拡張知能: それは何であり、なぜあなたのビジネスがそれを使うべきなのか?

ビジネス シナリオで拡張インテリジェンスを学習および適用して、人間と機械のインテリジェンスの取り組みを補完し、ビジネスの成長を飛躍的に促進します。

今日、人工知能 (AI) はビジネス パフォーマンスの運転席にあります。 機械可読ドキュメントから AI カスタマー サービスまで、企業はこれらのインテリジェント マシンから多くの恩恵を受けています。

そして、信頼性が高く、正確で、飽きのこない反復作業が数時間で完了するだけでなく、これらの AI はビジネス マネージャーの意思決定にも役立ちます。

ただし、AI だけでは不十分な場合があり、その機能を人間の知性で強化する必要があります。 ほら、どうぞ。 ビジネスのための強化されたインテリジェンスを作成しました。 詳細については、読み進めてください。

拡張知能とは?

拡張知能は、人間と機械の協調の概念です。 AI エンジニアと研究者は、効率的な意思決定を通じて困難な状況下で人間の知識を補完するように設計しました。 人間の労働力を機械やロボットに置き換えるのではなく、人間の労働力を支援するために存在します。

多くの同義語があり、一般的なもののいくつかを以下に示します。

• 知能増幅
• 認知増強
• 機械によって拡張された人間の知性
• 強化された知性

知能増幅も AI を使用しますが、ビジネスまたは個人的な状況での人間の対応物のパフォーマンスを向上させるためだけです。

このテクノロジーにより、商品、データの洞察、サービス用の市場対応ソフトウェアなど、最終製品を得るために人間が行う必要がある多くの手作業が削減されます。

企業やエンドユーザーは、機械によって拡張された人間の知性をすでに活用し始めています。 たとえば、自動運転車の運転支援は最も一般的な例です。 衝突回避警告、駐車支援なども良い例です。

コンピューター ソフトウェアにも拡張知能が見られます。

たとえば、AI ベースの給与処理ツールを使用している場合、ソフトウェアは数日後に次のステップを自動的に提案します。 アプリでの作業プロセスの監視を開始し、給与処理の労力を増やします。

拡張知能の目的

強化されたインテリジェンスの主な目的は、組織のマシンと人的資産を収益化することです。 職場でこれらの資産を分離すると、多くの仕事ができなくなります。

その他の注目すべき目的は次のとおりです。

• 人間の認知能力の範囲を広げること。
• 行動とその結果を予測し、その行動が有益かどうかを相手に提案する。
• 人間のデータ サイエンティストがデータセットを分析し、適切なパターンと市場シグナルを発見できるように、インテリジェント マシンがデータをスクラブしてクリーンアップします。

拡張知能が重要な理由

インテリジェンスの増幅は、インテリジェントな機械と人間の労働力との間に調和のとれた関係を生み出すために不可欠です。 製造工場でのロボットの過度の使用と大幅な従業員の一時解雇による従業員の動揺の報告が増えています。

ただし、これらの企業は、従業員の能力を高め、企業に利益をもたらすプロジェクトに従事させることができます。 たとえば、小売、販売、マーケティング、デジタル マーケティングの従業員をトレーニングすることで、インテリジェンスが強化され、会社がより多くの製品やサービスを販売できるようになりました。

また、反復的なタスクや忙しい作業を減らすことで、新しいマーケティング戦略の考案、リードの顧客への変換、今後の製品/サービスの新しい収益モデルの設計など、熟練した労働者を有効に活用できるようになります。

拡張知能はどのように機能しますか?

その仕組みを探る前に、まず AI と人間が提供する機能を理解する必要があります。

人間が AI システムと連携して動作するシステムで上記のすべてを組み合わせると、拡張知能プログラムが機能します。

インテリジェンス増幅は、人間と機械のコラボレーションを促進するために多くのテクノロジーを使用しており、これらは以下のとおりです。

• 人工ニューラル ネットワークは、人間の脳機能を模倣し、機械の空間ナビゲーションを支援します
• 経験、間違い、人間のフィードバックから学ぶ機械学習
• NLP、または自然言語処理技術は、AI が人間の話し言葉を理解するのに役立ちます
• 光学系による顔・画像・動画・文字認識
• パターン認識技術によるデータ、ビデオ、ワイヤーフレーム、および画像上のパターンのスポッティング
• 強化されたインテリジェンスは、論理的推論アルゴリズムを使用して、データから要素を推測し、遭遇したものを合理化し、予測を作成します

上記のすべてのテクノロジが 1 か所に配置され、ホットワイヤリングされると、拡張インテリジェンス システムは次の機能を利用してタスクを実行します。

• データ入力とデータ分析の結果を理解します。
• システムは、古いデータから新しいデータを解釈して分離できます。
• どのデータが価値があり、どのデータがそうでないか、どのデータをアーカイブする必要があるかなどを判断します。
• 拡張インテリジェンスは、人間の入力とフィードバックから学習し、ワークフローまたはコードベースを調整します。
• また、品質管理、リスク評価、セキュリティ コードなどのデータベースを作成することで、ビジネスが規制に準拠していることを確認できます。

企業が拡張知能を使用する必要があるのはなぜですか?

第一に、企業は強化されたインテリジェンスを使用して、従業員の手作業による負担を軽減する必要があります。 人間は、概念、創造的思考、感情的知性を一般化するのが得意です。 上記のすべての特性を備えた AI ソフトウェアを開発するには、何世紀もかかるでしょう。

したがって、企業は、テラバイト単位のデータの取り込み、たゆまぬ作業能力、反復タスク処理の正確さなど、マシンの専門知識でこれらの品質を強化する必要があります。

したがって、マーケティングまたは財務の専門家に整理されたデータを提示すると、AI からの指示により、データベースからビジネスの洞察をすばやく作成できます。 そうでなければ、データ サイエンティストがデータを分析できるように、チームがデータを収集し、クレンジングし、整理する必要があります。

そして、これはデータ分析だけではありません。 拡張インテリジェンスは、製造、ホスピタリティ、ヘルスケア、銀行など、ほとんどの業界に適用できます。

拡張知能対。 人工知能

AI と拡張知能はどちらも AI アルゴリズムと ML アルゴリズムを使用するため、これら 2 つの違いについてお問い合わせになるかもしれません。 以下の表で重要な違いを見つけてください。

ビッグデータにおける拡張知能の役割

ビッグデータは、さまざまな業界でのデータ マイニングの結果です。 たとえば、グローバル市場から製品の効率を調べる必要があります。 ディーラー、サプライ チェーン プロバイダー、倉庫、小売店、顧客などからデータを収集し始めます。現在、複数のデータベースにテラバイト単位のデータがあります。

データを検証し、クリーニングし、クラスターに整理し、最終的にパターン分析のためにビジネス インテリジェンス (BI) ソフトウェアに取り込むには、何千時間もの作業時間と複数のチームが必要です。

AI および ML プログラムを使用してデータ アナリストを強化することで、労力を最小限に抑え、ビッグ データのコストを含めることができます。 インテリジェンス マシンは、ソースでデータを自動的に分析および整理し、安全なクラウドに保存して、人間のデータ サイエンティストがデータセットを調査できるようにします。

大規模なデータ分析中、AI は、データ サイエンティストが実行しなければならない反復タスクを実行することで、人間の能力を強化することもできます。

現在、モノのインターネットでは、これらのインテリジェント センサーが生涯を通じて現実世界からデータを収集するため、企業はより多くのデータを処理する必要があります。 おそらく、このような膨大なデータベースを処理するには、人間の能力以外に頼るしかありません。 代わりに、AI と ML モデルを使用して人間の労働力を増強すると効果的です。

拡張知能の利点

コグニティブ拡張の大きな利点は、現実世界のシナリオで AI が意思決定を下すことによるビジネス プロセスの重大な損失を回避できることです。 ここでは、人間の労働力が AI の活動を監視し、必要に応じて軌道修正を行います。

その他の重要な利点は次のとおりです。

• ビジネス リーダーが、新兵の採用、新しい製造工場の設立などのミッション クリティカルなプロジェクトで完璧な意思決定を行えるようにします。
• 拡張知能システムの AI プログラムは、何百万もの参照を数分でスクラブし、意思決定に必要な適切な参照を取得できます。
• インテリジェンス増幅は、大規模なデータベースを検証、クリーニング、整理、およびフィルタリングすることで時間を節約します。
• 研究開発、製品開発、マーケティング、および販売のための強化されたインテリジェンス モデルは、特定の仮説または現実世界の行動の結果を予測することにより、企業を支援できます。
• ビジネス プロセスから偏見や人的ミスを排除します。
• より少ない従業員からのアウトプットを最大化することにより、事業運営のコストを削減します。
• スマートフォンや VR ガジェットを使って拡張知能を活用することで、研修生や熟練していない労働力をより迅速に現場に派遣できます。
• 反復的で時間制限のあるタスクを短時間で正確に完了し、ビジネス オペレーションを支援します。

拡張知能: 学習リソース

拡張知能

この傑出した Amazon ブックは、機械と人間の知性を効率的に組み合わせるのに役立ちます。 したがって、ビジネス マネージャー、CEO、CTO、COO、およびデータ サイエンティストである場合、これは必読です。

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この本は、主に次のことに焦点を当てています。

• 知能増幅の要件
• インテリジェンス増幅のためのデータのリスク、倫理、およびガバナンス
• 弱い増強とかなりの増強

拡張知能: スマート システム

この本は、人間と機械の共生の根底にある概念を理解するための理想的なリソースです。

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また、この本は、Amazon の Digital Epistemology and New Literacies シリーズの一部です。

医療における拡張知能

ヘルスケア ニッチは、人間と機械の集合知から最も恩恵を受けることができる業界の 1 つです。 この本は、医療専門家の利益のために知性増幅のすべてのニュアンスを説明しています.

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以下のようなトピックに焦点を当てています。

• ヘルスケア業界における診断のスピードと効率
• 困難な臨床状況における人間の医師によるより良い意思決定
• 医療行為における知能増幅の実例研究

まとめ

これで、拡張知能とは何か、このテクノロジーがビジネスにどのように関連するかがわかったはずです。 そして、この最先端技術はこれだけにとどまりません。

それは、人間が生産およびサービス業界に投入するすべての手作業に取って代わります。 ビジネス プロセスはより効率的で費用対効果が高くなり、トラブルシューティングが必要になります。

また、汎用人工知能 (AGI)、人工知能 (AI) を学ぶためのオンライン コース、日常生活における人工知能 (AI) の例にも興味があるかもしれません。