人工知能の長所と短所

人工知能（AI） は、今日の成長にとって最も有望なテクノロジーの1つです。 AIを実装したコンサルティング会社Gartner組織が発表した最近のデータによると 成長 2018年から2019年の間に4から14％に。

実際、同じコンサルタント会社は、2020年のテクノロジートレンドに人工知能を組み込んでいます。具体的には、AIはITセキュリティの向上に重点を置いています。

AIはインダストリー4.0の主要テクノロジーです それが企業にもたらすすべての利点のために、デジタルトランスフォーメーションプロセスを開始したいすべての人は、プロセスにそれを採用する必要があります。

人工知能とは何ですか？

人工知能の概念は長い間存在してきました。実際、ジョンマッカーシー 1950で人工知能という用語を作成しました およびアランチューリング その同じ年、「計算する機械と知性」というタイトルの記事で、この現実についてすでに話し始めています。

それ以来、このコンピュータサイエンスの分野は大きく進化しました。

マサチューセッツ工科大学のパトリックH.ウィンストン教授 IAは、「思考、知覚、行動をリンクするループモデルをサポートする表現によって公開される制約対応アルゴリズムです。 」

DataRobot CEO Jeremy Achinなどの他の作成者 、人工知能を、人間の知能を必要とする作業を実行するための機械に使用されるコンピューターシステムとして定義します。

TechTargetの技術百科事典の責任者であるMargaretRose これは、学習、推論、自己修正など、さまざまな人間のプロセスをシミュレートするシステムです。

ご覧のとおり、AIの3つの定義は、考えるマシンまたはコンピューターシステムを指します。彼らは、人間の知性をエミュレートして、人間だけが実行できるタスクを実行する推論を発します。

ただし、他の情報源はさらに進んで、AIを複雑な問題を解決するために使用されるコンピューターシステムとして定義しています。 それは人間の脳の能力を超えています。

この意味で、AIは機械の力を利用して、人間の心が到達できない複雑な問題を解決します。

フューチャーライフインスティテュートの社長、マックステグマーク 、この方向に向かって撮影し、「私たちの文明について好きなものはすべて私たちの知性の産物であるため、人工知能で人間の知性を増幅することは、文明がかつてないほど繁栄するのを助ける可能性がある」と述べています。

この問題に関しては、Google Deep Mind、およびオックスフォード大学 AIが損傷した判読不能な古代ギリシャ語のテキストを解読できることを結論が示している調査を実施しました。歴史家や碑文学者のエラー率は57.3％ですが、この偉業の原因となったアルゴリズムのエラー率は30.1％です。

これらの例は、AIが人間の能力をどのように超えているかを示しています 複雑な問題を解決します。しかし、AIはどのように機能しますか？

AIはどのように機能しますか？

AIは、プログラミングルールとそのサブセット機械学習（ML）から機能するアルゴリズムを介して機能します ディープラーニング（DL）などのさまざまなML手法

機械学習（ML）

これは人工知能のブランチです そして、時間をかけて学習し、改善するために開発されたアルゴリズムの技術を開発する責任がある最も一般的なものの1つ。大量のコードと複雑な数式が含まれます マシンが特定の問題の解決策を見つけられるようにするため。

AIのこの側面は、最も開発されたの1つです。 商業目的またはビジネス目的 現在、大量のデータを迅速に処理し、人間が理解できる方法でデータを保管するために使用されています。

この明確な例は、生産工場からのデータです。 接続された要素は、マシンのステータス、生産、機能、温度などに関するデータの一定の流れを中央のコアに供給します。

この膨大な量のデータ 継続的な改善と適切な意思決定を達成するには、製造プロセスから導き出されたものを分析する必要があります。 ただし、このデータの量は、人間が分析とトレーサビリティに多くの時間（日）を費やす必要があることを意味します。

これは、機械学習が登場するときです 、データを生産プロセスに組み込まれるときに分析できるようにします パターンを特定します または異常 より迅速かつ正確に動作します。このようにして、意思決定のために警告またはアラートをトリガーできます。

ただし、MLは比較的広いカテゴリです。これらの人工知能ノードの開発 現在ディープラーニング（DL）として知られているものを生み出しました。

ディープラーニング（DL）

さらに特定のバージョンです 機械学習（ML） これは、機械学習用に設計され、非線形推論に参加する一連のアルゴリズム（またはニューラルネットワーク）を指します。

この手法では、アルゴリズムは人工のニューラルネットワークにグループ化されます。 これは、脳に存在する人間のニューラルネットワークのように機能することを目的としています。これは、特定のコードなしで深く学ぶことができるテクニックです。

ディープラーニングは、はるかにより高度な機能を実行するための基本です。 さまざまな要因を同時に分析できます。

たとえば、DeepLearingはコンテキスト化に使用されます 自動運転車で使用されるセンサーが受け取る情報： オブジェクトの距離、移動速度、移動に基づく予測など。オブジェクトはこの情報を使用して決定します とりわけ、車線を変更する方法と時期。

私たちはまだDLがその潜在能力を最大限に発揮する非常に初期の段階にある段階にあります。 ビジネスでますます使用されている データをはるかに詳細でスケーラブルなセットに変換することによって。

ビジネス環境におけるAI

AIは、自動化、言語処理、本番データ分析など、多くの商用および本番アプリケーションですでに使用されています。

これは許可 一般的なレベルでは、企業は最適化している 製造プロセス、運用、および内部効率の向上の両方。

AIは、マシンが人間のように振る舞い、問題を解決できるようにするさまざまなコンピュータープログラミングルールを介して機能します。

プロセスにAI技術を実装することへの企業の関心は、AI技術がもたらす利点にあります。

AIのメリット

テクノロジーセクターのさまざまな意見が、人工知能（AI）のメリットを擁護しています。

Infinia MLのプロダクトマネージャー、 Andy Chan、 YouTubeで40,000回以上訪問したTEDTalksで、職場でのAIのさまざまなメリットを分析します。

李開復 ベンチャーキャピタルファンドSinovationVenturesの創設者であり、テクノロジー分野の第一人者である、は、60万回以上再生されるTEDTalksの動画でAIの主なメリットについても説明しています。

これらの2人の専門家を考慮すると、これらはビジネスセクターに適用されるAIの主な利点です：

1。プロセスを自動化します。 人工知能により、ロボットは、人間の介入なしに、反復的で日常的なプロセス最適化タスクを自動的に開発できます。

2。創造的なタスクを強化します。 AIは、人々を日常的で反復的なタスクから解放し、創造的な機能により多くの時間を費やせるようにします。

3。精度を提供します。 AIのアプリケーションは、人間よりも高い精度を提供できます。たとえば、産業環境では、機械は以前は手動で行われたか、AIなしで監視されていた決定を下すことができます。

4。ヒューマンエラーを減らします。 AIは、人間の制限によって引き起こされる障害を減らします。一部の生産ラインでは、AIを使用して、赤外線センサーを使用して、人間の目では検出できない部品の小さな亀裂や欠陥を検出します。

5。データ分析に費やす時間を削減します。 これにより、本番環境から得られたデータの分析と活用をリアルタイムで実行できます。

6。予知保全。 産業機器の稼働時間と条件に基づいて産業機器のメンテナンスを実行できるため、その性能とライフサイクルを向上させることができます。

7。生産レベルとビジネスレベルの両方での意思決定の改善。 構造化された方法でより多くの情報を入手することにより、担当者のそれぞれがより迅速かつ効率的な方法で意思決定を行うことができます。

8。生産プロセスと生産ラインの制御と最適化 AIにより、より効率的でエラーのないプロセスが実現され、社内の生産ラインをより細かく制御できるようになります。

9。生産性と生産品質の向上。 AIは、機械レベルでの生産性を向上させるだけでなく、労働者の生産性を高め、作業の質を向上させます。より多くの情報を入手することで、彼らは自分の仕事をより焦点を絞った見方をし、より良い意思決定を行うことができます。

AIのリスクと障壁

一部の声は、人工知能（AI）にはリスクがあると信じています。特に、AIの可能性が探求され、人間のタスクを再現するだけではない場合。 StephenHawkingやBillGatesなどの著者やさまざまな研究者が、AIについて懸念を表明しています。

参入障壁に関しては、これらはビジネス環境で発生する可能性のある最も一般的なものの一部です：

• データの可用性。 多くの場合、データは企業間で個別に提示されるか、一貫性がなく低品質であり、AIから大規模な価値を創造しようとしている企業にとって重大な課題となります。この障壁を克服するには、AIデータを体系的かつ一貫した方法で抽出できるように、最初から明確な戦略を立てることが不可欠です。

• 資格のある専門家の不足。 AIを採用するためにビジネスレベルで頻繁に発生するもう1つの障害は、このタイプの実装におけるスキルと経験を備えたプロファイルの不足です。このような場合、同じ規模のプロジェクトにすでに取り組んだ専門家がいることが重要です。

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• AIプロジェクトのコストと実装時間。 当時と経済レベルの両方での実施コストは、このタイプのプロジェクトを実行することを選択する上で非常に重要な要素です。内部スキルが不足している、またはAIシステムに精通していない企業は、プロジェクトで成功する結果を得るために、実装と保守の両方のアウトソーシングを評価する必要があります。

つまり、AIは企業にとって非常に重要なリソースになっています。 特に製造環境や生産環境において、競争力を高め、より大きなメリットを得ることができるためです。

これらすべての理由から、これらのタイプの専門家のプロファイルが産業部門でますます需要が高まっており、デジタルトランスフォーメーションの効率的な戦略を開発するために、この分野の専門家のグループが不可欠になっています。