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、クエリの回答または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接続されたテクノロジーのエコシステム全体を網羅しています。

AIに超能力を与える基本的なコンポーネントのいくつかを次に示します。

• 自然言語処理 (NLP) を使用すると、人間は要求をコンピューター サイエンスの用語に翻訳する代わりに、会話用語を使用してモデルにクエリを実行できます。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、テキストを書いたりするように依頼すると、NLPを使用してプロンプトが表示されます。
   
  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によるクエリやコマンドを理解して応答できます。
• コンピュータビジョンは、動物から道路標識まで、あらゆる種類の画像をソフトウェアが学習し、認識することを可能にします。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動かし、雑草と畝作物を区別し、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。
• モノのIoT(IoT)は、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、および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、ML モデルを使用して新しい情報を学習し、新しい情報に適応する絶え間ないデータ ストリームを提供します。
• アプリケーション プログラミング インターフェイス (API) は、AI 機能を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る優れたコード パッケージに変換します。
• 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、企業や個人がより良い意思決定を行えるようにする新しい洞察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に、特定の種類のデータの読み取りまたは識別を行うトレーニング データ セットが必要です。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いほど、システムの機能が向上します。
   
  ビッグデータアナリティクスは、傾向とパターンを認識することで大量のデータを理解でき、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高速化できます。この種のデータ分析は、企業にとって特に価値があり、運用上の意思決定を行うのに役立ちます。

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ガイダンスが必要でした。

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、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調査および分類します。

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には、人間の脳と同じように相互接続されたレイヤーがあり、これらのモデルが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、大量の生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、誤った行動を罰するMLトレーニング方法です。一般に、強化学習エージェント(トレーニングされるエンティティ)は、試行錯誤のプロセスによって、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たときに独立して適応でき、より信頼性の高い意思決定と結果を生成することを意味します。

に取って代わるという考えを連想しがちですが、その真の可能性は人間の能力を増強する機会にあります。スタンフォード大学デジタル・エコノミー・ラボのディレクターであるエリック・ブリニョルフソン(Eric Brynjolfsson)氏が2022年の論文で説明しているように、< rel="noopener noreferrer" href="https://digitaleconomy.stanford.edu/news/the-turing-trap-the-promise-peril-of-human-like-artificial-intelligence/" target="_blank">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、拡張型AIに重点を置くことで、新しい能力、製品、サービスが生まれ、最終的には社会により多くの価値がもたらされます。

最新の AI は、採用における求人応募の評価、カスタマー サポート要求を解決するためのセンチメントの分析、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。