2023 年の人工知能とは? その種類、トレンド、そして将来性は？

人工知能とは何ですか？

人工知能は、一般に知的な存在に関連するタスクを実行するデジタルコンピューターまたはコンピューター制御のロボットの能力として定義されます。 AI は次のようにも定義されます。

人間が生み出した知性体
明確な指示がなくても、タスクを知的に実行できる。
合理的かつ人間的に考え、行動することができる。

テクノロジーをほんの少ししか理解していない素人は、テクノロジーをロボットに関連付けるでしょう。彼らは、人工知能は自分で行動し、考えることができるターミネーターのような人物だと言うでしょう.

人工知能について AI 研究者に尋ねると、彼は、それは明示的に指示されなくても結果を生成できる一連のアルゴリズムであると言うでしょう。機械が示す知能は、人工知能として知られています。人工知能は、今日の世界で非常に人気があります。これは、人間の行動を学習して模倣するようにプログラムされた機械の自然知能のシミュレーションです。これらのマシンは、経験に基づいて学習し、人間のようなタスクを実行できます。 AI などのテクノロジーが成長し続けるにつれて、それらは私たちの生活の質に大きな影響を与えるでしょう。エンドユーザーとして、あるいは何かを追求しているとしても、今日誰もが何らかの形で AI テクノロジーとつながりたいと思うのは当然のことです。人工知能のキャリア.

人工知能の詳細

人工知能が人間のように行動しているかどうかをどのように測定しますか?

その状態になっても AIは人間のように振る舞えるどうすれば、そのように動作し続けることができると確信できますか? AI エンティティの人間らしさは、次の基準に基づいて判断できます。

チューリング・テスト
認知モデリングアプローチ
思考アプローチの法則
合理的なエージェントのアプローチ

これらのアプローチがどのように機能するかを詳しく見てみましょう。

人工知能のチューリングテストとは何ですか?

チューリングテストの基本は、人工知能エンティティが人間のエージェントと会話できる必要があるということです。人間のエージェントは、理想的には、人工知能と話していると結論付けられるべきではありません。. これらの目的を達成するために、AI は次の性質を備えている必要があります。

自然言語処理うまく通信するために。
知識表現はその記憶として機能します。
自動推論は、保存された情報を使用して質問に答え、新しい結論を引き出します。
機械学習パターンを検出し、新しい状況に適応する。

認知モデリングアプローチ

名前が示すように、このアプローチは、に基づいて人工知能モデルを構築しようとします。人間の認知. 人間の心の本質を抽出するには、次の 3 つのアプローチがあります。

内観: 私たちの考えを観察し、それに基づいてモデルを構築する
心理実験: 人間を対象に実験を行い、その行動を観察する
脳イメージング: MRI を使用して、さまざまなシナリオで脳がどのように機能するかを観察し、それをコードで再現します。

思考アプローチの法則

思考の法則は、私たちの心の働きを支配する論理的なステートメントの大きなリストです。同じ法則を体系化し、人工知能アルゴリズムに適用することができます。このアプローチの問題点は、問題を原理的に (厳密に思考の法則に従って) 解決することと、実際に問題を解決することはまったく異なる可能性があり、文脈上のニュアンスを適用する必要があるためです。また、パラメーターが多すぎる場合にアルゴリズムが複製できない可能性がある結果を 100% 確信することなく実行するアクションがいくつかあります。

合理的なエージェントのアプローチ

合理的なエージェントは、現在の状況で可能な限り最良の結果を達成するために行動します。
思考の法則アプローチによれば、エンティティは論理的なステートメントに従って行動する必要があります。しかし、いくつかの例では、行うべき論理的な正しいことはなく、複数の結果が異なる結果とそれに対応する妥協を伴います。合理的なエージェントのアプローチは、現在の状況で可能な限り最善の選択をしようとします。これは、より動的で適応性の高いエージェントであることを意味します。
人工知能が人間のように振る舞うように設計する方法を理解したので、これらのシステムがどのように構築されるかを見てみましょう。

人工知能 (AI) はどのように機能しますか?

AI システムの構築は、人間の特性と能力を機械にリバースエンジニアリングし、その計算能力を使用して人間の能力を超える慎重なプロセスです。
人工知能が実際にどのように機能するかを理解するには、人工知能のさまざまなサブドメインを深く掘り下げ、それらのドメインが業界のさまざまな分野にどのように適用できるかを理解する必要があります。受講することもできます人工知能コース包括的な理解を得るのに役立ちます。

機械学習: ML は、過去の経験に基づいて推論と決定を行う方法を機械に教えます。パターンを識別し、過去のデータを分析して、これらのデータポイントの意味を推測し、人間の経験を必要とせずに可能な結論に到達します。データを評価して結論に到達するこの自動化により、企業は人的時間を節約し、より良い意思決定を下すことができます。基本的な概念を学ぶには、無料で登録できます初心者のための機械学習コース.
深層学習: ディープラーニングは ML 手法です。結果を分類、推測、予測するために、レイヤーを介して入力を処理するように機械に教えます。
ニューラルネットワーク: ニューラルネットワーク人間の神経細胞と同様の原理で動作します。これらは、さまざまな基本変数間の関係を捉え、人間の脳と同じようにデータを処理する一連のアルゴリズムです。
自然言語処理: NLP は、機械による言語の読み取り、理解、解釈の科学です。マシンは、ユーザーが何を伝えようとしているのかを理解すると、それに応じて応答します。
コンピュータービジョン: コンピュータービジョンアルゴリズムは、画像を分解し、オブジェクトのさまざまな部分を調べることによって、画像を理解しようとします。これは、マシンが一連の画像を分類して学習し、以前の観察に基づいてより適切な出力決定を下すのに役立ちます。
コグニティブ・コンピューティング: コグニティブコンピューティングアルゴリズムは、人間が行う方法でテキスト/音声/画像/オブジェクトを分析し、目的の出力を提供しようとすることで、人間の脳を模倣しようとします。また、取り上げる人工知能コースの応用自由のため。

人工知能の種類は何ですか?

すべての種類の AI が上記のすべてのフィールドを同時に処理するわけではありません。さまざまな人工知能エンティティがさまざまな目的のために構築されており、それがさまざまな方法です。 AI は、タイプ 1 とタイプ 2 (機能に基づく) に基づいて分類できます。ここでは、最初のタイプについて簡単に紹介します。

3種類の人工知能

人工知能（ANI）
人工知能（AGI）
人工知能（ASI）

詳しく見てみましょう。

狭義人工知能 (ANI) とは?

これは、現在市場に出回っている AI の最も一般的な形式です。これらの人工知能システムは、XNUMX つの問題を解決するように設計されており、XNUMX つのタスクを非常にうまく実行できます。定義上、電子商取引ユーザーに製品を推奨したり、天気を予測したりするなど、限られた機能しかありません。これは、今日存在する唯一の種類の人工知能です。それらは非常に特殊な状況で人間の機能に近づくことができ、多くの場合それを凌駕することさえできますが、パラメーターのセットが限られた非常に制御された環境でのみ優れています.

強い体を作るために人工知能財団、Great Learning Academy が提供する無料のオンラインコースを利用してスキルアップすることもできます。人工知能の紹介. このコースの助けを借りて、AI でキャリアを構築するために必要なすべての基本概念を学ぶことができます。

人工知能（AGI）とは何ですか？

AGI はまだ理論的な概念です。言語処理、画像処理、計算機能や推論など、さまざまな領域にわたって人間レベルの認知機能を備えた AI と定義されています。
AGI システムの構築にはまだ長い道のりがあります。 AGI システムは、人間の推論を模倣するために相互に通信し、連携して動作する何千もの人工知能システムで構成する必要があります。富士通の K や IBM の Watson などの最先端のコンピューティングシステムとインフラストラクチャを使用しても、40 秒間のニューロン活動をシミュレートするのに XNUMX 分かかります。これは、人間の脳の計り知れない複雑さと相互接続性、そして現在のリソースで AGI を構築することの難しさの両方を物語っています。

人工超知能 (ASI) とは何ですか?

ここではSFの領域にほとんど入っていますが、ASIはAGIからの論理的な進歩と見なされています。人工超知能 (ASI) システムは、すべての人間の能力を超えることができます。これには、意思決定、合理的な決定、さらにはより良い芸術の作成や感情的な関係の構築なども含まれます。
汎用人工知能を達成すると、AI システムは急速にその能力を向上させ、私たちが夢にも思わなかった領域に進出できるようになります。 AGI と ASI の間のギャップは比較的狭いですが (人工知能が学習する速度はナノ秒程度と言う人もいます)、AGI 自体への長い道のりを考えると、これははるか未来の概念のように思えます。 . 方法については、このコースをご覧ください AIでキャリアを築く.

オーグメンテーションとAIの違い

Artificial Intelligence	拡張知能
AIが人間に代わって、高精度で動作します。	オーグメンテーションは人に取って代わるものではなく、製造に役立つシステムを作成します。
人間の意思決定に取って代わる	人間の意思決定を強化する
ロボット/産業用 IoT: ロボットは、工場現場のすべての人間に取って代わります。	ロボット/産業用 IoT: 協働ロボットは人間と協力して、困難で反復的なタスクを処理します。
カスタマーサクセスにおける AI のリアルタイムアプリケーション 1. 自動化されたカスタマーサポートとチャットボット 2. 仮想アシスタント自動ワークフロー	カスタマーサクセスにおける IA のリアルタイムアプリケーション 1. IA 対応の顧客分析 2. ハイリスク/ハイポテンシャル顧客の発見 3.売上予測

強い人工知能と弱い人工知能

人工知能に関する広範な研究では、人工知能をさらに XNUMX つのカテゴリ、つまり強い人工知能と弱い人工知能に分類しています。この用語は、さまざまな種類の AI マシンのパフォーマンスレベルを区別するために、John Searle によって造られました。それらの主な違いのいくつかを次に示します。

弱いAI	強力なAI
範囲が限定された狭いアプリケーションです。	それは、より広大な範囲を持つより広いアプリケーションです。
このアプリケーションは、特定のタスクに適しています。	このアプリケーションには、信じられないほどの人間レベルの知性があります。
教師あり学習と教師なし学習を使用してデータを処理します。	クラスタリングと関連付けを使用してデータを処理します。
例：Siri、Alexa。	例：高度なロボティクス

人工知能の目的は何ですか?

人工知能の目的は、人間の能力を支援し、広範囲に及ぶ結果をもたらす高度な意思決定を支援することです。それが技術的な観点からの答えです。哲学的な観点から見ると、人工知能は、人間が重労働のないより有意義な生活を送るのを助け、相互接続された個人、企業、州、および国家の複雑なウェブを管理して、人類全体に有益な方法で機能するのを助ける可能性を秘めています。
現在、人工知能の目的は、人間の努力を簡素化し、より良い意思決定を支援するために、過去数千年にわたって私たちが発明してきたさまざまなツールや技術のすべてに共通しています。人工知能は、私たちの最終的な発明としてもてはやされてきました。これは、争い、不平等、人間の苦しみを取り除き、私たちの生活の仕方を指数関数的に変える画期的なツールやサービスを発明する創造物です。
ただし、これはまだ遠い将来の話です。このような結果が得られるまでには、まだ長い道のりがあります。現在、人工知能は主に企業によって使用されており、プロセスの効率を改善し、リソースを大量に消費するタスクを自動化し、直感ではなく実際のデータに基づいてビジネスを予測しています。すべての技術はこれよりも前にあるため、研究開発費は、日常の素人がアクセスできるようになる前に、企業や政府機関によって助成される必要があります. 人工知能の目的とその用途について詳しく知るには、AI コースを受講して、人工知能について理解することができます。人工知能コース詳細そして今日のスキルアップ。

人工知能 (AI) はどこで使用されていますか?

AI はさまざまなドメインで使用され、ユーザーの行動に関する洞察を提供し、データに基づいて推奨事項を提供します。たとえば、Google の予測検索アルゴリズムは、過去のユーザーデータを使用して、ユーザーが次に検索バーに入力する内容を予測しました。 Netflix は、過去のユーザーデータを使用して、ユーザーが次に見たいと思われる映画を推奨し、ユーザーをプラットフォームに夢中にさせ、視聴時間を増やします。 Facebook は、ユーザーの過去のデータを使用して、画像の顔の特徴に基づいて、友達にタグを付けるための提案を自動的に提供します。 AI は、エンドユーザーの生活をよりシンプルにするために、大規模な組織によってあらゆる場所で使用されています。人工知能の使用は、次のようなデータ処理カテゴリに広く分類されます。

データ内を検索し、検索を最適化して最も関連性の高い結果を得る
パラメーターに基づいて一連のコマンドを実行するために適用できる、if-then 推論のロジックチェーン
独自の洞察を得るために、大規模なデータセット内の重要なパターンを特定するパターン検出
将来の結果を予測するための確率モデルの適用

人工知能の利点は何ですか?

テクノロジーが私たちの生活をより良くしたことに疑いの余地はありません。音楽のおすすめ、地図での案内、モバイルバンキングから、詐欺防止、AIなどのテクノロジーが引き継がれています。進歩と破壊の間には微妙な境界線があります。コインには常に裏表があり、それは AI にも当てはまります。人工知能のいくつかの利点を見てみましょう-

人工知能 (AI) の利点

ヒューマンエラーの削減
24時間7日利用可能
反復作業に役立ちます
デジタル支援
意思決定の迅速化
合理的な意思決定者
医療アプリケーション
セキュリティを向上
効率的なコミュニケーション

詳しく見てみましょう。

人工知能の前提条件

初心者として、このテーマを始めるのに役立つ基本的な前提条件のいくつかを以下に示します。

数学、つまり微積分、統計、確率をしっかりと保持します。
Java や Python などのプログラミング言語での豊富な経験。
アルゴリズムの理解と記述に関する強い保持力。
データ分析スキルに関する強力なバックグラウンド。
離散数学に関する十分な知識。
機械学習言語を学習する意欲。

人工知能（AI）の歴史

人工知能技術は想像以上に古く、研究者にとって「AI」という言葉は新しいものではありません。「AI」という用語は、1956 年にダートマスカレッジでマービンミンスキーという科学者によって初めて造語されました。

AI の認定資格を取得すると、この業界の他の志望者よりも有利になります。顔認識などの進歩により、ヘルスケアのAI、チャットボットなど、今こそ人工知能で成功するキャリアへの道を築く時です。仮想アシスタントはすでに日常生活に浸透しており、時間とエネルギーの節約に役立っています。テスラのようなテクノロジーの巨人による自動運転車は、すでに未来への第一歩を示しています。 AI は、リスクの軽減と予測に役立ちます。気候変動手遅れになる前に違いを生み出すことができます。そして、これらの進歩はすべて始まりに過ぎず、まだまだこれからです。人工知能によって、133 年までに 2023 億 XNUMX 万の新しい人工知能の仕事が創出されると言われています。

古代ギリシャ神話には、初めて知能ロボットと人工物が登場しました。三段論法の作成とアリストテレスによる演繹的推論の適用は、人類が自らの知性を理解するための探求における分岐点でした。その長く深いルーツにもかかわらず、今日私たちが知っている人工知能は、わずか XNUMX 世紀未満しか存在していません。

人工知能に関連するイベントの重要なタイムラインを見てみましょう。

1943 年 ウォーレン・マカロックとウォルター・ピッツが論文を発表 「神経活動に内在するアイデアの論理計算」 これは 1943 年の人工知能 (AI) に関する最初の研究でした。彼らは人工ニューロンモデルを提案しました。

1949 年 ドナルド・ヘブは、彼の本の中でニューロン間の接続強度を変更するための理論を提案しました 行動の組織化：神経心理学的理論

1950 年 イギリスの数学者アラン・チューリングが発表した 「コンピューティング機械とインテリジェンス」 その中で彼は、機械が人間の行動を示す能力を持っているかどうかを判断するためのテストを提案しました。このテストは、 トリノテスト。
同年、ハーバード卒業生のマービンミンスキーとディーンエドモンズは、次の名前の最初のニューラルネットワークコンピューターを構築しました。 スナーク.

1956 年 　 「最初の人工知能プログラム」 命名 「論理理論家」 Allen Newell と Herbert A. Simon によって建設されました。このプログラムは、38 の数学的定理のうち 52 を検証し、そのうちのいくつかについて新しくより洗練された証明を発見しました。
同年、「人工知能」という言葉は、ダートマス会議でアメリカの科学者ジョン・マッカーシーによって初めて採用され、学問分野として初めて造語されました。

今年以降、人工知能に対する熱意が急速に高まりました。

1959 年 Arthur Samuel は、IBM で働いていたときに機械学習という用語を作りました。

1963 年 ジョン・マッカーシーは、スタンフォードで人工知能研究所を始めました。

1966 年 ジョセフ・ワイゼンバウムは、最初のチャットボットを作成しました。 エリザ。

1972 年 日本で最初の人型ロボットが作られました。 ワボット-1.

1974〜1980 – この期間は、最初の AI 冬期間として知られています。多くの科学者は、政府からの資金提供が不足し、AI への関心が徐々に低下したため、研究を最大限に追求/継続することができませんでした。

1980 年 AIが元気に帰ってきました！ Digital Equipment Corporations は、最初の成功した商用エキスパートシステムである R1 を開発し、正式に AI の冬期を終了させました。
同年、史上初の全国大会。 米国人工知能学会 スタンフォード大学で組織されました。

1987〜1993 – 新たなコンピューター技術と安価な代替手段により、多くの投資家と政府は AI 研究への資金提供を停止し、第 XNUMX の AI 冬期に至りました。

1997 年 コンピューターが人間に勝った！ IBM のコンピューター IBM Deep Blue は、当時の世界チェスチャンピオンである Gary Kasparov を破り、チェスの世界チャンピオンを破った最初のコンピューター/マシンになりました。

2002 年 掃除機の登場により、AI が家庭に入り込みました。

2005 年 米軍はボストン・ダイナミクスの「ビッグ・ドッグ」やアイロボットの「パックボット」など自律型ロボットへの投資を開始。

2006 年 Facebook、Google、Twitter、Netflix などの企業が AI を使い始めました。

2008 年 Google は音声認識にブレークスルーをもたらし、iPhone アプリに音声認識機能を導入しました。

2011 年 ワトソン – IBM コンピューターは、2011 年に複雑な質問やなぞなぞを解かなければならないゲーム番組である Jeopardy で優勝しました。ワトソンは、平易な言葉を理解し、複雑な問題を素早く解決できることを実証しました。

2012 年 Google Brain Deep Learning プロジェクトの創設者である Andrew Ng は、ディープラーニングアルゴリズムを使用して、10 万件の YouTube 動画をニューラルネットワークに入力しました。ニューラルネットワークは、猫が何であるかを知らされることなく猫を認識することを学習しました。これは、ディープラーニングとニューラルネットワークの新しい時代の始まりを示しました。

2014 年 Google は、運転試験に合格した最初の自動運転車を作りました。

2014 年 AmazonのAlexaがリリースされました。

2016 年 ハンソンロボティクスは、顔認識、口頭での会話、および顔の感情が可能なヒューマノイドロボットである、最初の「ロボット市民」であるソフィアを作成しました。

2020 年 SARS-CoV-2 パンデミックの初期段階で、Baidu は LinearFold AI アルゴリズムを、ワクチンの作成を目指す科学および医療チームが利用できるようにしました。このシステムは、ウイルスの RNA 配列をわずか 27 秒で予測でき、これは従来の方法よりも 120 倍高速でした。

毎日が進むにつれて、人工知能はあらゆる分野で急速な進歩を遂げています。 AI はもはや未来ではなく、現在です。

日常生活における AI

日常生活で使用できる AI アプリケーションのリストを次に示します。

オンラインショッピング： 人工知能はオンラインショッピングで使用され、以前の検索や購入に基づいて、ユーザーにパーソナライズされた推奨事項を提供します。

デジタルパーソナルアシスタント: スマートフォンは、AI を使用してパーソナライズされたサービスを提供します。 AI アシスタントは質問に答え、ユーザーが日常生活を面倒なく整理できるように支援します。チェックアウトサービスとしての AI ページをご覧ください

機械翻訳: AI ベースの言語翻訳ソフトウェアは、ユーザーが他の言語を理解するのに役立つ翻訳、字幕、言語検出を提供します。

サイバーセキュリティ： AI システムは、パターンの認識と攻撃のバックトラックに基づいて、サイバー攻撃を認識して戦うのに役立ちます。

Covid-19 に対する人工知能: Covid-19 の場合、AI はアウトブレイクの特定、医療請求の処理、病気の蔓延の追跡に使用されています。

ビジネスにおける人工知能の応用

AI には、さまざまなユースケースが考えられるため、多くの業界を変革する可能性があります。これらのさまざまな業界やユースケースに共通しているのは、それらがすべてデータ駆動型であることです。人工知能はその中核にある効率的なデータ処理システムであるため、最適化の可能性はどこにでもあります。

AIが今輝いている業界を見てみよう。

健康管理：

管理： AI システムは、人的エラーを最小限に抑え、効率を最大化するために、日常的な管理タスクを支援しています。 NLP による医療記録の書き起こし。患者情報を構造化して医師が読みやすくするのに役立ちます。
遠隔医療： 緊急事態でない場合、患者は病院の AI システムにアクセスして症状を分析し、バイタルサインを入力して、医療処置が必要かどうかを評価できます。これにより、重要なケースのみを持ち込むことができるため、医療専門家の負担が軽減されます。
診断支援: コンピュータービジョンと畳み込みニューラルネットワークを介して、AI は MRI スキャンを読み取って、腫瘍やその他の悪性腫瘍の増殖をチェックできるようになりました。これは、放射線科医よりもはるかに速いペースで行われ、エラーマージンはかなり低くなります。
ロボット支援手術： ロボット手術の誤差範囲は非常に小さく、疲労することなく XNUMX 時間体制で一貫して手術を行うことができます。それらは非常に高い精度で動作するため、従来の方法よりも侵襲性が低く、患者が病院で回復に費やす時間を短縮できる可能性があります。
バイタル統計モニタリング: 人の健康状態は、それぞれのバイタル統計のさまざまなレベルに応じて、進行中のプロセスです。現在、ウェアラブルデバイスが大衆市場で人気を博しているため、このデータはすぐには利用できず、実用的な洞察を提供するために分析されるのを待っているだけです。バイタルサインは、患者が気付く前に健康状態の変動を予測できる可能性があるため、ここには多くの命を救うアプリケーションがあります。

E-コマース

より良い推奨事項: これは通常、AI のビジネスアプリケーションについて尋ねられたときに最初に挙げられる例です。それは、AI がすでに大きな成果を上げている分野だからです。ほとんどの大規模な e コマースプレーヤーは、人工知能を組み込んで、ユーザーが興味を持つ可能性のある製品を推奨しています。これにより、収益が大幅に増加しています。
チャットボット： もう一つの有名な例は、人工知能チャットボット業界全体、および私たちがアクセスしているように見える他のすべてのWebサイト。これらのチャットボットは現在、奇数時間とピーク時間にも顧客にサービスを提供しており、限られた人的資源のボトルネックを解消しています.
スパムと偽のレビューのフィルタリング: Amazon などのサイトには大量のレビューが寄せられているため、人間の目でサイトをスキャンして悪意のあるコンテンツを除外することは不可能です。 NLP の力により、人工知能はこれらのレビューをスキャンして疑わしいアクティビティを除外し、購入者のエクスペリエンスを向上させます。
検索の最適化: すべての電子商取引は、ユーザーが欲しいものを検索し、それを見つけることができることに依存しています。人工知能は、何千ものパラメーターに基づいて検索結果を最適化し、ユーザーが探している正確な製品を確実に見つけられるようにしています。
サプライチェーン： AI を使用して、さまざまな時間枠でさまざまな製品の需要を予測し、需要を満たすように在庫を管理できるようにしています。

人事

労働文化の構築: AI は、従業員データを分析して適切なチームに配置し、能力に基づいてプロジェクトを割り当て、職場に関するフィードバックを収集し、従業員が退職の危機に瀕しているかどうかを予測するためにも使用されています。
雇用： NLP を使用すると、AI は数秒で数千の CV を調べて、適切なものがあるかどうかを確認できます。これは、人的エラーや偏見がなく、雇用サイクルの長さが大幅に短縮されるため、有益です。

AIにおけるロボット

AIが実現する前から、ロボティクスの分野は進歩してきました。この段階では、人工知能はロボット工学が効率的なロボットでより速く革新するのを助けています。 AI のロボットは、特に製造業や包装業界で、さまざまな業種や業界に応用されています。 AI におけるロボットの応用例をいくつか紹介します。

アセンブリ

AI と高度なビジョンシステムは、リアルタイムの進路修正に役立ちます
また、ロボットが動作中に特定のプロセスに最適な経路を学習するのにも役立ちます

顧客サービス

AI 対応ロボットは、小売業やホスピタリティ業界の顧客サービス機能で使用されています
これらのロボットは自然言語処理を利用して、インテリジェントに人間のように顧客と対話します
これらのシステムが人間とやり取りするほど、機械学習の助けを借りてより多くのことを学習します

梱包

AI により、より速く、より安く、より正確なパッケージングが可能になります
ロボットが行っている特定のモーションを保存し、それらを常に改良するのに役立ち、ロボットシステムの設置と移動を簡単にします

オープンソースロボティクス

今日のロボットシステムは、AI 機能を備えたオープンソースシステムとして販売されています。
このようにして、ユーザーは特定のアプリケーションに基づいてカスタムタスクを実行するようにロボットに教えることができます。
例: 小規模農業

AI テクノロジーの有用性とは?

人工知能は、次のような優れたツールとなる重要な利点をいくつか提供します。

オートメーション – AI は、退屈なプロセス/タスクを疲労なく自動化できます。
強化 – AI は、エンドユーザーのエクスペリエンスを改善し、より優れた製品レコメンデーションを提供することで、すべての製品とサービスを効果的に強化できます。
分析と精度– AIによる分析は、人間よりもはるかに高速で正確です。 AI はその能力を利用して、より適切な意思決定でデータを解釈できます。

簡単に言えば、AI は組織がより良い意思決定を行うのに役立ち、製品とビジネスのプロセスをはるかに速いペースで強化します。

人工知能のキャリア動向

人工知能のキャリアは、過去数年間で着実に成長しており、今後も加速度的に成長し続けるでしょう。インド企業の 57% は、市場の要件に適合する適切な人材を採用しようとしています。 AI の役割への移行に成功した志願者は、平均で 60 ～ 70% の給与上昇を経験しています。ムンバイは競争率が高く、バンガロールとチェンナイがそれに続いています。 WEF によると、133 年までに 2020 億 XNUMX 万の雇用が AI で創出されると予測されています。研究によると、雇用の需要は増加していますが、労働力はそれに追いついていません。

AI は、ヘルスケア、銀行および金融、マーケティング、エンターテイメント業界など、さまざまな分野で使用されています。ディープラーニングエンジニア、データサイエンティスト、データサイエンスディレクター、シニアデータサイエンティストは、AI スキルを必要とする上位の職種です。

利用できる機会が増えているため、今こそこの分野でスキルアップするのに適切な時期であると言っても過言ではありません。

AI、ML、DL の関係とは?

上の画像が示すように、XNUMX つの同心楕円は DL を ML のサブセットとして表しており、ML は AI の別のサブセットでもあります。したがって、AI は最初に噴出した包括的な概念です。その後、後に繁栄した ML が続き、最後に AI の進歩を別のレベルにエスカレートすることを約束している DL が続きました。

人工知能の例

Facebook Watch
Facebookの友達のおすすめ
Siri、Alexa、その他のスマートアシスタント
自動運転車
ロボアドバイザー
会話型ボット
メールスパムフィルター
Netflixのおすすめ
プロアクティブなヘルスケア管理
病気のマッピング
自動化された金融投資
仮想旅行予約エージェント
ソーシャルメディア監視

人工知能の未来

人間として、私たちは常に技術の変化とフィクションに魅了されてきました。今、私たちは歴史上最大の進歩の真っ只中に生きています。人工知能は、テクノロジーの分野で次の大きなものになりつつあります。世界中の組織が、人工知能と機械学習における画期的なイノベーションを生み出しています。人工知能は、すべての業界とすべての人間の未来に影響を与えるだけでなく、ビッグデータ、ロボット工学、IoT などの新興技術の主な原動力としても機能しています。その成長率を考えると、当面の間、技術革新者としての役割を果たし続けるでしょう。したがって、訓練を受け、認定された専門家がやりがいのあるキャリアに入る絶好の機会があります。これらのテクノロジーが成長し続けるにつれて、社会環境と生活の質にますます影響を与えるようになります。

AIにおけるキャリアの機会

AI＆ML開発者/エンジニア

AI＆MLエンジニア/開発者は、統計分析の実行、統計テストの実行、統計設計の実装を担当します。さらに、深層学習システムの開発、MLプログラムの管理、MLアルゴリズムの実装などを行っています。

したがって、基本的に、彼らは会社にAIおよびMLベースのソリューションを展開します。 AIとMLの開発者になるには、Python、Scala、Javaの優れたプログラミングスキルが必要です。 Azure ML Studio、Apache Hadoop、AmazonMLなどのフレームワークで作業できるようになります。setaiを続行すると エンジニアの学習パス、成功はすべてあなた次第です！インドのAIエンジニアの平均給与は、4ルピーから20ルピーの範囲であることがわかっています。

AIアナリスト/スペシャリスト

の役割 aiアナリスト またはスペシャリストは、AI エンジニアのスペシャリストに似ています。主な責任は、特定のデータセットの傾向とパターンを研究するためのデータ分析スキルを使用して、特定の業界によって提供されるサービスを強化する AI 指向のソリューションとスキームに対応することです。ヘルスケア業界、金融業界、地質学部門、サイバーセキュリティ、またはその他の部門について話しているかどうかに関係なく、AI アナリストまたは専門家は全体に非常に良い影響を与えていると見られています。 AI アナリスト/スペシャリストは、優れたプログラミング、システム分析、および計算統計のバックグラウンドを持っている必要があります。学士号または同等の学位は、初級レベルのポジションを獲得するのに役立ちますが、コア AI アナリストのポジションには修士号または同等の学位が必須です。の平均給与 aiアナリスト あなたが働いている経験と会社の年数に基づいて、年間3ルピーから10ルピーの間のどこかになります。

データサイエンティスト

の膨大な需要により、データサイエンティスト、あなたはすでにその用語に精通している可能性が高い. データサイエンティストの役割には、貴重なデータストリームとソースを特定すること、データエンジニアと協力してデータ収集プロセスを自動化すること、ビッグデータを処理すること、大量のデータを分析して予測 ML モデルを開発するための傾向とパターンを学習することが含まれます。データサイエンティストは、興味深い視覚化ツールと手法を使用して、意思決定者向けのソリューションと戦略を考え出す責任もあります。 SQL、Python、Scala、SAS、SSAS、および R は、データサイエンティストにとって最も有用なツールです。 Amazon ML、Azure ML Studio、Spark MLlib などのフレームワークで作業する必要があります。インドのデータサイエンティストの平均給与は、経験や雇用先の会社にもよりますが、年間 5 ～ 22 万ルピーです。

研究専門の科学者

研究科学者は他の魅力的な人の一人です 人工知能の仕事。このaiの職務は、人工知能と機械学習の分野を研究して、現実世界の問題に対するAI指向のソリューションを革新および発見することに関連する責任を負っています。私たちが知っているように、それがどんな流れであろうと研究はコアの専門知識を必要とします。同様に、研究科学者の役割は、計算統計学、応用数学、深層学習、機械学習、ニューラルネットワークなどのさまざまなAI分野での習熟を必要とします。研究科学者は、Python、Scala、SAS、SSAS、およびRプログラミングのスキルを持っていることが期待されています。 Apache Hadoop、Apache Signa、Scikit learn、H20は、研究科学者として取り組む一般的なフレームワークです。高度な修士号または博士号は、AI研究科学者になるための必須条件です。現在の研究によると、AI研究科学者は、インドで年間最低35ルピーを稼いでいます。

プロダクトマネージャー

今日、すべての大手企業で、製品マネージャーの仕事には重要な要素が組み込まれています 人工知能の役割。 データを戦略的に収集することで困難な問題を解決することは、製品マネージャーの義務です。あなたは、関連するビジネスを妨げる問題を特定し、データ解釈のために関連するデータセットをさらに収集するスキルを持っている必要があります。データの解釈が行われると、製品マネージャーは効果的なAI戦略を実装して、データの解釈から導き出された推論によって表されるビジネスへの影響を評価します。重要な職務の観点から、すべての組織には効率的な製品マネージャーが必要です。したがって、製品マネージャーは、製品がアクティブに実行されていることを確認していると言えます。 Python、R、SQL、その他の重要な言語など、優れた実践的なプログラミング言語が必要です。当初、プロダクトマネージャーの平均賃金は、年間約7〜8ルピーで、後年にはXNUMXクローレにまで拡大する可能性があります。フリーランチのようなものはありません。同様に、プロダクトマネージャーとしての仕事を得るには、AI-ML、コンピューターサイエンス、統計、マーケティング関連のコアコンセプトに関する深い知識が必要です。最終的に、経験、スキル、会社、場所は、製品マネージャーとしての給与を決定する主な要因です。

ロボット工学の科学者

世界的な自動化のトレンドの先導とAIの分野でのロボット工学の出現に続いて、それは間違いなくロボット工学の科学者に対する需要の芽生えの兆候であることがわかります。テクノロジーがパイオニアになりつつあるこのペースの速い世界では、ロボットは確かに手動または反復的で退屈なタスクを処理する人々の仕事を盗んでいます。それどころか、それはロボット工学の分野で専門知識を持っている専門家に雇用を与えています。これらのロボットシステムを構築および管理するには、ロボットエンジニアが必要です。ロボット工学エンジニアとしてのキャリアを追求するには、ロボット工学、コンピュータサイエンス、またはエンジニアリングの修士号を取得している必要があります。ロボット工学の科学者は、他の興味深く高給の科学者のXNUMX人です ai キャリア 義務を負います。ロボットの複雑さはすでにわかっているので、それに取り組むにはさまざまな分野の知識が必要です。ロボット工学の分野に興味をそそられ、プログラミング、力学、電子工学、電気工学、センシング、心理学、認知学がある程度得意な場合は、このキャリアオプションを選択することをお勧めします。

人工知能 (AI) に関する重要な FAQ

質問。 AIはどこで使われていますか？

アンス. 人工知能は、世界中のさまざまな業界で使用されています。新しいアプリケーションを見つけるために AI の分野を深く掘り下げた業界には、e コマース、小売、セキュリティ、監視などがあります。スポーツ分析、製造および生産、自動車など。

質問。 AIは私たちの生活にどのように役立っていますか?

Ans。 仮想デジタルアシスタントは、私たちの日常業務のやり方を変えました。 Alexa と Siri は、大小さまざまなニーズに対応するために毎日やり取りする本物の人間のようになりました。自然言語能力と人間の介入なしに自分自身を学習する能力が、彼らが非常に急速に発達し、相互作用において人間と同じように、より知的でより速くなる理由です.

質問。 AlexaはAIですか？

Ans。 はい、Alexa は私たちの中にある人工知能です。

質問。 SiriはAIですか？

Ans。 はい。Alexa Siri も、高度な機械学習技術を使用して機能する人工知能です。

質問。 なぜAIが必要なのか?

Ans。 AI は、すべてのプロセスをより良く、より速く、より正確にします。不正な取引の特定と予測、より迅速で正確なクレジットスコアリング、手作業による集中的なデータ管理慣行の自動化など、非常に重要なアプリケーションもいくつかあります。人工知能は、業界やアプリケーション全体で既存のプロセスを改善し、手動で処理するには圧倒的な問題に対する新しいソリューションの開発にも役立ちます。

質問。 例のある人工知能とは何ですか?

Ans。 人工知能は、人間によって作成されたインテリジェントなエンティティです。明示的に指示されなくても、タスクをインテリジェントに実行できます。私たちは日常生活で無意識のうちに AI を活用しています。 Spotify、Siri、Google マップ、YouTube、これらのアプリケーションはすべて AI を利用して機能しています。

質問。 AIは危険ですか？

Ans。 AI が危険であるという憶測はいくつかありますが、現時点では AI が危険であるとは言えません。それはいくつかの点で私たちの生活に恩恵をもたらしてきました。

質問。 AIのゴールは？

Ans。 AI の基本的な目標は、問題解決、意思決定、認識、人間のコミュニケーションの理解などの知的タスクをコンピューターとマシンが実行できるようにすることです。

質問。 AIの利点は何ですか？

Ans。 人工知能にはいくつかの利点があります。以下にそれらを示します。

24時間7日利用可能
デジタルアシスタンス
より迅速な決定
新しい発明
ヒューマンエラーの削減
反復作業に役立ちます

質問。 AIを発明したのは誰？

Ans。 人工知能という用語は、ジョン・マッカーシーによって造られました。彼はAIの父と考えられています。

質問。 人工知能は未来ですか？

Ans。 私たちは現在、歴史上最大の人工知能の進歩の中に生きています。それはテクノロジーの次善の策であり、ほぼすべての業界の未来に影響を与えています。需要の増加により、AI分野の専門家の必要性が高まっています。 WEF によると、133 年までに 2023 億 XNUMX 万の新しい人工知能の仕事が人工知能によって生み出されると言われています。そうです、AI は未来です。

質問。 AIとその応用とは？

Ans。 今日、AI はさまざまな業界に進出しています。ゲームでもヘルスケアでも。 AIはどこにでもあります。携帯電話の顔認識機能が AI を使用していることをご存知ですか? Google マップもそのアプリケーションに AI を利用しており、私たちの日常生活の一部となっています。電子メールのスパムフィルター、音声からテキストへの変換機能、検索の推奨事項、不正防止と防止、ライドシェアリングアプリケーションは、AI とそのアプリケーションの例の一部です。

人工知能の未来についてどう思いますか? 以下にコメントを残してください。

AI をさらに深く掘り下げることに興味がある場合は、いくつかの AI に関するブログをお読みください。トップの人工知能の本.

参考文献

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Platoblockchain。 Web3メタバースインテリジェンス。知識の増幅。こちらからアクセスしてください。
情報源： https://www.mygreatlearning.com/blog/what-is-artificial-intelligence/

2023年の人工知能とは？ その種類、傾向、将来は？