AIはどれほど賢くなりますか？
人工知能は大流行していますが、私たちはそれについてどれだけ知っていますか？多くのアプリケーションや製品は人工知能として提示されていますが、その用語がどこまでカバーしているかはあまり明確ではありません。定義するのが複雑な用語であることは間違いありません。この投稿では、AI、その範囲、およびその制限についてもう少し説明します。
AIとは何ですか？
人工知能という用語は1956年に採用されましたが、データ量の増加、高度なアルゴリズム、およびコンピューティング能力とストレージの改善により、今日ではより一般的になっています。人工知能は、コンピューターまたは機械がそれ自体で考え、人間の心の行動をシミュレートする能力として定義できます。
これは、スマートマシンが今日どのように入手できるのか疑問に思います。機械は人間よりも賢くなりますか？現時点では、人にとっては難しいかもしれない複雑な数学的計算を実行することは機械にとっては簡単ですが、他の日常の行動、運動および知覚スキルは、機械によって実行することは本当に困難です。
これらすべての質問により、日常のタスクを実行できるインテリジェンスのタイプと、人間の心に似たインテリジェンスと、実際のデータからの学習に基づいて特定のタスクを実行できるインテリジェンスを区別する2つの用語が作成されました。
強い知性と弱い知性
強力なインテリジェンス 人間と同じように知的活動ができる機械のことです。これはまだフィクションであり、私たちは映画館でしか見たことがありません。人々は推論、計画、問題の解決、抽象的思考を行うことができますが、機械はこれらすべてのアクションを実行することができないため、まだそのレベルのインテリジェンスには達していません。
弱い知性 は私たちが現在人工知能として知っている概念であり、現在開発されているのは人工知能です。 AIは1つのタスクのみを専門としています。マシンは、プログラムされたタスクのみを実行できます。これは、人工知能が役に立たないという意味ではありません。逆に、そのおかげで、これまで考えられなかった問題が解決されました。弱い知能の中で、画像や文字の認識、音声認識、自動運転システムなどのアプリケーションを検討できます。 。
AIの限界はどこにありますか？
お話ししたように、今日では、特定のタスクを実行するようにマシンをプログラムして、たとえば、囲碁やチェスの世界で最高のプレーヤーを獲得するなど、非常に良い結果を得ることができます。ただし、マシンは、それが知らない（以前のデータがない）メディアに存在して、それに適応することはできません。これにより、人工知能が現在提示している限界は何であるかを考えるようになります。
AIはマルチタスクに対応していません。これは具体的であり、一度に1つのタスクにしか習熟できません。同様に、これらのタスクの実行方法を学ぶ方法は、保存および処理する必要のある実際のデータからです。 「学習」するには膨大な量のデータが必要であるため、このタイプのアルゴリズムのトレーニングとして使用できるようにするには、できるだけ多くのデータを収集する必要があります。ご想像のとおり、このすべてのデータを管理するには、処理能力の高い非常に特殊なハードウェアが必要です。計算能力の継続的な向上は、人工知能アルゴリズムの進化と改善に不可欠です。
これらすべてを踏まえて、重要なことは、AIが解決に役立つ問題が何であるかを知ることです。
業界におけるAIのアプリケーション
これまで見てきたように、人工知能には現時点で限界がありますが、教育、マーケティング、健康などに適用することも可能ですが、生産プロセスの改善と最適化を可能にする非常に便利なツールです 。
AIソフトウェアソリューションは大量のデータを処理することを可能にします。これが人工知能の主な利点です。このデータを処理することで、プロセスを最適化し、プロセスをより効率的にするために使用される傾向またはパターンを特定できます。アルゴリズムはこのデータから学習し、動作を予測および改善するモデルを取得できるようにします。それらのおかげで、より良い意思決定を下したり、機械の故障を予測したり、潜在的な顧客の購入ニーズを予測したりすることができます。人工知能が業界で適用されているアプリケーションのいくつかは次のとおりです。
- データ分析、 プロセスを最適化し、パフォーマンスを向上させるための生産プラントのIoT。
- 品質システム コンピュータービジョンと人工知能 部品の検査とアセンブリの検証を自動で行うことができます。
- 予知保全 人工知能アルゴリズムを使用して、マシンの履歴データに基づいて、発生する可能性のあるインシデントや障害を予測します。
- ロボット工学を使用 、人工知能はアプリケーションをより柔軟にし、オペレーター、コンポーネント、ロボット間の相互作用を可能にします。これにより、ロボットは環境との相互作用に基づいて意思決定を行うことができます。
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