人工知能のトップ7の利点

公開: 2021-12-24

人工知能（別名）は、近年世界中の科学者や専門家に魅了されてきた計算概念です。過去10年間で、テクノロジーは驚異的なスピードで成長してきました。そのおかげで、機械学習やディープラーニングなどのAIの研究開発の分野で驚異的なブレークスルーが見つかりました。

これらの研究分野は、非常に洗練された方法で情報を理解、処理、分析するための機械を提供しています。私たちの日常生活におけるAIのよく知られたアプリケーションには、顔認識、自動運転車、音声支援などがあります。

このAI能力の大幅な向上は、大きなメリットをもたらしただけではありません。 AIが人類に課す可能性のある潜在的なリスクについて、専門家の間で議論が増えています。それらのいくつかは、AIが私たちの生活を人類に有害なレベルまで制御する能力を持っていることへの懸念です。キラーロボットと大統領選挙の干渉もまた、増大する懸念の中にあります。

そうは言っても、AIは私たちの未来に害をもたらすよりもはるかに良いものをもたらすことが期待されているため、依然として信じられないほどのペースで成長しています。この記事では、人工知能を日常生活に取り入れることで人間が享受できるメリットの上位7つを紹介します。

人工知能とは何ですか？

人工知能（AI）は、通常は人間の知能を必要とするタスクを実行する機能を備えたインテリジェントマシンの構築を含む、コンピューターサイエンスの一分野です。

たとえば、人類の歴史では、車両を運転するには人間の運転手が必要です。しかし、それは今日のAIの世界では実際には当てはまりません。 AIを動力源とする自動運転車はもはや外国の概念ではなく、道路を自分で運転できる車はすでにたくさんあります（テスラのことを聞いたことがありますか？）。

AIは音声支援にも応用できます。私たちの祖父母は、Alexaに話しかけて応答を受け取ったとき、非常に驚きました。今日、機械学習やディープラーニングを含むAI開発の進歩は、テクノロジー業界のほぼすべてのセクターに根本的な変化をもたらしています。

どんな種類の人工知能がありますか？

反応性マシン：

リアクティブマシンは最も基本的なタイプのAIです。名前が示すように、人工知能のこのブランチから出てくるマシンは、純粋に反応的です。どういう意味ですか？つまり、プログラムされたルールを使用して状況に対応することができます。 1990年代後半に国際的なグランドマスターであるGarryKasparovを打ち負かしたIBMのチェスをするスーパーコンピューターであるDeepBlueは、リアクティブマシンの完璧な例です。

ディープブルーができることは、チェス盤の駒を識別し、それぞれがどのように動くかを知ることです。これらの洞察は、人間によってマシンにプログラムされます。そして、この知識があれば、相手の次の動きを予測し、その中から最適な動きを見つけることができます。

リアクティブマシンには、記憶や過去の経験を使用して現在の意思決定に情報を提供する機能がありません。言い換えれば、リアクティブマシンには、人間のように過去から学ぶという概念はなく、固定されたルールによって作成された可能性の素晴らしいコレクションの中から最適な動きを計算して選択することしかできません。

チェスの例に戻りましょう。チェスのゲームには固定されたルールがあり（特定の駒は特定の方向にしか移動できません）、これらの固定されたルールによって可能性のコレクションが生まれます。これらの可能性から最良のオプションを選択することは、リアクティブマシンが行うことです。

最もよく知られているリアクティブマシンの2つは、Deep Blue（前述）とGoogleが開発したその仲間のAlphaGoです。私たちが驚嘆するこれらの最新のインテリジェントマシンは、そのような宇宙の定義を持っていないか、特定のタスクのために非常に具体的で専門的なものを持っています。

ディープブルーのデザインのブレークスルーは、プログラムによって考慮される潜在的な動きの選択を拡張することではありませんでした。むしろ、開発者は、結果をどのように評価したかに基づいて、評価を制限し、不要な将来のアクションを探さないようにする方法を見つけました。この機能がなければ、ディープブルーは実際にカスパロフを打ち負かすためにはるかに大きなマシンパワーを必要としていたでしょう。同様に、人間のGoのトップエキスパートを打ち負かしたGoogleのAlphaGoも、将来起こりうるすべての動きを判断することはできません。 AlphaGoが使用しているこの評価方法は、DeepBlueよりも高度です。

これらの手法は、AIシステムが特定のゲームをより上手にプレイする能力も高めますが、簡単に変更したり、他の状況に拡張したりすることはできません。そのようなコンピューター化された想像力は、より広い世界を理解していません。つまり、割り当てられた特定のタスクの外で作業することはできず、簡単にだまされます。彼らは周囲の環境と積極的に相互作用することができません。これは、AIシステムがいつか可能になることを私たちが望んでいる方法です。

あるいは、これらのコンピューターは、同じ状況に直面するたびにまったく同じように動作します。この機能の制限により、リアクティブマシンのアプリケーションは狭いですが、このタイプの人工知能は、信頼できる信頼できるシステムを作成します（正しくセットアップすれば、毎回同じ結果が得られますが、そうではありません）。退屈したり、悲しんだり、疲れたりして、24時間年中無休で働いています）。

限られたメモリ：

リミテッドメモリマシンとは、限られた期間に過去の経験を取得できるマシンです（これがリミテッドメモリという名前の理由です）。近年、自動運転車はますますこれに対応できるようになっています。彼らができることは、他の車の速度と方向を観察することです。これらの観察結果は、自動運転車の事前にプログラムされた世界の理解に追加されます。これには、信号機、車線のマーキング、およびその他の重要な要素（道路のカーブなど）も含まれます。車はこれらの情報を使用して、いつ車線を切り替えるか、または道路上の別の車を追い越すかを決定します。

車がそれを行うことができるのは本当にクールですが、これらの記憶はほんの短い時間しか持続せず、車は道路に出るたびにそれらすべてを再学習します。言い換えれば、車には、私たち人間のように参照できる過去の経験のライブラリがありません。 AIの科学者は、このタイプのAIをさらに進化させて、独自の記憶を構築し、相互作用を思い出して、新しい予期しない状況に対処できるように取り組んでいます。しかし、ご存知かもしれませんが、それは非常に困難です。

心の理論：

心の理論は、私たちが持っているAIと将来構築できるAIとの間の境界線です。この時点で、人類は限られたメモリというAIのマイルストーンに到達しており、このタイプのAIを最大限に開発できるようになるまでにはまだ長い道のりがあります。

心の理論は、人間の世界だけでなく、その世界の他のエンティティ（人間、動物）の概念を構築できる次世代のAIになると期待されています。この世代のAIが心の理論と呼ばれる理由は、人間の心理学では、心の理論は、人間や世界の他のエンティティが自分の行動を推進する思考や感情を持っていることを知っているからです。

心の理論は、私たち人間が何千年にもわたって社会を形成し維持してきた方法の中核です。お互いの感情的な動機や意図を理解しなければ、調和して生きることは人間にとって非常に難しいでしょう。 AIマシンが人間の間を歩くとしたら、他のエンティティの考えや感情も理解して、環境に統合できるようにする必要があります。

自己認識：

AI開発の最終段階は、自分自身のイメージを確立できるマシンを構築することです。これは、機械が人間の知性のレベルに達したときです。自己認識という用語は理解しにくいかもしれないので、例を挙げましょう。

「私は幸せです」と「私は私が幸せであることを知っています」という2つの文を比較してください。これらは2つの異なるレベルの知性であり、人間は幸運にも両方を所有しています。「私は幸せです」は、人間の思考や感情が起こる心の理論レベルの知性です。「私は幸せだと知っている」とは、心の理論レベルよりも高度で、人間が自分の考えや感情を認識している自己認識レベルの知性です。

この自己認識能力は、生まれた日から埋め込まれているので当たり前のことかもしれませんが、機械の視点から見ると、どれだけ進んでいて驚異的かがわかります。自己認識により、特定の外部刺激に直面したときの感情の内部状態を知ることができます。これにより、自分自身や他の人の感情を正確に予測することができます。

たとえば、映画シリーズを一気見した後、罪悪感と後悔に満ちていると想像してみましょう。自己認識により、それらの感情の発生を知ることができ、別のシリーズを一気見した場合に、それらの悪い感情で再び満たされることを確実に予測することができます。したがって、それらを回避するために、あなたはそうしません。

もう1つの例は、料理をしないと妻が怒るだろうと予測できることです。それは、妻が料理をしないときの気持ちだからです。マシンは、自己認識レベルのインテリジェンスに到達するまで、これらのいずれも実行できません。

人類が自己認識型のマシンを作成することからまだ遠く離れていることは事実ですが、これはAI開発が向かっている究極の目的地です。自己認識対応のAIマシンを構築する過程で、人間であることがどのようなものかを学び、私たちが当たり前と思っていた驚くべき人間の能力をすべて知るようになります。

人工知能がもたらすことができる最高の7つの利点

1.自動化を次のレベルに引き上げます。

今日、機械学習、ディープラーニング、およびその他のAIテクノロジーは、人間の作業負荷を軽減するために、徐々に実装され、業界や組織に統合されています。 AIは、人間の干渉を必要とせずに、重い人的労働と画期的なタスクを簡単に実行できます。これにより、ビジネスだけでなく他のさまざまなセクターのさまざまなプロセスとアクティビティが大幅に簡素化されました。

これにより、ランニングコストと人件費が大幅に削減され、AIの自動化がこれまでにない程度になりました。自動化の利用を促進するAIの素晴らしさの美しい例は、日本の工作機械メーカーであるオークマに見ることができます。彼らは最近、スマート製造の未来を浮き彫りにするために多数の技術を提供してきました。それらには、あらゆる規模のプラント用のロボット、最新および最新の工作機械、スマート工作機械が含まれます。 Okumaは、産業の自動化におけるAIの祝福を明確に表しています。

2.面倒なタスクの実行から人間を解放します。

人工知能は、人間を解放し、彼らが優れたタスクを実行できるようにするという条件で、人類への祝福と見なすこともできます。 AIとその実装の重要性は、このテクノロジーが、望ましい結果を生み出すために人間が実行しなければならないすべての時間のかかるアクティビティを処理するという主張に基づいている可能性があります。

機械は面倒な仕事の世話に優れており、これは人々が彼らの生活のより創造的で対人的な側面に取り組むのに十分な余地と時間を残します。銀行セクターの例を見てみましょう。AIのアプリケーションのおかげで、大きなブレークスルーがあり、今後もそうなるでしょう。今日の金融会社は、このテクノロジーの使用を、顧客にとって銀行業務をよりシンプルかつ簡単にする方法と見なしています。これは、金融アナリストが彼らの仕事の面倒な複雑さから立ち直り、全面的な顧客行動のより深い研究と分析に集中することを可能にするのに長い道のりを歩んできました。

3.天気予報の精度を高める：

近年、私たちは人工知能の使用と天気予報と気候予報におけるその革新を見てきました。「気候情報学」の分野は、データサイエンティストと気候サイエンティストの間の実りあるパートナーシップを促進するため、継続的に繁栄しています。このパートナーシップは、ますます複雑化する気候データの観測と研究のための手段を提供してきました。これは、データと分析の間のギャップを埋めるのに大いに役立ちました。

正確な天気予報のためのさまざまなAIアプリケーションがあります。たとえば、IBMは、1996年にコンピューターを使用して予測を引き上げました。それ以来、このアメリカの企業はAIの導入により、予測アプローチを改善および強化してきました。今日の人間は、気候変動の影響と原因をより深く理解しています。天気予報の分野は非常に困難であり、コンピューターが複雑な計算を行えるようにする集中的な計算と深層学習ネットワークが必要です。その結果、AIの開発とそのうらやましいコンピューティング能力は、スーパーコンピューターの出現に貢献しています。 AIは、将来の災害や自然災害に十分に備えることができるように、極端な気候条件について非常に必要とされている洞察を人に与えました。

4.災害を予測する：

カリフォルニアは、山火事の発生により、2017年に甚大な被害を受けました。 100万エーカー以上の土地が山火事で破壊され、85人が命を落とし、そのうち249人が行方不明になっていることが確認されています。

気候変動の課題のために、ますます多くの企業が災害と戦うために人工知能を採用しています。このように、AIは、スマートな災害対応を評価し、災害や気象イベントに関するリアルタイムデータを提供するために不可欠であることを実証しました。これは、環境からの信号を検出し、それによって災害への備えを強化するのに役立つため、人間にとって非常に便利です。

AIテクノロジーは、差し迫った大惨事に直面して自分たちを組織し、損失を減らすのに十分なスペースを備えたタイムリーな方法で私たちに警告するため、非常に役立ちます。ディープラーニングは、有用な対応戦略を開発するために、まもなく大災害モデルと組み合わされることが期待されています。

5.すべての責任を負うことから人間を解放します。

AIがいつの日か人類の終わりになり、ロボットとコンピューターが世界を完全かつ恒久的に引き継ぐというのはよくある誤解です。しかし、一般的に見過ごされているのは、日常生活にAIが存在することで、私たちが望まない、または必要としないすべての義務から私たちを解放するのに役立つという事実です。

言うまでもなく、優れた知性が盲目的に私たちを支配することを許すことはできません。しかし、その価値を私たちの利益のために使用しないことは、同様に愚かなことです。戦争と戦争の見通しは、この点で説得力のある例です。

ポール・シャーレの著書「Army of None」に規定されているように、AIは戦争への応用の可能性として大きな期待を寄せています。彼の本で説明されているように、将来的には、軍事と人工知能が戦場で協力するでしょう。

6.創造性とテクノロジーを組み合わせる：

AIは、間違いなくイノベーションとテクノロジーの夢の組み合わせと見なすことができます。人工知能は、インテリジェントかつ創造的に考え、これらの考えを独立して多くの人間のアプリケーションに変換する可能性を秘めたロボットコンピューターに他なりません。

人工知能のこのコアは、私たちが人間として生きる方法に革命をもたらし、そしてこれから革命を起こすものです。 AIは単なる一次元技術ではありません。利点と用途は、その懸念よりもはるかに重要で注目に値するものであり、これはまさに将来の人間をサポートするものです。 Z世代のコミュニケーションアプローチは、AIがイノベーションとテクノロジーを融合して驚くべき結果を生み出す方法を示しています。強力な人工知能手法を使用することで、ブランドは適切なテクノロジーを使用してZ世代のニーズと要望を満たすことができます。主にデータ駆動型のこのマーケティング戦略は、AIアプリケーションの膨大なリストの1つにすぎません。その技術的な素晴らしさと創造性。

7.ヒューマンエラーを排除します。

Oracle Adaptive IntelligentAppsのシニアバイスプレジデントであるCliveSwanは、AIが人間の相互作用の負担を排除し、それによってすべての人的エラーを排除するため、多くの有望なアプリケーションを共有しています。

AIとその多くのアプリケーションの最も優れている点は、エラーがないことです。産業や組織は、人的手作業では避けられないため、通常、ヒューマンエラーのためにかなりのスペースを残さなければなりません。それは企業が主に取り組まなければならないことであり、科学的および技術的発展だけでなく創造性の面でも障壁を投げかけます。

最後の言葉

主張ロボットの方が効果的であることが懸念されているため、将来的には人間の従業員が廃棄されますが、AIがもたらす仕事とメリットははるかに多くなります。 人工知能は私たちのやり方に革命的な変化をもたらしますが、すきの発明は農業労働者の必要性を排除しませんでしたし、機械の発明は数学者の必要性を根絶しませんでした。すべての技術的変化と同様に、AIの導入は、人類が新しいパラダイムに完全に取って代わるのではなく、新しいパラダイムに入るのを助けるために使用されるべきです。