AIの仕組み – MLからすべてのアプリケーションまで

人工知能(AI)は、1950年代にさかのぼるデータサイエンスのサブセットです。広範なデータソースと強力なコンピュータープロセッサおよび高度なアルゴリズムを組み合わせることで進化してきました。

AIソリューションの特徴は、クエリの答えや結果を正確に予測することを学習できることです。今日、AIは、機械が問題解決に従事し、人間のようなタスクを実行することを可能にするコネクテッドテクノロジーのエコシステム全体を網羅しています。

ここでは、AIに超能力を与える基本的なコンポーネントをいくつか紹介します。

• 自然言語処理 (NLP)人間は、リクエストをコンピュータサイエンスの用語に変換する代わりに、会話の用語を使用してモデルをクエリできます。AIを搭載したアプリやチャットボット(ChatGPTなど)に質問に答えたり、テキストを書くように頼んだりすると、NLPを使用してプロンプトを出していることになります。
   
  同じ自然言語処理は、音声アシスタントなどの他のタイプのボットにも不可欠です。音声認識により、音声アシスタントは音声クエリやコマンドを理解し、応答できます。
• コンピュータビジョンソフトウェアが動物から道路標識まで、あらゆる種類の画像を学習して認識できるようにします。コンピュータビジョンのアプリケーションには、ロボット工学、自律走行車、自動運転車などがあります。
   
  アグリテックでは、画像認識がスマートマシンを強化し、雑草と列作物を区別し、雑草にのみ農薬を散布して、従来の農業で使用される化学物質の量を減らすことができます。
• IoT(モノのインターネット)すべてのウェアラブルトラッカー、センサー、音声アシスタント、スマートホームデバイスで構成されています。IoT デバイスは常にデータの流れを提供し、ML モデルを使用して新しい情報を学習し、新しい情報に対応できるようにします。
• アプリケーション・プログラミング・インターフェース (API)AI機能をすっきりとしたコードパッケージに変換し、既存の製品に統合して、次のレベルのカスタマーエクスペリエンスを提供できます。
• 機械学習 (ML)は、AIの主要なサブフィールドです。機械学習モデルは、AIシステムに学習方法を教えます。彼らは統計学と心理学の原則を使用して、データを分類し、結果を予測する芸術と科学のアルゴリズムを訓練します。このように、MLモデルは、企業だけでなく個人もより良い意思決定を行えるようにする新しいインサイトを明らかにすることができます。
   
  ML の原則に基づいて AI モデルをトレーニングする場合、ML プロセスをサポートするためのトレーニング データ セットは、特定の種類のデータの読み取りまたは識別に必要です。データ形式には、テキスト、数値、画像、およびビデオ形式が含まれます。利用可能なデータが多ければ多いほど、システムの機能は向上します。
   
  ビッグデータアナリティクスは、傾向やパターンを認識することで大量のデータを理解することができ、MLは意思決定アルゴリズムを採用することでこのプロセスをスピードアップできます。このタイプのデータ分析は、企業にとって特に価値があり、運用上の意思決定を形作るのに役立ちます。

初期の ML モデルでは、善悪を学ぶために、構造化データと人間からの指導が必要でした。

データサイエンティストは、事前にラベル付けされたデータセットを使用してアルゴリズムをトレーニングするため、このタイプのML教師あり学習と呼んでいます。今日では、自分で学習できる教師なし学習モデルもあります。基本的に、彼らは他のアルゴリズムを使用して、人間によってラベル付けされていないデータを研究および分類します。

ニューラルネットワークと呼ばれるMLアルゴリズムのサブカテゴリは、人間の脳と同じように相互接続された層を持っており、これらのモデルは非常に複雑な情報のパターンを見つけることができます。また、ニューラルネットワークの分野では、ディープラーニングアルゴリズムは、大量の未加工の非構造化情報を取得し、データセット内のパターンとカテゴリを特定することができます。

強化学習は、正しい行動に報酬を与え、間違った行動を罰するMLのトレーニング方法です。一般に、強化学習エージェント(訓練されるエンティティ)は、試行錯誤のプロセスを通じて、その環境を解釈し、行動を起こし、学習することができます。

MLの反復的な性質は、モデルが新しいデータにさらされても独立して適応でき、より信頼性の高い意思決定と結果を生み出すことができることを意味します。

AIは人間に取って代わるという考えと結びつきがちですが、その真の可能性は人間の能力を強化する機会にあります。スタンフォード・デジタル・エコノミー・ラボのディレクター、エリック・ブリニョルフソン(Eric Brynjolfsson)氏は、次のように説明しています。2022年の論文では、人間の労働に取って代わる自動化ではなく、拡張AIに取り組み、新しい機能、製品、サービスを生み出し、最終的には社会により多くの価値を生み出します。

最新のAIは、採用における求人応募の評価、カスタマーサポートのリクエストを解決するためのセンチメント分析、ライフスタイルの健康介入を推奨するための個々のバイオマーカーの理解など、多くの現実世界のシナリオで使用できます。可能性は本当に無限大です。

この進化の時点で、AIは、AmazonのAlexaやAppleのSiriなどの音声駆動の仮想アシスタント、チャットボット、レコメンデーションエンジン、翻訳者、写真タグ付けエージェント、データアナリストなど、ほぼすべての主要業界で展開されています。

ここでは、AIの一般的なアプリケーションをいくつか紹介します。

• 医療企業はAIを使用して医療画像を分析し、開業医が正確な判断を下せるように支援できます。新たなユースケースでは、Stable Diffusionと呼ばれる画像生成AIが研究されており、医師が希少疾患について学ぶためのトレーニング画像が作成されています。
• 小売 業者は、AIの可能性を取り入れて、会話型eコマース、ライブバーチャルショッピング、e-eコマースエクスペリエンスを補完するパーソナライズされたエクスペリエンスを可能にし、エンゲージメントとロイヤルティを高めています。
• メーカーAI を利用して、機器の需要と負荷と容量を予測しています。また、全社的なデータを分析することでインサイトを得ることができ、品質問題の意思決定と検出を改善することができます。
• グローバルサプライチェーンAI主導のシステムを使用する企業は、より正確なキャパシティプランニング、需要予測の強化、生産性の向上、サプライチェーンコストの削減などのメリットを享受できます。
• 金融サービスプロバイダーは、AIを活用した不正検出と銀行の顧客向けのよりスマートなクレジットスコアリングを実装して、安全性と効率を向上させています。
• サイバーセキュリティソリューションAIを使用して、サイバー脅威をリアルタイムで検出し、対応します。AIはパターンを認識し、ユーザーに代わって行動できるため、サイバー攻撃に対する防御が強化されます。
• コンテンツクリエーターとデジタルマーケターAIを使用して生産性をスピードアップし、ワークフローを最適化します。人工ニューラルネットワークを使用して、既存のデータ内のパターンと構造を特定する、生成AI 新しいオリジナルのコピーと画像を電光石火の速さで作成できます。このAI生成コンテンツは、ブログ、マーケティングコピー、またはソーシャルメディアメッセージングに使用できます。

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