人工知能の未来がどうなるか知りたいですか?-AI-php.cn

人工知能の未来がどうなるか知りたいですか?

人工知能が世界に与える影響は、チェスコンピューターから検索エンジンのアルゴリズム、チャットボットに至るまで、さまざまな方法ですでに感じられており、Google の研究者が人工知能には知覚力があると信じているほどの説得力があります。では、人工知能の未来はどうなるのでしょうか?

明日の宝くじの数字が予測できないのと同じように、人工知能の未来も予測できないのは明らかです。しかし、この分野の研究はテクノロジーの発展を促進するものであるため、私たちは未来の帽子をかぶって、人工知能によって駆動される未来の世界がどのようなものになるかを推測したほうがよいでしょう。

わかりやすくするために、ビジネスにおける人工知能の進歩に焦点を当てますが、世界全体の絵も描いていきます。

ポピュラーカルチャーにおける人工知能の未来

フィクションは現実世界の科学研究に影響を与える可能性があります。アイザック・アシモフが短編小説「ランアラウンド」で明確にしたロボット工学の 3 原則は、人工知能の分野が始まって以来、倫理に関する議論の一部となってきました。現代の倫理議論ではアシモフの法則が公平であると見なされる傾向がありますが、それらには公正な原則が欠けています。出発点。。

これらの架空の説明では、人工知能が兵器として使用されることについて大きな不安が生じています。おそらく、AI の最も有名な架空の例は、2001 年の HAL 9000: 宇宙の旅、または同名のゲームシリーズであるターミネーターでしょう。どちらの特性にも、必要なあらゆる手段を使って人間を殺そうとする人工知能が関係しています。

しかし、AI はしばしば英雄としても怪物としても描かれますが、兵器としての地位は依然として最前線にあり続けます。多くの読者は、身長 50 フィートのエイリアンロボットが自分のアイデンティティと米軍と格闘し、最終的には兵器よりもスーパーマンになることを決意する映画『アイアンジャイアント』を覚えているかもしれません。

兵器としての AI に対するこうした不安は、正当化されるかどうかにかかわらず、現代の AI 関連政策に影響を与えます。 2019年に国連は自律型致死兵器システム（LAWS）の禁止について議論しており、小説に登場するような「殺人ロボット」のような不安を呼び起こした。

今日の人工知能

人工知能は現代生活のいたるところに浸透しています。 Google で何かが検索されると、Google の検索エンジンの中心となる一連の AI アルゴリズムの最新版であるマルチタスク統合モデル (MUM) 人工知能アルゴリズムによって処理されます。 Amazon の Alexa または同様のホーム仮想アシスタントをお持ちの場合は、人工知能があなたの家庭生活に入り込んでいることになります。

ビジネス用途に焦点を当てると、人工知能は基本的にどこにでも存在します。世界中の大小の企業が、顧客サービス、自動不正行為検出、自動請求書処理などのテクノロジーにチャットボットを使用しています。実際、この記事は GoogleDocs を使用して書かれています。GoogleDocs は、多くの人に広く使用されている人工知能を活用したスマートな書き込み機能を備えています。

世界中のほぼすべての大手テクノロジー企業には、AI を積極的に研究または実装する部門があり、企業のコストを節約できると主張する AI 主導の Software-as-a-Service プラットフォームを提供する新しい AI スタートアップ企業が無数にあります。。ビジネスの世界、特にテクノロジー業界には、人工知能と機械学習が溢れています。

AI が未来を推進する

では、なぜこれらの企業は AI をこれほど頻繁に使用しているのでしょうか? なぜ、消費者や経営幹部に AI 主導の機能を提供するために、これほど多くのスタートアップが登場しているのでしょうか? サービスについてはどうでしょうか?答えは簡単です。人工知能は浮き沈みのあるトレンドですが、現在、実行可能なビジネステクノロジとして関心が高まっています。

実際、GrandView Research は、人工知能が 2022 年から 2030 年にかけて年間平均成長率 38.1% で成長すると予測しています。

トレンドに加えて、AI の将来を推進する、AI の実行可能なユースケースもあります。 1980 年代にはすでに、米国の大手企業はエキスパートシステムを使用して特定のタスクを自動化し、大きな成果をあげていました。

たとえば、ロボティックプロセスオートメーション (RPA) は、人工知能または機械学習を使用して、前述の請求書処理などの単純な反復タスクを自動化します。正しく実装されれば、特に同じタスクを実行するための人員の余裕がない中小企業 (SMB) にとって、大幅なコスト削減ツールとなる可能性があります。このユースケースが将来的に大幅に拡大することを期待しています。

さらに、多くの企業は、カスタマーサービスのチャットボットや Google フォトの自動画像補正など、ユーザーエクスペリエンスの最適化に役立つアルゴリズムを使用しています。前者については、1人では提供できない24時間365日のサービスを提供します。後者の場合、Photos の手動画像補正に存在する人的エラーが排除され、写真がより一貫して改善されます。

ただし、顧客対応 AI には欠点もあります。 Google フォトの写真タグ付けアルゴリズムは、過去に不正確であることで悪名が高く、IT サポートのためにチャットボットと会話しなければならなかったことがある人なら誰でも、チャットボットとの正確な通信方法が分からなければチャットボットが役に立たないことを知っています。しかし、このテクノロジーの進歩が将来の AI 開発を確実に推進するでしょう。

人工知能は人間のような学習の方向に発展する

人工知能の将来についての議論は必然的に、人間のような学習および成長モデルを再構築する、またはある種の学習モデルを獲得するための人工知能に焦点が当てられることになります。知覚能力。この概念は、人工知能の分野が 1950 年代に初めて登場して以来、この分野の議論を支配してきました。

受賞歴のあるコンピューター科学者であり、メタ社の主任人工知能科学者であるヤン・ルカン氏は、2022年6月下旬、機械がどのようにして人間のように思考できるようになるかについて自身の考えを論じた論文を発表した。この記事でルカン氏は、世界モデルの心理学的概念を使用して、人間が特定の行動の結果を直感的に予測する方法を人工知能が再現できるようにすることを提案しています。

LeCun 氏が使用した例の 1 つは、自動運転車と人間のドライバーの違いでした。自動運転車がコーナーをスピードを出して曲がるのは良くない結果だと学習するには複数の失敗例が必要かもしれませんが、人間のドライバーの物理学に関する本能的な知識は、コーナーをスピードを出して曲がるのはおそらく良くないことを教えてくれます。

LeCun 氏は論文全体を通じて、この概念が人工知能でどのように再現できるかを説明しています。彼は、人工知能のための 6 つのモジュールアーキテクチャを提案しました。このアーキテクチャでは、各モジュールが相互に情報を提供し、人間の脳のすべての部分が相互に情報を提供して世界の観察とモデルを作成する方法を再現します。

LeCun 自身も自分の提案には限界と欠陥があることを認めていますが、この論文は技術的または数学的知識がほんの少ししかない読者を対象に書かれており、あらゆる業界の読者が人間のような人工物の可能性を理解できるようにしています。思考モデルにおけるインテリジェンス。

明らかに、人工知能の未来を見据えている企業は LeCun だけではありません。実際、Google 子会社 DeepMindAI の一部の研究者は、単純な物理概念を学習する赤ちゃんをほぼ再現できる人工知能 PLATO の開発に成功しました。

人工知能の未来を牽引する外部の進歩

人工知能そのものの進歩だけを見ても、全体像は描けません。技術の進歩は並行して発生するものではなく、人工知能のような学際的な分野は特に周囲の技術の状態に影響されます。

たとえば、クラウドコンピューティングは、人工知能の使いやすさの向上において大きな進歩を遂げました。クラウドコンピューティングによって提供されるインフラストラクチャとサービスにより、実務者は人工知能プラットフォーム用に独立したインフラストラクチャを構築および維持する必要がなくなりました。

一部の開発者はすでに人工知能を使用してクラウドコンピューティングを推進しているため、これは双方向にも当てはまります。この統合により、データアクセスの簡素化、クラウドサーバーからの自動データマイニングへのアクセス、その他の利点が可能になります。

量子コンピューティングは、量子物理学の原理に基づいており、人工知能が従来のコンピューティング手法よりも大規模で複雑なデータセットを処理できるようになります。

IBM はこの分野のリーダーであり、2022 年 5 月に量子中心コンピューター構築のロードマップを発表しました。これには初の量子ベースのソフトウェアアプリケーションが含まれており、2025 年に開発が開始される予定です。量子コンピューティングが発展し、使いやすくなるにつれて、人工知能も飛躍的に進歩し始める可能性があります。

人工知能が世界に与える潜在的な影響

人工知能は、21 世紀においてすでに私たちの周囲の世界に大きな影響を与えていますが、より多くの研究とリソースがその開発に費やされるようになりました。この分野で人工知能が私たちの日常生活に及ぼす影響がより多く見られるようになるでしょう。

医療分野では、人工知能により、医療専門家はますます大規模なデータセットを処理できるようになります。パンデミックが始まって以来、研究者たちは AI モデリングを使用して、新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) ワクチンの開発を支援してきました。 AI テクノロジーが進歩し、普及するにつれて、AI は他の病気や病気と戦うために使用される可能性があります。

製造業は、人工知能と自動化が世界をどのように再構築しているかを示す典型的な例です。コンピュータがこの業界のブルーカラーの仕事をしているという考えは、多くのアメリカ人の心に深く根付いています。実際、一部の産業シナリオでは自動化により雇用の喪失が発生しています。

実際には、コンピューターがすべての人の仕事を完全に置き換えたわけではありませんが、人工知能の進歩により、このプロセスがさらに自動化される可能性があります。 AI が完成品を生産するだけでなく、人間の監視を必要とせずに、製品が出荷に適しているかどうかの品質チェックも実行するようになる可能性が非常に高いです。

多くの企業が在宅勤務やハイブリッド体制に移行しているため、人工知能 (特に RPA) を使用して、顧客サポートなど、オフィス環境で必要な反復タスクの一部を自動化できます。これにより、従業員は、解決するために雇用された複雑な問題に対する創造的な解決策を分析し、開発するためのより多くの時間を得ることができます。

銀行や金融サービスはすでに人工知能を使用していますが、その影響は、これらの企業がデータを分析し、財務上のアドバイスを提供し、不正行為を検出する方法に現れています。 AI がより高度になるにつれて、銀行は AI をさらに活用して、ローンや住宅ローンなど、提供する多くのサービスを維持および促進することが考えられます。