人工知能: 利点、欠点、および将来

公開: 2022-03-08

人工知能または AI は、現実世界の問題を解決するためのアルゴリズムの使用です。これには、機械、特にコンピューターによる知能の実証が含まれます。

AI 分野は 1950 年代から着実に成長してきましたが、コンピュータハードウェアの制限によりペースは鈍化しました。ただし、より強力で安価なコンピューティングプラットフォームの結果として、過去 20 年間で急速に成長しました。それでも、一部の AI 実装は依然として比較的高価です。

今日、スマートフォンのカメラからビデオゲーム、e コマース、ヘルスケア、サイバーセキュリティ、製品の推奨、検索エンジン、広告に至るまで、あらゆるものに人工知能が使われています。

この投稿では、人工知能業界を詳しく見て、その長所と短所、および私たちと機械の将来について詳しく説明します.

人工知能とは？

人工知能は、機械による知能のデモンストレーションです。これには、通常、より適切な応答を得るために、環境を適切に認識することが含まれます。

人によって人工知能を自分の言葉で定義することはできますが、AI とは何かをよりよく説明するには、例を挙げればよいでしょう。

チャットボットを設計していると考えてください。インターネットを介してユーザーからのクエリを受け入れ、それらのクエリを解析して回答を提供できる必要があります。ここでの最初の行動は、ユーザーが尋ねる可能性のあるすべての質問に対する回答をリストすることです。

ただし、このアプローチの問題は、ボットが応答できるものが大幅に制限されることです。たとえば、遊び好きなユーザーがそのようなボットに「あなたのおっぱいを見せて」と尋ねると、おそらく「わかりません」などの答えが返ってきます。

ここで、単語の意味を理解しようとするアルゴリズムを備えた別のチャットボットを考えてみましょう。基本的な回答が事前に読み込まれている場合もありますが、そのアルゴリズムにより、単語の意味を推測して推測したり、未知の質問に答えたりすることができます。これをbot-2としましょう。

そのため、bot-2 に「あなたのおっぱいを見せて」と頼んだ場合、ボット 2 はその答えが事前に読み込まれていないと判断しますが、トレーニングによっていくつかのことを理解することができます。

「見せる」という言葉は、あなたがそれから行動を望むことを意味します。
「おっぱい」は人間の胸の同義語です。

上記の情報を使用して、非常に基本的な AI プログラムが Web で「おっぱい」を検索し、最初の画像を表示する場合があります。

より複雑な AI システムでは、さらに「おっぱい」をアダルトコンテンツとして分類する場合があります。 これをbot-3としましょう。そのため、写真を表示するだけでなく、アダルトチャットルームに参加するかどうか、さらには商業的なアダルト広告を表示するかどうかを尋ねる場合もあります。

上記のシナリオからわかるように、bot-1 は環境認識がゼロでした。 Bot-2 は環境意識が 2 カウントあり、それよりも優れていました。 bot-3 は 3 カウントで、最もスマートでした。

簡単に言えば、相互作用 (シグナル) のより多くの側面をキャプチャして分析すると、AI システムがよりスマートになります。最良の結果を得るために、このように情報を収集して分析するには、さまざまな方法があります。そして、この分野は人工知能と呼ばれています。

人工知能の例は何ですか?

以下は、すでに遭遇しているはずの多くの AI 実装の一部です。

仮想アシスタント– チャットボットは、上記の例を超えて多くの便利なアプリケーションに進化しました. 彼らの多くは、人間の言葉を理解し、口答えします。例としては、Amazon の Alexa、Apple の Siri、Google Assistant などの一般的な商用製品が挙げられます。
検索エンジン– 検索エンジン、特に Google は、過去数十年間、多くの AI 研究と開発の焦点となってきました。現在、Google 検索エンジンは、検索する用語ごとに何百ものシグナルを監視および分析しています。だからこそ賢く見える。
Deepfakes – 現在は楽しみのために使用されています。画像を理解して再描画できる AI アルゴリズムがあります。たとえば、写真を笑わせたり話したりしたり、大統領や有名人の偽のビデオを作成したり、写真でビキニを着た人々の服を脱がせたりすることさえできます。
製品の推奨– Amazon から Netflix、チケット予約、Pandora などの音楽推奨プラットフォームまで、すべての主要企業で使用されています。
顔認識– これは非常に優れているため、Facebook と Picasa はどこにいても簡単にあなたを識別できます。 AI 画像は、ニューラルネットワークシステムの設計が改善されたことで改善されました。
スパムフィルタリング– Gmail は、他の優れた機能の中でも特に、インテリジェントなスパムフィルタリングシステムにより揺るぎません。機械学習へのベイズ分類器アプローチのおかげで、AI は電子メールスパムの脅威から世界を救いました。
ゲーム– 非プレイヤーキャラクターの生成に多く使用されます。一部のゲームは、あなたから学ぶため、あなたを打ち負かすのが得意になります。
農業– より良い作物の監視、収量の改善、牛の自動搾乳、最適な温室条件などのための多くのアプローチ。
金融投機– 取引ボットは最近大流行していますが、その収益性はさまざまです。これらのボットの多くは、投資アドバイスを提供するロボアドバイザーを含め、AI を採用しています。
セキュリティ– 人工知能は、セキュリティカメラでも使用され、異常なプロセスを検出し、物理的およびサイバー資産の監視と防御において人間を支援します。
ヘルスケアと診断– 介護ロボットから、スキャンをより迅速に診断するニューラルネットワークまで、AI はより優れた安価なヘルスケアを実現する多くの機会を提供します。
ドローン– これらは、自分で考えて移動できる飛行機械です。現在、軍事組織にとって大きな資産です。
産業用ロボット– 部品の溶接から、倉庫からの製品のピッキング、電子回路の構築、車のスプレー塗装まで、産業用ロボットの範囲は拡大しています。

人工知能分野はどのくらいの大きさですか?

人工知能は、理論的には、人間が従事するあらゆる活動に適用できます。これには、環境の認識から言語、一般的な学習、運動までのすべてが含まれます。フィールドは広大です。

最も人気のある AI 分野のリストを次に示します。一部の組織は、これらの分野の 2 つ以上を組み合わせて目標を達成することに注意してください。

推論と問題解決- 一目瞭然。
知識表現– 質問に正しく答える能力。
計画と予測– 大量のデータから意味を成します。
学習– 経験を通じて新しいパターンを発見します。
自然言語処理– 人間のコミュニケーションを理解する.
知覚– マイク、カメラ、レーダーなどのセンサーからのデータを理解します。
モーション– ロボット工学や自動運転車などの環境をナビゲートする能力。
社会的知性– 人々との交流。
一般的な知性- 一目瞭然。

トップの人工知能アプローチ

人工知能を追求するさまざまな分野がありますが、機械から知能を生成するという問題に対するコンピューティングアプローチも同様にさまざまです。

以下のさまざまな方法は長年にわたって進化しており、特定のタスクに対しては他の方法よりも優れているものがあります. これにより、それらが何であり、どのように機能するかを知ることが重要になります。

論理的方法– 特に AI 関連ではありませんが、論理的方法とアルゴリズムは、スマートなアプリケーションの開発に大いに役立ちます。現代のコンピューターは、AND、NOT、NAND、OR、XOR などの論理回路に基づいています。
検索とランク– 名前が示すように、データベースを検索し、関連性に基づいて結果をランク付けします。これが検索エンジンの基本です。
ニューラルネットワーク– 人間の脳の認知システムを再現します。ニューラルネットワークは、その複雑さのレベルや隠れ層の数によっては、メモリを大量に消費する可能性があります。多くの層を持つ複雑なニューラルネットワークは、深層学習と呼ばれます。彼らは学習において非常に柔軟であり、最近の驚異的な AI アプリケーションのほとんどの背後にいます。
決定木– 入力に基づいて情報またはイベントを分類する簡単な方法。各ツリーレベルは、オブジェクトが何であるか、またはそうでないかを決定するのに役立ちます。
ベイズ分類子– この方法では、コンテンツに基づいてドキュメントを分類します。「バイアグラ」または「シアリスをオンラインで購入」を含む電子メールはスパムとして検出されやすいため、電子メールのスパム制御に最適です。
進化的– 自身のさまざまなバージョンを作成し、それらをテストして、最適なバージョンになることができる AI システム。ゲームや超知能プロジェクトに最適です。
クラスタリング– これには、関連するデータをグループ化して、フライトや配車の機会などの接続を簡単に見つけられるようにすることが含まれます。

人工知能の利点

人工知能には、ヘルスケアから商業、製造などに至るまで、幅広いアプリケーションにとって魅力的な多くの潜在的な利点があります。ただし、ほとんどの人間の活動は AI の恩恵を受けることができるため、その範囲は事実上無限です。

以下は、人工知能の主な利点の一部のリストです。

自動化– タスク、特に日常的で退屈なタスクを簡単に自動化できます。
ヒューマンエラーなし– 人間は時々間違いを犯しますが、コンピューターアプリケーションはそうではありません.
迅速な意思決定– ストレスなく、わずか数ミリ秒で答えを得ることができます。
24 時間 365 日対応 - コンピュータアプリケーションは飽きることがありません。
リスクがほとんどまたはまったくない– 戦争や核の発生時に、ロボットは非常に役立ちます。
生産性の向上 – コンピューターはすでに生産性を向上させており、AI はそれをさらに向上させます。

人工知能の欠点

人工知能にもいくつかの欠点があり、主なものは次のとおりです。

失業– 人工知能アプリケーションは、将来的に仕事に取って代わるように設定されています。ただし、これらは複雑なスキルを必要としない反復的なタスクになる可能性があります。
資本集約的– 新しい AI システムの実装は、単純に誰かを雇って仕事をさせる場合と比較して、依然として比較的資本集約的な事業です。
枠にとらわれない思考– 人工知能は科学者が新しい発明を思いついたり、新しいパターンを発見したりするのに役立ちますが、システムがそれを行うように設計されている場合にのみ機能します。そうでなければ、AI マシンには人間のような創造性が欠けています。少なくとも、今のところ。
プライバシーの問題– Facebook から、路上で人々の顔を検索するために AI をすでに採用している国まで。この技術の悪意のあるアプリケーションがどのようになるかは誰にもわかりません。

人工知能による私たちの未来

未来はまだ起こっていないので、多くの結果がまだ可能です。ただし、進行中の作業と研究に基づいて、AI の分野からいくつかのことを期待できます。ここにあるいくつかの：

軍事– 1 つ目は兵器化された AI で、世界中の軍事研究所はすでにこれに深く取り組んでいます。また、インターネットはもともと軍事用に開発されたことを思い出してください。
仕事– 2 つ目の問題は、伝統的な仕事です。ロボットやその他の AI を活用したソリューションが、人間の単純労働者や日常業務労働者に取って代わることがますます増えるでしょう。ただし、より複雑なスキルと創造性を伴う仕事には大きな影響はありません。
知性– もう 1 つの問題は超知性です。これは、AI アプリケーションが非常に知的になり、通常の人間のレベルを超えることを指します。これは、コンピュータのハードウェア開発が十分に進んでいることを考えると、必ず発生するため、「もし」ではなく「いつ」の問題です。したがって、将来的には、iRobot から何らかの種類の Skynet、Matrix、または VIKI が登場することを期待してください。
プライバシー– 監視は悪化し、最終的に悪意のある人物が参加するようになります. 誘拐する人を見つけるには、AI を利用した公開監視システム以上に優れた方法があるでしょうか?
愛– 最後に、セックスと人間関係の問題があります。基本的な AI を備えた等身大のダッチワイフは、一部の人々の間ですでに大流行しています。好きな形、色、顔、そして好きなエクストラでそれらを手に入れることができます. しかし、AI の進歩により、彼らは歩き回ったり、皿洗いをしたり、あなたのために踊ったり、あなたの一日がどうだったかを尋ねたり、感情的に絆を深めたり、あなたの性的嗜好やその他の好みを学んだり、その間ずっと安くなっていきます.
これがどこに向かっているのか分かりますか？

トップ AI ツール

Hackernoon には、今日から使用できる AI ツールとサービスの長いリストがあります。 Amazon Echo から Google アシスタント、Cortana など、リストは関連するセクションに分かれています。

個人用またはビジネス用の AI システムを開発するためのより技術的なツールについては、以下のリストに業界のトップネームとその機能を示します。

Python – 多くの AI ライブラリを備えた高レベルのプログラミング言語。
TensorFlow – Google の Python ベースの AI 開発プラットフォーム。
Scikit Learn – 別の Python ベースの機械学習プラットフォーム。
Caffe – 高速で使いやすい機械学習フレームワーク.
MXNet – オープンソースの深層学習フレームワーク。
PyTorch – 最適化されたディープラーニング Python ライブラリ。
Google Cloud ML Engine – トレーニングと予測のためのスケーラブルなクラウドベースのエンジン。
Azure ML Engine – Microsoft のクラウドベースの機械学習エンジン。

結論

人工知能の世界と人工知能が私たちにもたらすものを通してこのガイドの終わりに到達すると、この技術の長所と短所も見てきました.

1 つはっきりしていることは、人工知能の継続的な開発は避けられないということです。したがって、今後数十年間の劇的な社会経済的変化に備える必要があります。