この記事では、2022年のビジネス環境で予測される人工知能（AI）と機械学習（ML）の傾向について説明しますが、読者は、企業が依然としてパンデミック、労働力不足、経済危機に直面していることを覚えておく必要があります。および他の多くの問題のある要因. これらの世界的な危機の間に世界中の一部の企業は確かに力強くなりましたが、多くはそうではありませんでしたが、ほとんどすべての人にとって、高度なテクノロジーは私たちの生活と働き方に革命をもたらしました。
2020年と2021年には、テクノロジーが潜在的に有利な救世主であり、危機の際の重要なガイドであることがわかりました。 人工知能、機械学習、および関連するテクノロジーは、従来のビジネスモデルを完全な混乱から、高度に合理化された、コストに優しい、効率的なワークフローに復活させる可能性があります。
の「インテリジェント」コンポーネント インテリジェントデジタルメッシュ 主にAI、ML（および関連テクノロジー）を指します。これらXNUMXつは、スマートマシンの「頭脳」を動かしてビジネス価値を提供するためです。 AIとMLは、インテリジェントなデジタルビジネスの世界で協力して重要な役割を果たします。つまり、機械が人間の思考や人間のタスクを模倣できるようにします。 企業は次のことを学びました 高度な技術を信頼する テクノロジー対応のビジネスモデルを支持します。
2022年の人工知能と機械学習の傾向に関するこの議論は、統計から始まります。統計は、ここで取り上げられているアイデアの進歩を示しています。
- 2020年から2027年にかけて、世界のAI主導のサイバーセキュリティ市場は 23.6％のCAGR、予測期間の終わりまでに46億ドルに達する
- 企業の51％が AIを実装する 自動化されたプロセスの場合、25％の企業がすでにそうしています
- 2020年には、エグゼクティブスタッフの80％が忙しかった 加速している ビジネスプロセスの自動化イニシアチブ
- 2023年までに、大規模な組織のインフラストラクチャおよび運用（I＆O）チームの40％が使用するようになります AIを活用した拡張ソリューション、より戦略的な作業のために忙しいITスタッフを解放することを目的としています
- によると、 2020マッキンゼーレポート、企業の66％は、AIシステムにより高い収益を上げました
- 2021年には、 74％の企業 AIプロジェクトに50,000ドル以上を割り当てました。これは、55年からAI予算が2020％大幅に増加したことです。
- 2022年には、すべての企業が 35のAIプロジェクト 開発中
2022年のAI採用ビジネスに影響を与える要因
「パイロットの立ち上げは一見簡単ですが、本番環境への導入は非常に困難です。成功の可能性は非常に大きいものの、AIイニシアチブによるビジネスへの影響の提供には予想よりもはるかに長い時間がかかります。」 — Gartnerのシニアディレクターアナリスト、Chirag Dekate
2022年の組織全体でのAIプロジェクトの実装に大きな影響を与える可能性のあるいくつかの要因は次のとおりです。
- Appen、Gartner、McKinsey、または世界経済フォーラムによって提供された統計に反映されている、AIのIT予算の増加
- パンデミックによって引き起こされた前例のない方法でのビジネスのデジタル化の加速、したがって、 高度なスキルを持つIT労働力 in 2021
- 米国、英国、中国を含むXNUMXか国が 国家AI戦略 開発中。 これは他の国々が同様の努力を始めることを奨励するかもしれません
- 気候変動への取り組みなど、一部の環境問題ではAIの使用が必要になっています
- 2020年に、FBIは受け取った サイバー犯罪の苦情が69％増加 2019年よりも。サイバー犯罪の爆発的な増加により、AI主導のサイバーセキュリティソリューションが緊急に必要とされています。
2022年に出現しようとしているAIトレンドはどれですか？
この TechTargetの記事 AIが「概念設計、より小型のデバイス、マルチモーダルアプリケーション」に向かっていることを示しています。これは、集合的に業界セクターを支配します。 クォンタムAIは、その前進傾向の例として使用されています。
前述のように、マルチモーダル学習、AutoML、概念設計、民主化AI、責任あるAI、またはQuantum MLは、すべて2021 AIの研究環境に存在し、2022年の業界アプリケーションを通じてより大きな影響を示します。
AIトレンドの長いリストは、2022年のビジネス環境を支配する可能性があります。注意すべきXNUMXつの主要なAIトレンドは次のとおりです。
- 拡張されたビジネスプロセスとシステム： 2022年は、拡張データ管理や拡張分析など、AIを活用したすべてのタイプの自動化システムを後押しし、優れた運用、コスト効率、回復力を実現します。 クラウドの複合的な影響、 ロボットプロセス自動化（RPA）、およびIoTは、AI拡張自動化をビジネスの夢の実現に導きます。
- 責任あるAIの台頭： 「責任ある AI は公平性を実現するのに役立ちます…」と Svetlana Sicular 氏は述べています。
VP を検索 ガートナー。 ますます、特定の業界セクターは、意思決定を吐き出す自動システムが意思決定の背後にある論理を説明できなければならないことを要求しています。 さらに、そのような決定は完全に偏見がない（公正である）必要があります。 入手可能な業界の出版物は、2022年の「倫理的で責任ある人工知能の使用がAIのトレンドを定義するもののXNUMXつになる」ことを明確に示しています。
- サイバーセキュリティにおけるAIの使用： AIアルゴリズムは、サイバー攻撃の防止、企業ネットワークの監視、悪意のあるソフトウェアの検出、およびその他のアプリケーションにすでに使用されています。 現在、ビジネスユーザーは、モデルトレーニングで使用されるデータを操作したり、AIシステムをリバースエンジニアリングして機密データにアクセスしたり、企業システムのセキュリティの弱点を検出したりするスマートハッカーに悩まされています。 これらのサイバー脅威に対抗するために、企業は現在、AIソリューションがモデルトレーニングに使用されるすべてのデータを綿密にスクリーニングし、AIモデルに特別なセキュリティ要素を注入することを望んでいます。
- 環境の脅威に対するAIの使用： 2022年、企業や政府は強力なAIソリューションを導入して 炭素排出量、化石燃料の使用、地球温暖化、森林破壊。 ケーススタディのXNUMXつは、データセンターの冷却テクノロジーにディープラーニングを適用し、 視聴者の３８%が。 エネルギー消費量の削減。
- ヘルスケアにおける超自動化： 医療提供システム ケア提供者がより迅速かつ正確な決定を下せるようになります。 製薬会社が記録的な速さで高品質の製品を市場に投入するのを支援します。 医療システムのワークフローを合理化します。 人的労力を自動化することでコストを削減します。
このフォーブスの投稿では、著者および業界のインサイダー バーナード・マー ここで言及されていない2022年の他のAIトレンドについて話します。
2022年に注意すべき機械学習（ML）のトレンド
機械学習 ソリューションは、データサイエンスを利用すると、モデルが人間のタスクを模倣し、より正確に、より効率的に完了することができます。 最先端のビジネスの世界で競争力を維持するには、組織がMLを活用したソリューションを運用に取り入れて実装することが不可欠です。
ここでいくつか紹介します 最近のMLトレンド 2022年にビジネスに利益をもたらす可能性があります。
- コードレスML： コードレスMLは、モデリング、アルゴリズム開発、データ収集、再トレーニング、デバッグなどの時間のかかるプロセスにさらされないため、経済的でシンプルであり、展開と実装が簡単です。 このソリューション開発システムには専門家は必要ありません データサイエンス スタッフ。 生体認証による顔認識などのMLテクノロジーの最新の開発により、MLソリューションの開発方法に革命がもたらされました。
- 小さなML： 大規模なサーバーで処理されるMLアルゴリズムは、データが行き来するために時間がかかる可能性があるため、エッジデバイスでMLアルゴリズムを使用することをお勧めします。 このTinyMLアプローチの多くの利点には、低消費電力、低帯域幅、高プライバシー、および低遅延が含まれます。
- フルスタックディープラーニング： この方法は、敏捷性を高めるために特定のタスクを自動化するライブラリとフレームワークにつながります。
- 生成的敵対的ネットワーク（GAN）： GANでは、XNUMXつの競合するニューラルネットワークが互いの役割を補完します。 一方のネットワーク（生成ネットワーク）が画像を生成し、もう一方のネットワーク（識別ネットワーク）が画像を評価します。 このように、GANはいかなる種類の人間の介入も必要としません。 機械は画像サンプルで自分自身を教えます。
- ワンショット、少数ショット、ゼロショット学習： 通常、MLモデルを学習させるには、多くのデータを提供する必要があります。 場合によっては、モデルを教えるために大量の画像を使用するには複雑すぎて冗長になることがあります。 したがって、現在の慣行は、モデルを教えるために単一の画像、いくつかの画像、または画像なしを使用することです。 ワンショット学習では、XNUMXつのサブネットワークが識別対象の画像を参照画像と比較します。 XNUMXつの画像間の類似性のレベルが、モデルの決定を導きます。 他のXNUMXつの方法は、少数の画像を使用することです。 この学習方法の最終的な目標は、限られたデータを使用してモデルをトレーニングすることです。
この 人間になる記事 また、2021年に開始された他の機械学習の傾向が、2022年のビジネスにどのように影響するかについても説明します。
Shutterstock.comからのライセンスに基づき使用されている画像
出典：https：//www.dataversity.net/artificial-intelligence-and-machine-learning-trends-in-2022/
