産業の近代化は新興テクノロジーに大きく依存しています。人工知能などのこれらのテクノロジーは、製造、エネルギー、運輸部門に大きな影響を与えます。ビジネスは、新興テクノロジーを通じてデジタル環境に変革しつつあります。 「テクノロジー」という言葉が使用されるたびに、組織に利益をもたらす可能性のある新しいものが開発または導入されています。
数年前には、新興テクノロジーがすぐに私たちの生活を引き継ぐとは誰も考えていませんでした。ユーザーの急速な発展は、これらのアプリケーションとのリアルタイム対話に対するビジネス エコシステムのニーズと期待に影響を与えています。これらの技術の進歩は、地球規模の問題への私たちの対応方法に大きな影響を与えています。これらの新しいテクノロジーは、人々の生活を改善し、国際経済の方向を変え、現在および将来の世代の生活の質を向上させることができます。
一般的に、人工知能とは、直接入力ではなくコンテキストに基づいてインテリジェントな意思決定を行うことができるコンピューター システムを作成する活動です。 AI システムは、コンピューターがチェスをプレイする場合のように、プレイするようにプログラムされたルールに常に従うことを理解することが重要です。今日、多くの人はこれを人工知能 (AI) とは考えないでしょうが、これは、敵の行動に基づいて意思決定を行い、確率を推定するためのルールを備えたシステムという説明には当てはまります。
現在、人工知能の人気はますます高まっており、その能力は知覚能力に近づいています。このジレンマはさまざまなトレンドに起因しており、これらは企業が人工知能を戦略に組み込むために必要な基本的な要素です。
「新興テクノロジー」という用語は、新しいテクノロジーを説明するためによく使用されますが、既存のテクノロジーの継続的な開発を指すこともあります。メディア、ビジネス、科学、教育などのさまざまな文脈で使用される場合、その意味は若干異なる場合があります。
PwC は、そのうちの 250 以上を調査し、どの新興テクノロジーが業界全体のビジネスに最も大きな影響を与えるかを判断しました。最も大きな可能性を秘めた技術は、8 つの基本技術に集約されます。これらには、ロボット工学、3D プリンティング、ブロックチェーン、ドローン、拡張現実 (AR)、人工知能 (AI)、拡張現実 (AR)、仮想現実 (VR)、モノのインターネット (IoT) が含まれます。
「あらゆる業界の企業が人工知能 (AI) を使用、投資、または投資を計画しています。AI は産業プロセスを改善し、機械を「インテリジェント」にします。業界やビジネスに影響を与える最も破壊的なテクノロジーの 1 つになりつつあります。人工知能市場が成長するにつれて、経営者はこのテクノロジーが企業戦略にどのような影響を与えるかを理解する必要があります。」 -- PwC
パンデミックが新興テクノロジーの導入を加速している一方で、Basic Eight は進化を続け、今日でもその足跡を残しています。人工知能などの一部のものは、あらゆる種類のビジネスにとって不可欠です。 3D プリンティングなど、製造業などの特定の業界に焦点を当てたものもあります。同時に、私たちはもう 1 つの大きな変化、つまりこれらのテクノロジーが革新的な方法で結合していることを監視してきました。
量子コンピューティングやナノテクノロジーなどの新興テクノロジーは他にもありますが、今後も最も重要で重要なテクノロジーを生み出し続ける新興テクノロジーは基本的に 8 つあります。最も実用的な効果。ただし、この影響を生み出すためにそれらが連携する方法は異なります。
ほぼすべての分野で、人工知能は人々の将来のライフスタイルに影響を与えるでしょう。これは、ビッグデータ、ロボット工学、モノのインターネットなどの新興テクノロジーの主要な推進力となっており、当面はその傾向が続くでしょう。したがって、答えは「はい」です。人工知能は新興テクノロジーです。
人工知能は、私たちの働き方と生活の仕方を完全に変えます。これにより、さまざまな面で生産性が向上し、家庭や職場で単純な繰り返しのタスクを実行する際に時間を大幅に節約できます。
たとえば、ロボット掃除機を設置して床を掃除できるようになり、時間とエネルギーを節約できます。人工知能の助けを借りて、掃除機ロボットは障害物との衝突を避けながら効果的に表面を掃除できます。
進歩と人工知能のおかげで、労働の重複の要件も排除されるでしょう。自動運転車は人的ミスのリスクを排除することで、私たちの運転の負担を軽減し、衝突の可能性を潜在的に減らすことができます。
人工知能は、繰り返しの作業を減らし、従業員の生産性を向上させるだけでなく、迅速な意思決定を行う能力も備えており、多くの業界を変革する可能性があります。人工知能が私たちの日常生活により深く浸透するにつれて、倫理的および安全性の問題を防ぐために必要な予防措置を講じる必要があります。
大衆文化における人工知能の長い歴史と消費者分野での顕著な例により、多くの人の人工知能に対する見方は歪められたり限定されたりしています。インテリジェントなチャットボットと自然言語インターフェイスは確かに AI エコシステムの一部ではありますが、現在、組織が新しい AI を使用する最も一般的ではない方法の 1 つです。
当然のことながら、モノのインターネットの最先端テクノロジーは人工知能と関連付けられることがよくあります。 IoT システムは複雑であるため、本質的にある程度の自動化と e ラーニングが必要です。 IoT の小規模な実装ではある程度のメリットが得られますが、大規模なシステムではソリューションの一部として AI が使用される可能性があります。
機械学習: 機械学習を使用すると、コンピューターは明示的なトレーニングなしで大規模なデータセットを解釈できるようになります。機械学習テクノロジーは、統計モデルとアルゴリズムをデータ分析に使用する場合にビジネス上の意思決定を支援します。企業は、さまざまな分野で機械学習の利用から利益を得るため、この分野に多額の投資を行っています。
ヘルスケアおよび医療業界では、病気の予測と効果的な治療のために患者データを分析する機械学習アルゴリズムが必要です。機械学習は、銀行および金融業界にとって、顧客データを分析し、顧客の投資を発見して推奨し、リスクや不正行為を軽減するために不可欠です。小売業者は機械学習を使用して顧客データを分析し、変化する消費者の好みや行動を予測します。
仮想アシスタント: 教育デザイナーによる仮想エージェントの使用は大幅に増加しています。人々と通信するコンピュータプログラムは仮想エージェントと呼ばれます。 Web アプリケーションやモバイル アプリケーションは、顧客サービス担当者としてチャットボットを使用して、人々と通信し、問い合わせに応答します。
Amazon の Alexa と Google アシスタントは両方とも、会議の計画や買い物を簡単にします。仮想アシスタントは、ユーザーの好みや選択からヒントを得て、口頭アシスタントと同様の機能を実行します。 IBM Watson は、さまざまな方法で提起される一般的な顧客サービスのクエリを理解できます。仮想アシスタントは、サービスとしてのソフトウェアのように機能します。
音声認識: 人工知能のもう 1 つの重要な分野は音声認識です。音声認識は、話し言葉をコンピューターが利用して理解できる形式に変換します。人間とコンピュータの対話の架け橋となるのが音声認識です。この技術は、人間の音声を複数の言語で翻訳して認識できます。音声認識の有名な例は、iPhone の Siri です。
ディープ ラーニング: 人工ニューラル ネットワークに依存する人工知能のもう 1 つの分野は、ディープ ラーニングです。このアプローチは、コンピューターやその他のデバイスが人間と同じように実践を通じて学習することを奨励します。ニューラル ネットワークには隠れ層があるため、「深さ」という言葉が生まれました。ニューラル ネットワークには通常、2 ～ 3 個の隠れ層と最大 150 個の隠れ層が含まれています。
ディープ ラーニングは、グラフィックス処理ユニットを使用してモデルをトレーニングする場合、大量のデータを扱う場合に非常に効果的です。アルゴリズムの階層は、予測分析を自動化するために使用されます。ディープラーニングは、人工衛星から送られてくるものの識別、作業者が機械の近くにあるときの危険な状況の特定による作業者の安全の確保、がん細胞の検出などを目的として、航空宇宙や軍事を含むさまざまな業界で注目を集めています。
自然言語処理: 機械は人間の脳とは異なる方法で情報を送信および解釈します。 「自然言語生成」と呼ばれる一般的な方法は、構造化データをユーザーの母国語に変換します。データをユーザーが魅力的だと感じる形式に変換するアルゴリズムがマシンにプログラムされています。自然言語と呼ばれる人工知能のサブセットは、コンテンツ作成者がコンテンツを自動化し、希望の形式で配信するのに役立ちます。
ターゲット視聴者にリーチするために、コンテンツ作成者は自動化されたコンテンツを使用して、さまざまなソーシャル メディア プラットフォームやその他のメディア プラットフォームでプロモーションを行うことができます。データが必要な形式に変換されるため、手動介入の量が大幅に削減されます。チャート、グラフ、その他のデータの視覚的表現が利用可能です。今日、人工知能アート イラストレーターは自然言語処理モデルを多用しています。たとえば、DALL-E 2 や Midjourney AI などの新興テクノロジーはすべてこの方法を使用しています。
人工知能の作成には、人間の膨大な量の燃料、天然資源、労働が使用されます。さらに、人間のような知性も欠如しています。多くの人間の指導がなければ区別することはできず、有意性を判断するために使用される統計的推論はまったく異なります。 1956 年の人工知能の出現以来、私たちは、心はコンピューターに似ており、その逆も同様であると思い込み、この分野の原罪の 1 つである恐ろしい間違いを犯してきました。これらの物体が人間の知性の類似物であるという私たちの仮定ほどとんでもないものはありません。
しかし、人工知能は現在、企業のさまざまな部門に定着しており、人事、保険、銀行融資などの分野での意思決定に徐々に影響を与え始めています。
機械はオンラインでの私たちの行動を分析し、私たちと私たちが好きなものについて学びます。重要性の低い情報を削除した後、レコメンデーション システムは、ソーシャル メディアで視聴した映画、読んだ記事、または気に入った服を提案します。
数学モデルは、ますます強力なコンピューターの開発と情報のデジタル化により大幅に改良されました。インターネットとその無制限のデータセットが残りの作業を行い、人工知能システムの機能を向上させます。
人工知能が私たちの生活にどれほど完全に影響を与えるかを予測することは不可能ですが、いくつかのことは確かです:
国家人工知能米国安全保障理事会は、米国政府は人工知能の開発を大幅に加速する必要があると結論付けた。 AI がアメリカの継続的な経済力と地政学的なリーダーシップにとって不可欠であることに疑問の余地はありません。
大規模な臨床試験や粒子衝突器の構築は、費用と時間がかかる重要な科学の例です。ここ数十年、科学の進歩の停滞について、十分に根拠のある重大な懸念が生じてきました。偉大な科学的発見の時代は終わったのかもしれません。
人工知能と機械学習 (ML) でできることは桁違いに改善されることが期待できます。人間がコンピューターを使って調査できる概念の範囲には限界があります。人間とコンピュータはより広い概念について話し合うことができます。
メタバースと暗号通貨は、多くの誇大広告を生み出している次世代の消費者エクスペリエンスの 2 つの例です。こうした体験をより可能にするために、人工知能が重要になってきています。メタバースは、デジタルなものを実際の物理環境に重ね合わせたり、メタバース環境内での人間の活動の範囲とそれに関連する影響を理解したりするために必要な認識を人間が欠如しているため、本質的に人工知能にとって問題です。
これらは、人工知能がフィードバック ループを閉じる方法です。仮想世界と現実世界の間の有機的な推進力。たとえば、分散型金融、暗号通貨、ブロックチェーンはすべて、その基盤において、摩擦のない資本主義を経済に統合することを目的としています。分散アプリケーションとスマート コントラクトでは、金融業務が現実世界とどのように相互作用するかをより適切に把握する必要があり、このビジョンを実現するには AI と機械学習の課題が伴います。
社会として、気候変動によってもたらされる社会経済的リスクを軽減するために、やるべきことはまだたくさんあります。炭素価格政策はまだ初期段階にあり、その有効性には疑問があります。人工知能は、多くの有望な新しい概念を実用化するために必要です。新しい戦略の可能性の 1 つは、人工知能を活用した予測市場です。これにより、政策を影響に結び付け、環境に関する知識と相互依存関係の包括的な理解を得ることができます。
個別化医療は、ヒトゲノムが解読されて以来の野望でした。残念ながら、それは願望のままです。患者に合わせた治療法を作成することは、人工知能の興味深い新しい用途です。さらに、AI はいつか、臨床試験を必要とせずに、ほぼリアルタイムでオーダーメイドの治療法を合成し、予測できるようになるでしょう。
言い換えれば、人工知能は個人の生物学の「デジタルツイン」を確立して評価するのに十分な資格があり、個人が住んでいるコミュニティのコンテキスト内でそれを行うことができます。
人工知能は、知覚、推論、学習、計画、予測など、人間の思考プロセスや行動を模倣するマシンの作成を目指しています。人間を他の動物と区別する重要な特徴の 1 つは知性です。産業革命の結果、あらゆる分野で人間の労働がますます多くの機械に取って代わられるようになりました。人材は機械知能に取って代わられようとしていますが、次に対処すべき大きなハードルです。
人工知能分野の研究は、多くの科学者が注目しているため、豊富で多様です。検索アルゴリズム、ナレッジ グラフ、自然言語処理、エキスパート システム、進化的アルゴリズム、機械学習 (ML)、ディープ ラーニング (DL)、その他の AI 研究分野はほんの一例です。 「人工知能: 科学研究のための強力なパラダイム」と呼ばれる、このトピックを扱った洞察力に富んだ研究があります。
具体的には、データを使用してモデルをトレーニングする「狭い人工知能」 」は、目的関数を実行し、多くの場合ディープラーニングまたは機械学習のカテゴリーに分類され、ほぼすべての重要なビジネスに影響を与えています。過去数年にわたり、接続デバイスの急増、強力な IoT 接続、コンピューター処理の高速化により、データ収集と分析が大幅に増加しました。
一部の業界は AI への取り組みを始めたばかりですが、他の業界は経験豊富な旅行者です。どちらもまだ先がある。いずれにしても、人工知能が私たちの日常生活に与える影響を無視することはできません。
教育: 人工知能 (AI) を使用して教科書をデジタル化し、初期の仮想家庭教師が人間の家庭教師をサポートし、顔分析で生徒の感情を測定して、誰が苦労しているのか、誰が退屈しているのかをより正確に特定します。特定のニーズに合わせて体験を調整します。
ヘルスケア: 病気をより迅速かつ正確に診断し、創薬を加速および簡素化し、仮想ケアアシスタントが患者を見守り、ビッグデータ分析が比較的若い医療分野での成果を支援します。人工知能 よりパーソナライズされた患者エクスペリエンス。
輸送と物流: 自動運転車は、開発には時間がかかるかもしれませんが、いつか私たちを輸送してくれるでしょう。
製造: 組み立てや積み重ねなどの限られた範囲の作業では、AI 駆動のロボットが人間と協力し、予測分析センサーが機器を良好な状態に保ちます。
カスタマー サービス: 最後になりましたが、Google は人間のような声で電話をかけ、予定を立てることができる AI アシスタントを開発中です。このテクノロジーは言葉に加えて、文脈やニュアンスを理解することができます。
メディア: ジャーナリズムも人工知能を活用しており、今後も活用し続けるでしょう。読者が複雑な金融情報をすばやく理解できるように、ブルームバーグは Cyborg テクノロジーを使用しています。 AP 通信は現在、Automated Insights の自然言語処理機能を使用して、年間ほぼ 4 倍の数の収益レポートを生成しています。
産業の近代化は新興テクノロジーに大きく依存しています。今後 10 年で、人工知能のアプリケーションは社会と経済に大きな影響を与えるでしょう。私たちは現在、多くの信頼できる専門家が近い将来の技術革新と価値創造の最も有望な時期であると考える初期段階にいます。
以上が新興テクノロジー: 人工知能があらゆる業界を形作っているの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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