インテリジェンスの新たな波

インテリジェンスの新たな波

インテリジェンスの新たな波

一言でいえば、AIテクノロジーを使用するとコンピュータは人間のような考え方ができるということです。つまり、タスクに直面すると、AIシステムは環境から情報を取り込み、適切な応答を選択し、間違いから学習し続けます。AIとは、械学習や自然言語処理などの広範なテクノロジーの総称です。現在はスマートフォンや家電から自動運転車、さらにはヘルスケアまで広く使われています。しかし、これは始まりに過ぎません。AIテクノロジーは、より広範に、便利に使用されるようになるでしょう。

AIとは何か、を説明する最も簡単な方法は、デバイスが人間に似た認知を必要とするタスクを実行できるテクノロジーであると考えることです。画像と音声認識はAIが急速に進化している2領域です。 画像認知システムは、物と顔を迅速に認識できるようになっているだけでなく、その背後にあるコンテキストとニュアンスも認識できるようになっています。このインサイトを利用して、完全に新しい超現実的な画像を生成することさえできます。音声認識システムはディープラーニングを活用して、複雑なフレーズや文章構造とともに、数十億の言葉を分析し、インテリジェントな支援サービスがユーザーの洗練されたコマンドを理解し、対応できるようにします。

デバイスが自主性を持たせるには、機械学習として知られるAIの機能を使用します。特定のタスクを実行するコンピュータのプログラミンではなく、データのパターンを特定し、最適解を検索します。ディープラーニングは機械学習のサブセットで、人工ニューラルネットワーク(人間の頭脳構造の分析から得たアルゴリズム)を使用して、大量のデータパターンを特定します。ディープラーニングは自動言語翻訳などの複雑な機能のサポートを可能にし、大規模なソーシャルおよびビジネスアプリケーションに理想的です。

対象を認識するようにシステムをトレーニングし、システムに分析したデータから推測してこれまでに見たことのないコンセプトやモノを「想像」するように求めることは容易ではありません。推論するようにAIシステムをトレーニングすることはこれまでは難しいことでしたが、ディープラーニングの進化で実現に近づいています。AIシステムが推論できるようになると、人間のようによりフレキシブルに「考える」ことができるようになり、認識したモノの間の相対関係を推論できるようになります。この種のリレーショナルインテリジェンスは、今後、自動車および製造業界、さらには財務やセキュリティなどまで、さまざまな分野を改革することになるでしょう。

人間は、将来の影響なども加味して意思決定をします。時には、長期的な観点から選択肢を加味し、現時点ではベストではないが、長期的には利益を生むオプションを選択することもあります。現在の多くのAIシステムは、まるで人間が意思決定するかのようにトレーニングされています。意思決定に際して、全体像をみるようにアプローチすることで各オプションの結果を「想像」し、その選択肢が短期的に困難を示す場合でも、最も達成可能にみえる最適解を最終的に選択します。