IAの機能：知っておくべきことすべて

デビルIAとは 、特殊な作業や職務のために設計され、訓練されたIAシステムのことである。このようなシステムは、あらかじめ定義された文脈で注目されるが、人間の最も広範で一般的な知能をケアするものである。 

もう一方では、IA研究開発コミュニティが、より強力なIA（一般的IAとも呼ばれる）の実現に向けて努力を続けている。その期待とは、人間と同じような一般的な知能を再現することであり、その能力は、さまざまな作業や領域で知識を理解し、学習し、活用することができる。

スーパーインテリジェントIAとは、IA（人工知能）が人間の能力を凌駕していることを意味する。この言葉は、あらゆる領域で人間の能力を凌駕する人工知能の限界レベルを表している。IAよりも高度で有能であるが、その開発は現時点では完全に理論的なものである。

自動学習 (機械学習):IAの中核である自動学習は、機械が単独で学習し、人間の介入を必要とせずに時間と共に学習能力を向上させる能力を指す。自動学習はデータに基づいています。あなたのサービスもそうです。 ストリーミング レディー・ガガを聴きながら、マドンナのお気に入りの曲を学んだり、マドンナを勧めることができます。

ディープラーニングディープラーニング): 自動学習の下位概念。深層学習は、データを分析し、複雑な処理を実行するためにマルチキャパシティニューロンレッドを使用します。自動学習がより広範で、機械が自ら学習することを可能にする一般的なテクニックを指すのに対し、深遠学習は、人間と同様の作業（例えば、見る、書く、芸術を創造する）を完了するためにニューロン・レッドを使用する特殊な学習法である。

自然言語処理（PLN）：PNLは、機械が人間の言葉を理解し、処理し、模倣することを可能にするIAの一分野である。特に、アレクサ（Amazon ）やアシステント（Google ）のような音声アシスタントは、次のような指示を出すと適切に応答します：ポン フォートナイトPon Fortnight de Taylor Swift enAmazon Music "といった注文に適切に応答する。PNLは、機械が人間の命令を理解し、自然な形で応答する形式です。

レッド・ニューロン：ニューロン・レッド、または「人工ニューロン・レッド（RNA）」は、人間の脳のデータ処理を模倣した、深遠な学習要素である。ニューロン・レッドは、複数の人工ニューロン・キャップ（「ノード」と呼ばれる）で形成され、これらのキャップは、私たちが会話するすべてのデータを処理するために使用される。

人工視覚：写真やビデオのようなビジュアルデータを理解できるコンピュータは、サイエンスフィクションのようだが、人間が情報を処理する方法を模倣する上でも重要である。人工的な視覚は、写真やビデオのような視覚的なデータを解釈し、判断を下します。あなたのお気に入りのソーシャルプラットフォームが、あなたの母親が撮った馴染みのあるクリスマスの写真に自動的にタグ付けしているとき、それはこのテクノロジーが作動しているところです。

問題の解決と解決：IAシステムは、問題を解決するために人間の思考をシミュレートする。ここで重要なのは「シミュレートする」という言葉だ。今のところ、コンピュータは人間と同じようには判断できない。データ、アルゴリズム、確率を駆使して判断を下すのだ。その例として、アベンジャーズと対戦し、勝つための戦略を立てるコンピュータや、ChatGPTのようなシステムで、過去にどのような回答があったかに基づいて質問に答えることができる。

知覚：知覚はIAの機能の一つであり、解釈と関連している。IAシステムは、現実の状況を知覚し、知覚や情報を人間に伝えるためにセンサーを使用します。このように、自動車は物体が非常に近くにある場合、警告を発する必要があることを認識します。自動運転車は、センサーと知覚を利用して航行し、障害物を回避することで、これをさらに進化させている。

認知コンピューター：IAの第一の知的財産である認知計算を視野に入れる。人間の思考プロセスを模倣し、アルゴリズムやデータを利用し、意思決定、予測、情報提供を行う。これらのシステムは、人間の思考を完璧に模倣することは（今のところ）できないが、内容だけでなく文脈を理解するように訓練されている。例えば、英語圏の人がテクノロジーの文脈で「アップル（スペイン語ではマンサナ）」と言ったとしても、認知システムはフルーツサラダを食べようとはしない。

反応型IA：実際のデータのみで機能し、特定のタスクに集中し、経験を学ぶ能力はない。このタイプのIAは、レコメンドモータやスパムフィルターのような分野で顕著である。 スパムしかし、その能力には限界がある。予期せぬ事態に対応することも、予期せぬ事態を予測することもできません。

メモリー制限付きIA：このタイプのIAは、過去の経験データを一時的に保存することができ、時間と共に学習し、向上することができる。メモリ制限IAの一例として、Google のAlphaStarがある。これは、戦略ゲームStarCraft 2で、自分自身と繰り返し対戦するのに非常に適していた。2019年の調査では、次のことが判明した。 公式でクラス分けされた99.8%のプレーヤーよりも優れたプレーヤーであることを発見した。.その名前が示すように、メモリ制限IAにはいくつかの制限がある。簡単な練習をこなすのに膨大な量のデータを必要とし、練習環境を変えるだけで完全な練習をしなければならない。

精神理論に基づくIA：現在開発中の新しいタイプのIA。これは、人間の感情、信条、思考様式を理解する機械の能力を指す。精神理論に基づいたIAは、いつの日か人間の感情を理解できるようになり、その結果、それらに適切に対応し、適応することができるようになる。エスカロフリアンだと思いますか？次のIAをお読みください。

良心的IA：このタイプのIAは、自分の内部と他者の内部を意識している。人間の感情、欲求、要求を模倣するため、人間の知能の高さになる。今のところ、意識的な人工知能は、サイエンス・フィクションや異世界の映画だけのものだ。

IAジェネレイティブ：IAの このサブコンポジションは、既存のデータの分析や処理に限定するのではなく、新しいコンテンツ、データ、情報を作成または生成することに重点を置いています。IAジェネレイティブ・モデルは、テキスト、画像、音声、その他のコンテンツの形で、新しくて文脈に関連した結果を生み出すように設計されています。これらのモデルは、人間の創造性を模倣したコンテンツを生成するために訓練され、さまざまなアプリケーションで利用されます。例えば、Wixの人工的なデザイン・インテリジェンスは、ウェブページの作成プロセスを促進するジェネレーティブIAです。

さらに詳しく→ WixのIAツールについて学ぶ。

チャットボット:ロス チャットボット IAをベースとしたチャットボットは、自然言語処理（PLN）を利用して、ユーザーからの質問に応答します。Alexaのような音声で応答できますか？アレクサ チャットボット は、人間の言語による相談を解釈し、適切な回答を提供するのと同様の方法で機能します。統合可能 チャットボット 顧客対応のチャットボットをWebサイトやソーシャルサイトに統合し、テキストメッセージを介して顧客とリアルタイムで対話することができます。ビジネス戦略の一環としてIAを採用する企業がますます増えています。その結果 マーケティング専門家の51%がIAに関心を持っています。さらに27%は、将来的にIAを導入する予定である。

製品の推奨：主に電子商取引やマイナーなWebサイトにおいて、IAが生成する商品推薦は、顧客のオンラインショッピング体験をパーソナライズするための簡単な方法です。この人工知能は、購入者の行動、好み、購入履歴などのデータを分析し、Webサイトやアプリケーションを閲覧している際に、適切なリコメンドを提供します。

予測分析：予測分析：IAに多くのデータ（流体パターン、購買傾向、購買傾向など）を提供し、そのデータを分析、分類、分類することで、予測を受け取ることができます。オンラインショップの経営者は、予測IAを利用して、次の一時期にどのような商品が流行するかを予測することができます。

マーケティングの自動化 ：マーケティングの自動化 ツールは、顧客の行動を分析し、オーディエンスをセグメント化し、そこから、これらのデータを効果的なマーケティング予算を割り当てるためのアドバイスや情報提供に活用することができます。例えば、Wix Analyticsの情報は、あなたのウェブサイトを詳細に分析し、類似サイトと比較し、改善のための貴重な情報を提供します。

さらに詳しく → マーケティングにおけるIAについてもっと知る。

オペレーションの自動化オペレーションの自動化とは、組織における反復的、機械的、および反復的な作業を差別化し、最適化するために利用可能な技術の組み合わせである。その主な目的は、効率を向上させ、ミスを減らし、コストを削減し、人的資源を解放して、より戦略的で創造的な仕事に活用することです。

アクセシビリティの向上：アクセシビリティを向上させるIAツールは、障害のある人がデジタルコンテンツを利用しやすくなるように設計されています。例えば、Wixのアクセシビリティ・アシスタントは、サイトのアクセシビリティ問題を特定し、解決する方法を提供します。Wixは、ユーザがアクセシビリティ基準に準拠したインクルーシブなウェブサイトを簡単に作成できることを保証するために、このツールを作成しました。