あなたの一日のほとんどは、おそらくあなたの携帯電話に費やされています。メールの送信からビデオの視聴、仕事の検索からニュースの閲覧まで、世界で最も重要なテクノロジの 1 つに時間を費やさないことはほとんど不可能です。
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だからこそ、 人工知能がそのドアをノックするのは時間の問題でした.ただし、すべての新しいテクノロジーと同様に、すべての可能性と潜在的な偉大さに圧倒されることもあります。
人工知能は、人間と同じように学習、理解、意思決定および予測を行うことができるテクノロジーと考えてください。 AI としても知られる人工知能は、チェスをしたり、医師の診断を支援したりできるマシンの作成に焦点を当てたコンピューター サイエンスの分野として始まりました。しかし近年、AI の定義が拡大され、個人のニーズに合わせて学習および適応し、時間の経過とともに改善できるテクノロジが含まれるようになりました。つまり、最も基本的なデバイスでさえ、「スマート」に似たものを持ち始めています。
最も一般的なタイプの AI は機械学習で、アルゴリズム (短いプログラム) を使用してデータを選別し、パターンを特定します。たとえば、Google フォトなどの写真アプリを使用している場合、コレクションに関するデータが増えるにつれて、検索機能が子供の写真を見つけるのに役立ちます。
人工知能は広義の用語で、さまざまな種類の AI があります。例:機械学習(ML) は、コンピューターを使用して特別にプログラムしなくてもデータから学習する AI の一種です。たとえば、あなたの声を認識したり、好きなコンテンツを判断したり、車を運転したりするために使用できます。
テクノロジー業界と世界は、サイバーセキュリティ、ヘルスケア、気候変動、持続可能性、教育、交通渋滞などの大きな問題を解決するために、人工知能に依存しています。 AI は、多くの新しい消費者向け製品にも使用されています。それはどこにでもあります — Google Home の音声認識による情報要求の理解から、Amazon の Alexa によるテレビで何を見るかの提案、Uber による安全な帰宅のためのアプリのダウンロードの推奨まで。
AIという用語は、Siriの音声認識であろうと、世界最高のプレーヤーに対するGoogle DeepMindのGoの勝利であろうと、人間のように学習して問題を解決できるソフトウェアを表すために使用されます.言い換えれば、データとアルゴリズムを使用して、計画、音声や画像の認識、さらには言語の理解など、通常は人間の知性を必要とするタスクを実行するソフトウェアに関するものです。
それは非常に急速に成長しています。実際、このすべてのデータを活用してアルゴリズムを作成する知識とスキルを備えたデータ サイエンティストは不足しています。データ サイエンティストは、業界全体で高い需要があります。マッキンゼー グローバル インスティテュートによると、2018 年までに、米国だけでも、分析に関する深い専門知識を持つ 140,000 ~ 190,000 人の人材と、ビッグデータの分析を使用して効果的な意思決定を行うノウハウを持つ 150 万人のマネージャーとアナリストの不足に直面する可能性があります。
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AI は、私たちの接続性、効率性、生産性を向上させます。これは非常に急速に成長している研究分野であり、民間部門と公共部門の両方で私たちの生活に大きな影響を与えることが期待されています.しかし、前進するために何ができますか? 人工知能があなたの人生を根本的に変える 5 つの方法を次に示します。
インストールした機能が、表示どおりに機能するかどうか疑問に思ったことはありませんか? Cortana、Alexa、またはGoogle Nowをお試しください。これらのアプリケーションはすべて AI を使用して人、場所、物を認識し、ユーザーが何を求めているかを理解できるようにします。スマートフォンに何かを依頼することもできます。たとえば、Siri はレストランのメニューを検索して最寄りのレストランを提案し、Google Now は最適な時間に利用できるフライトを教えてくれます。
AI がより有用であるためには、実験室やコンピューター以外の場所で動作する必要があるため、自動車への道を見つける必要があります。このビデオで紹介されている自動駐車車から、目を閉じていることを検出できる運転支援車まで、ドライバーの安全性、効率性、生産性を同時に高めるさまざまな種類のAI システムが開発されています。 .
二酸化炭素排出量を削減するには、大気の質、汚染、帯水層と河川の水量を監視できる技術が必要です。この 3 つの領域は、人間が監視するのが非常に困難です。そのため、AI はもはやサイエンス フィクションの領域ではなく、データベースとアルゴリズムを使用して世界中の水資源に関する情報を追跡する科学研究所に置かれています。
研究者たちはすでに、疲れているときや休憩が必要なときを認識し、エネルギー レベルを自動的に調整し、機械が作業を完了させると生産性が低下することがわかっている場合は、作業の一部を引き継ぐことができるシステムの開発に取り組んでいます。 .
今後数年間で、人工知能アルゴリズムは、新しいことを学び、理解するためのより多くの方法を提供してくれるでしょう。では、次は何ですか?いつの日か、機械に学習方法を教えて、私たちがより賢く、より創造的になるのを助けることができるようになるかもしれません。