく理解するために、人工知能の定義を見てみましょう。
- 人間のように考えることができる実体。
- 人間が作った知性マシン。
人工知能はどのように機能しますか?
AIシステムの構築は慎重なプロセスです。 それは、機械で人間のような能力を伝達し、人間が行うことを実行できるようにすることを含みます。
AIマシンを見ているときに考えられる一般的な質問のひとつは、人工知能がどのように機能するかということです。 さて、これを理解するために、AIのさまざまなサブドメインと、それらが業界のさまざまな分野にどのように適用されるかについて話しましょう。
AIのさまざまなサブドメインは次のとおりです。
機械学習
機械学習は、機械が以前の経験に基づいて意思決定を行うのに役立ちます。 MLは、人間のサポートなしで結論を出すためのパターンまたは過去のデータを識別します。 結論に達するこのシステムは、企業がより良い意思決定プロセスを行うのに自動的に役立ちます。
ディープラーニング
ML手法である深層学習は、入力を処理してより良い出力を予測する方法を機械に教えます。
ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークは、人間の脳の機能をシミュレートする一連のアルゴリズムです。 それらは、人間の脳のように、根底にある変数とプロセスをキャプチャします。
コグニティブコンピューティング
コグニティブコンピューティングは、オブジェクト、音声、メッセージ、または画像の観点から人間の脳を模倣することによって機能する一連のアルゴリズムです。 人間とまったく同じように実行して、最適な出力を提供しようとします。
コンピュータビジョン
コンピュータビジョンは、画像を分解してオブジェクトのさまざまな部分を研究および理解するための一連のアルゴリズムです。 このようにして、マシンは画像を通じてさまざまな情報セットを分類し、より望ましい出力を生成します。
自然言語処理
NLPは、機械が言語を理解、読み取り、分析するのに役立ちます。 これはより良いコミュニケーションに役立ち、したがってより良い応答と出力を生み出します。
人工知能はどのように使用されますか?
AIは、以下に示すさまざまな生活分野で使用されています。
Web検索
Web検索エンジンは、適切で正確な結果を提供するためにクライアントから提供された情報の多大な貢献から利益を得ています。
車両
自動運転車はたくさんあります。 現在の車両は、AI制御の安全能力を使用しています。 たとえば、テスラの自動運転車。
サイバーセキュリティ
コンピュータベースのインテリジェンスフレームワークは、情報の絶え間ない貢献、設計の認識、および攻撃の防止に依存するサイバー攻撃やその他のデジタルの危険性を認識して戦うのに役立ちます。
AIが重要なのはなぜですか?
人工知能の革新は、理解、評価、思考、配置、コミュニケーションの面で人間の能力を強化するため、重要です。 これの目的は、漸進的かつ生産的にプログラミングすることによって試みることです。 そして最低価格で。
さまざまな種類のAIとは何ですか?
弱い人工知能 | 強力な人工知能 | |
---|---|---|
狭いアプリケーション | より幅広いアプリケーション | |
限られた範囲 | 無制限のスコープ | |
特定のタスクが得意 | 人間のようなタスクを実行できます | |
Siriはその一例です | 高度なロボットはその一例です |
AIには次の3つのタイプがあります。
人工知能(ANI)
ANIは、今日最も一般的なタイプの人工知能です。 これらは、単一のタスクを信じられないほど実行するとともに、単一の問題を解決するのに役立ちます。 名前が示すように、それらは狭い機能を持っています。 たとえば、天気を予測したり、将来の日付を予測したりします。
彼らは、制御され制限されているいくつかの部分で人間に近づくことに成功しています。
人工知能(AGI)
AGIはまだ架空のアイデアです。 言語の準備、画像の処理、計算作業など、さまざまな分野にわたって人間レベルの心理的能力を備えたAIとして特徴付けられます。
しかし、人間はまだAGIを構築することから遠く離れています。
人工知能(ASI)
ASIは、AGIからの論理的な進歩です。 サイエンスフィクションの時代です。 ASIはすべての人間のような能力を超えていると言われています。 これらの機能には、正確な決定を下し、感情的な関係を構築することが含まれます。
AIの応用
AIのアプリケーションのいくつかを次に示します。
- AI自動運転車
- 音声からテキストへの機能
- Alexaなどのスマートパーソナルアシスタント
- 顔認識
- 音声翻訳
AIの課題は何ですか?
AIの04の一般的な課題は次のとおりです。
限られた知識
市場には、通常のフレームワークとは対照的に、人工知能を優れたオプションとして利用できるスポットが数多くありますが。 しかし、AIに関する情報に関連するいくつかの問題があります。 AIについて知っている有能な研究者や科学者はごくわずかです。
データセキュリティ
すべての深遠なAIモデルが依存する基本的な要因は、それらを準備するために必要な情報と資産へのアクセス可能性です。 しかし、情報はそこにありますが、情報の信頼性はまだわかっていません。 それはひどい目的のために導き出された可能性があります。
価格要因
AIテクノロジーはコストがかかります。 AIを選択したい多くの企業は、コストのかかる問題のためにAIテクノロジーを適応させるのに困難に直面しています。 グーグルやアップルのような組織は、AIテクノロジーのために別の予算を持っています。
計算速度
AIアルゴリズムが使用するパワーのレベルは、開発者を遠ざけるものです。 高度なアルゴリズムは、ハイエンドプロセッサによってのみ提供されます。 これらのアルゴリズムには、非常に高価な大規模なインフラストラクチャが必要であり、AIイノベーションを全体的に受け入れる上での障害となっています。
AIのデメリットは何ですか?
- 実装コストは高くつきます。
- ロボットが職場の人間に取って代わるので、それは失業につながります。
- AIでのソフトウェア開発は遅く、費用がかかります。
- それは機械ベースの知性であるため、創造性に欠けています。
- 人間のような経験では改善されません。
04種類のAIとは何ですか?
AIの4つのタイプは次のとおりです。
反応性マシン
このタイプのAIは、基本的な操作を実行するために使用されます。 反応性マシンは入力に反応し、出力を生成します。 ただし、このタイプのAIには学習が含まれていません。 たとえば、顔認識。 反応性マシンは、入力として人間の顔の画像を取得し、識別は出力です。
限られたメモリ
限られたメモリは、以前に保存されたデータを使用し、より適切な決定を行うために予測します。 ただし、限られたメモリ内では、このマシンのアーキテクチャはより困難で混乱を招きます。 たとえば、自動運転車。 車は時間をかけて観察し、車の速度をうまく制御することができます。
心の理論
私たちはまだ心の理論の理論に到達していません。 これらの機械は、人間の能力よりも高度になります。 それらは、今日の世界のロボット工学とは異なり、合理的に感じ、考える人間の能力を組み込むことによって構築されます。
自己認識
AI構築の最も重要で最後のステップは、自己認識型のプログラムを構築することです。 これは、心の理論の拡張としても知られています。 ただし、現時点では、この種のAIは架空の映画や小説でのみ見られます。
AIテクノロジーの例は何ですか?それは今日どのように使用されていますか?
AIは私たちの日常生活に浸透しています。 今日の世界のAIの例をいくつか見てみましょう。
ソーシャルネットワーキング
世界中をつなぐのに役立つさまざまなソーシャルプラットフォームは、AIテクノロジーの結果です。 たとえば、Instagram、YouTube、Facebook、Snapchatなどです。
オンラインショッピング
プライベートチャットで話している製品がなぜ推奨リストに表示されるのか疑問に思ったことはありませんか?
オンラインショッピングは、AIテクノロジーの最も一般的な形式の1つです。 たとえば、Google検索では、関連する製品や、関心のある製品の推奨事項のリストが表示されます。
バーチャルパーソナルアシスタント
私たちの日常生活を楽にするバーチャルパーソナルアシスタントの例はたくさんあります。 たとえば、Siri、Alexa、Google Now、Amazonがエコーします。
AIの倫理的使用
失業
ビジネスの世界にAIが導入された後に発生する非常に一般的な質問のひとつは、「職場でロボットが人間に取って代わった後はどうなるのか」ということです。 私たちが期待できるのは、AIが、家族に焦点を合わせたり、ネットワークを利用したり、人間の文化に追加するためのより良いアプローチを学んだりするなど、個人が自宅でより良い機会を見つけるのに役立つことです。
米国居住者の27%は、AIによって今後5年間で失業すると考えています。
自動運転車
現在、多くの自動運転車が導入されています。 しかし、これらの車が道路に残されることは倫理的に許容されますか? これらは人間の運転の努力を軽減しましたが、それでも破壊の原因となる可能性があります。
2018年、自動運転のUberは制御不能になり、後に病院で死亡した歩行者を殴りました。
バイアスロボティクス
AIは人為的な技術の進歩であり、偏見や人種差別主義者になる可能性が十分にあります。 ただし、AIは、人々の処理をはるかに超える速度と制限に適合しているため、一般的に、合理的で偏りのないものであるとは信頼できません。
たとえば、将来の犯罪者を予測している間、マシンは黒人に対して偏見を示しました。
AIの未来
確かに、正しく利用されるときはいつでも、あるいは社会的進歩を突き刺す個人によって利用されるときはいつでも、AIは前向きな変化への道に変わることができます。 ここではいくつかの例を示します。
- 衣服と家のモジュールの3Dプリント。
- 垂直農法を使用した食糧の栽培。
- キーワードではなく問い合わせを理解する検索エンジン
IDCは、2021年までに、商業企業の70%以上がAIを使用すると予測しました。
最終的な考え
AIは私たちの生活に浸透しました。 Siriから自動運転車まで、AIの進歩はいたるところに見られます。 また、AIには、コストのかかる問題や限られた知識など、いくつかの制限があります。 AIは、失業とリスク(自動運転事故)の観点から、いくつかの倫理規範に違反しているとも言われています。
ただし、AIの将来は楽観的に見えます。 正しい心と手によって使用された場合、それは大きな革命をもたらすことができます。
その他の役立つリソース:
人工知能と機械学習の違い
ビジネスで人工知能を使用するためのトップ4アプリケーション
2021年に向けて知っておくべきAIのトレンド
マーケティングにおける人工知能の応用