人工知能（AI）

AIとは何ですか?

AIとは人工知能の略で、人間の知能に関連した行動を示すことができる機械システムを開発するコンピュータサイエンスの一分野である。AIプログラムは、学習、計画、知識表現、知覚、問題解決などのタスクを実行するために、さまざまな相互作用から収集したデータを使用して、人間を模倣する方法を改善する。

人工知能技術は、以下のような幅広い用途に使用されている。ウェブ開発自動化されたチャットボットによる顧客サービス、ユーザーの習慣に基づいた製品の推奨、音声認識、さらにはゼロからウェブサイトを構築するためなど、さまざまな用途に使用されています。ウェブサイトをゼロから構築することもできる。基本的に、AIの目的は、タスクを自動化することによって、すでに使用しているシステムを改善し、より効率的にすることである。

AIはどのように機能するのでしょうか?

AIシステムは、エンドユーザーの将来の行動を予測することで、人間の知性を理解し再現するのに役立つパターンを見つけるために、アルゴリズムを通じて大量のデータを処理する。例えば、AIを搭載したチャットボットを使用する場合、システムは実際のチャットエージェントが行うように情報を提供することで、ユーザーの次の質問を先取りするように動作します。

そのためには、3つの主要な認知能力に基づいてAIシステムを構築する必要がある：

学習： AIプログラムは、アルゴリズムに変換される情報を収集できる必要がある。
推論：アルゴリズムが設定されると、AIはさまざまなシナリオに適したものを選択する方法を知る必要がある。
自己修正：どんなAIマシンでも、より正確な結果を得るためには、新しいデータに基づいてアルゴリズムを定期的に更新する必要がある。

AIを使用する主な利点は、これらのシステムが人間よりも優れた効率的なタスクをこなせる可能性があることだ。これは特に、平凡な作業や反復的な作業に関連するもので、これらの機械はより高いペースで、より低いエラーの可能性で実行することができる。

人工知能の主な種類

AIとは何か、AIがどのように機能するのかを完全に理解するためには、人工知能の現状と、技術がさらに発展するにつれて人工知能が進化する可能性のあるシナリオを考慮に入れなければならない。

ミシガン州立大学のアレント・ヒンツェ教授による独自の概説によれば、AIには大きく分けて4つのタイプがある。この分類は、我々が今日AIと接するのに慣れ親しんでいる方法から、AIが知覚システムとして将来どのように機能するかという、より "SF的 "な見解にまで及ぶ。

01.リアクティブマシン

リアクティブ・マシンでは、AIの主な目標は、提示された情報に反応してタスクを完了することである。このタイプの人工知能システムは、過去のデータを記憶することができないため、現在のタスクに対する反応を微調整するためにデータを使用することができない。このため、反応型AIマシンは一般的に、多数の異なるシナリオから学習するのではなく、決まった結果を伴う特定のタスクを実行するために使用される。

リアクティブ・マシンの最も有名な例のひとつが、IBMのディープ・ブルーチェスをするために作られたスーパーコンピューターで、当時のグランドマスター、ガルリ・カスパロフとの対局で勝利を収めた。ディープ・ブルーはチェス盤を見て、チェスの駒と可能性のある手を識別することはできたが、その知能は手の予測と最も論理的な次の一手を打つことに限られていた。このマシンは、対戦相手の癖やゲームプレイの欠点、特徴的なチェスの動きに関するデータを収集することで、対戦相手について学習することはできなかった。

02.リミテッド・メモリー

ディープ・ブルーや他の反応型マシンとは異なり、限定記憶型AIシステムは、将来の行動に反映させるために、すでに見た情報から限られた範囲で学習することができる。限られたメモリしか持たないAIシステムは、そのデータを使って行動を改善することができるため、チャンスは非常に大きい。

この限られた記憶を作るために、人間のチームはAIシステムにモデルをトレーニングし、新しいデータの分析を学習させる必要がある。マシンは常に新しいデータにさらされる必要があるため、ユーザーが直面したときに、次に何が起こるかを予測するのに必要な既存の記憶を持っている。限定記憶技術の例としては、自動運転車がある。自動運転車は、道路を走行中に自ら判断できるように、さまざまな運転シナリオの十分なデータとモデルにさらされている。

03.心の理論

心の理論AIシステムは、生のデータに加えて、人間の感情を読み取り解釈し、社会的知性から学習することができるため、より深い心理学的核心を持っている。しかし、心の理論のカテゴリーに属するAIプログラムは、人間が感情に基づいてどのような判断を下すかを理解できるようになり、より正確に行動を予測できるようになるだろう。そうなれば、人間とAIを搭載した機械との間に、より共生的な関係を築くことができるようになるだろう。

04.自己認識

自意識を持つタイプの人工知能も存在しないが、ロボットが私たちが知っているような人類を乗っ取ってしまうという映画のイメージを思い起こさせるかもしれない。そのようなシナリオの可能性は非常に低いが、AIが意識を持つものに発展するという概念は、人工知能技術の最終的なタイプである。

心の理論プログラムで見たように、他者の心理や感情を理解できることに加え、この種のマシンは自分自身の存在や世界での居場所も認識できるだろう。しかし、今のところ、この種のAIはSFの世界である。人間のような意識を完全に理解し、再現するには、膨大な量の高度な研究が必要だからだ。

弱いAIと強いAI

人工知能の種類を分けるもう一つの方法は、弱いものと強いもの、また狭いものと一般的なものに分類することである。

弱い（あるいは「狭い」）AI

弱いAIとは、私たちが日常生活で慣れ親しんでいる種類の人工知能を指す。言い換えれば、弱いAIとは、決められたタスクを非常にうまくこなすことを目的としたタイプの機械である。このようなタイプのシステムは高度な知性を備えているように見えるかもしれないが、達成できる知性のレベルを制限する境界の中で機能しているのだ。

弱い、あるいは狭いAIの例としては、データを自動化または分析するあらゆるタイプのソフトウェア、SiriやAlexaのようなバーチャルアシスタント、さらには天気予報アプリなどがある。この種の人工知能プログラムは、人間の知能をすべてシミュレートするのではなく、私たちの生活をより効率的にすることに重点を置いている。

強力な（あるいは「一般的な」）AI

強力なAIは人工知能（Artificial General Intelligence：AGI）とも呼ばれ、現時点では映画の中にしか存在しない人工知能システムを指す。映画『アイ，ロボット』や『ウエストワールド』シリーズに登場するロボットは、AGIの極端な側面を例示している。

現実には、将来の強力な人工知能は、感情、創造性、タスクを遂行するための適応性など、人間の知能の範囲を完全に模倣できるAIシステムのように見えるかもしれない。しかし、映画でドラマ化された人工知能マシンとは異なり、一般的なAIは、人間としての能力を完全に代替するのではなく、それを支援し、拡張するものである可能性が高い。

生成AI

その核心ジェネレーティブAI とは、画像や音楽からテキストやコードに至るまで、新しいコンテンツを生成できる人工知能の一種を指す。以前の人工知能とは対照的に、ジェネレーティブAIはデータを分析して洞察を集めるだけでなく、学習したことから実際に新しいものを作り出す。

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人工知能の一般的な応用例

AIは、仕事を効率化し、労働者の負担を軽減するために、ほとんどすべての産業で利用することができる。ここでは、日常的によく使われている人工知能の種類をいくつか紹介しよう：

教育

AIは、教師の生活を簡素化し、教室での生徒の経験を向上させるために、あらゆる教育レベルで利用されている。AIプログラムは現在、通常非常に時間のかかる生徒の採点を教師が行うのを助けている。また、生徒によりパーソナライズされた学習体験を提供することもできる。例えばカーネギー・ラーニングカーネギー・ラーニングのようなプログラムでは、AIを利用して、生徒の課題に対するフィードバックや、個人に合わせたテストや学習を提供している。

ヘルスケア

医療の分野では、患者のモニタリング、診断、治療にAIが活用されている。今日のAIは、学習したデータに基づいて適応することができるため、さまざまな患者について学習すればするほど、より優れた不可欠なツールへと発展する。次のようなプログラムがある。 IBMワトソン・ヘルスなどのプログラムでは、医療スタッフが自然言語で質問して回答を得ることができ、医師がパフォーマンスを最適化するのに役立つ。

ファイナンス

金融業界では、パーソナル・ファイナンス・ツールからウォール街まで、AIが全面的に活用されている。ターボタックス（TurboTax）のような確定申告ソフトは、プログラムを通じて収集された個人データに基づいて財務上のヒントを提供するために、AIを搭載したテクノロジーを使用している。それだけでなく、ウォール街のトレーダーや統計学者は、投資取引で使用される大量のデータを処理するために人工知能に頼っている。

仕事

AIは、自動化されたチャットによるカスタマーサービス・チームの支援から、顧客関係管理（CRM）プログラムにおけるデータ分析まで、ビジネスの様々な分野に及んでいる。CRMプログラムにおけるAIは、新製品を推奨したり行動を予測したりするために、顧客の過去の購買習慣を調べることで、企業が顧客をよりよく理解することを可能にする。AI技術は採用プロセスでも使用され、人事チームが大量の履歴書を選別して最適な候補者を見つけるのを助けている。

オンライン・マーケティング

AIマーケティングAIマーケティングは、マーケティング担当者がトレンドをいち早く察知できるようにすることで、デジタルマーケティングの重要な一部となりつつあります。また、特にEメールマーケティングのコンテンツに関しては、コンテンツのパーソナライズをより良く、より簡単に行うことができます。メールマーケティング担当者は、AIを利用して、それぞれの顧客にパーソナライズされたメッセージを適切なタイミングで送ることができ、コンバージョンにつながるメールを送る可能性が高まる。それだけでなく、ユーザーはAIを搭載したテクノロジーを使って、完全にゼロからカスタムウェブサイトを作成できるようになった。例えばウェブサイトを数分で作ることができる。

製造業

工場は、多くの時間のかかる面倒な製造工程を自動化し合理化するために、AI技術に大きく依存している。製造業は生産性を非常に重視しており、AIマシンは在庫をより迅速かつ安全に生産することを可能にする。生産ラインでAI技術を使用することで、製造業者は時間とコストの両方を削減し、ダウンタイムを最小限に抑えるスマートなオペレーションを実現できる。

音声認識

音声認識ソフトウェアは、今や私たちの日常生活に溶け込んでいる。料理中にSiriにタイマーをセットしてもらうのも、アレクサに外の天気を尋ねるのも、私たちが日常的にAIを使っている例だ。私たちがこの音声認識技術を頻繁に使うようになると、AIは私たちのことをよりよく知るようになり、曲の選択や検索結果など、私たちの性格に合わせた応答を提供できるようになる。

交通

交通機関もまた、AIが支配的な業界である。最初に思い浮かぶのは自動運転車だが、モバイルアプリが交通渋滞を予測・管理したり、フライトの遅延を予測したりするなど、日常的な交通機関で使用され、私たちの生活をより便利にしているAIは他にもある。ライドシェアに関しては、AI技術はUberのようなアプリで需要の急増を予測するために使用され、需要の高いエリアでドライバーの稼働率を前もって高めるのに役立っている。

チャットボット

チャットボットは、実際のカスタマーサービスエージェントと対話するユーザー数をフィルタリングし、より迅速な回答を提供するために、多くのカスタマーサービスチームで使用されています。これらのチャットボットは、顧客が入力した特定のキーワードに基づいて基本的な質問に答えることができるAIを使用しています。その中には、人間に近いレベルのカスタマーサービスを提供できるものもあれば、単に顧客を適切な部署や人間のサービス・エージェントに誘導するだけのものもある。

法律

法律分野もまた、AI技術が専門家の仕事をより効率的にしている業界である。弁護士はしばしば、訴訟の証拠開示段階で何千もの文書を解析し、最も関連性の高い文書を探し出さなければならない。今日、以下のようなAI技術が活躍している。ロス・インテリジェンスなどのAI技術は、NLPを使用して文書をレビュー・分析し、関連性の高いものを選択するために法律事務所で使用されている。さらに、他の種類のAIソフトウェアは、弁護士が勝訴の可能性や和解すべきかどうかを確認できるように、裁判に移行するケースのすべての異なる結果を予測するために使用されています。

eコマース

オンラインショッピングをよく利用する人なら、よく訪れるオンラインショップが、自分たちが何を買おうとしているのかを正確に把握している傾向があることに気づくかもしれない。オンラインストアAmazon のようなオンラインストアは、AIを使用して、個々の買い物客がどのような商品を購入する傾向があるのか、あるいはただ見ているだけなのかを学習し、検索結果に基づいて商品を推薦する。消費者がオンラインで買い物をする間にAIが収集した情報は、その後、広告リターゲティングなどの他のEコマース・ツールで利用される。

Security

AIは、対面式イベントのセキュリティにおいても、サイバーセキュリティにおいても、脅威を最小限に抑えるために使用されている。サイバーセキュリティ.顔認識や生体認証登録のような技術は、セキュリティ・チェックにおけるミスの可能性を減らすために、AIと連携してイベントの参加者をスキャンする。サイバーセキュリティでは、AIはマルウェアやボットなどの新たな脅威を検知するよう訓練されている。ボットそして、機密データを保護し、脆弱性を減らすために、システムからそれらを取り除くために戦う。

バンキング

銀行部門は、ビジネスや金融業界と同様の方法でAIを活用している。チャットボットは、より迅速な顧客サービスを提供するために銀行でよく使用され、顧客認証のための人工知能セキュリティ・プログラムは、口座をより安全にし、不正行為の検出と防止を支援するために使用されている。さらに銀行は、アンチ・マネー・ロンダリング（AML）やKnow Your Customer（KYC）などのコンプライアンス・プロセスのために、膨大な量のデータを処理する必要もある。顧客の行動をよりよく理解するために、銀行はAIアルゴリズムを使ってこのデータを分析し、異常があった場合に調査する。

ストリーミング・サービス

Spotify、Netflix、Huluといったメディア・ストリーミング・サービスは、オンライン・ショッピングと似たようなものだ。これらのストリーミング・サービスは、AIを使ってユーザーの好みを理解し、レコメンデーションを行う。ユーザーが曲を選ぶとSpotifyが次の曲を再生したり、Netflixが以前に見た番組に基づいてプレビューを表示したりするのは、AI技術が働いているのだ。

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