人工知能

人工知能 (AI) は、通常は 人間の知能 を必要とするタスクを実行する特定のコンピューターや機械の能力です。例: 学習、問題の解決、パターンの認識、言語の理解、意思決定。

AI は、人間によってシステムにプログラムされた指示に従っているにもかかわらず、あたかも 自分で考えている かのように機械を知的に動作させます。

人工知能は、仮想アシスタントから医療診断システムに至るまで、あらゆるものに使用できます。これは、世界での私たちの生活と働き方を変革する可能性のあるテクノロジーです。

人工知能は、これまで人間の知能が必要であったタスクを実行できるシステムを作成するコンピューター サイエンスの分野です。

これらのタスクは、データ内のパターンの識別から車の自律運転、さらには歌や詩の作曲などの創造的なタスクまで多岐にわたります。

たとえば、ジェイソン・アレン作の「Théâtre D’opéra Spatial」と呼ばれる下の絵画は、人工知能によって作成されました。この作品は、2022 年のコロラド州フェア芸術コンペティションで優勝しました。

これらおよびその他のアクティビティを実行するために、AI は ソフトウェア の動作をガイドする一連の情報である アルゴリズム と 数学的モデル を使用します。

これらのアルゴリズムと数学的モデルによって、コンピューターはデータを処理し、パターンを認識し、(同じ情報に基づいて) 意思決定を行うことができます。それは機械学習と呼ばれます。

機械学習は、 機械学習 と 深層 学習という 2 つのサブカテゴリーに分類できます。

サブカテゴリの違いは、アルゴリズムが学習するように定義されている方法にあります。 機械学習は 、すでに人間によって管理された構造化データから学習できます。

ディープ ラーニングは 、構造化されていないデータ、つまり、オンラインで入手可能な緩いテキスト、画像、音声など、整理または文脈化されていないランダム データに基づいて学習します。

深層機械学習 ( ディープ ラーニング ) は、人間の介入の必要性を減らすことができるため、AI の大きな進歩です。

この種の学習をプログラムされた機械やコンピューターは、人間の考え方からインスピレーションを得たニューラル ネットワークを使用します。そしてこれにより、画像やテキストの作成、車の運転など、これまで人間の知能だけが行うものと考えられていたタスクを機械が実行できるようになります。

そうは思われないかもしれませんが、人工知能はすでにさまざまな方法で人々の生活や日常生活に導入されており、多くの場合、それが AI であることに気付かないままです。

AIの活用方法は、操作する 機械の種類によって異なります 。人工知能は、Siri、Alexa、Google アシスタントなどの仮想アシスタントと対話するときに使用されます。

映画やシリーズのパーソナライズされたおすすめを提供する ストリーミング プラットフォームに登録するときにも使用され、ユーザーの行動を分析し、好みや履歴に基づいて興味深いコンテンツを推奨する AI です。

家庭やオフィスの床を単独で掃除し、物体や階段から離れたり、カーペットを登ったりする能力を備えたロボット掃除機も人工知能機械です。

ソーシャル メディアに投稿された画像で使用されるフィルターの多くは、機械翻訳やカスタマー サービスの チャットボット などのアプリケーションと同様に AI です。

したがって、人工知能はさまざまなサービスや製品に適応できるため、人工知能の使用方法は機械やツールの種類によって異なります。一般に、一般向けの AI は使いやすく、直観的で人間によく役立つようにプログラムされている傾向があります。

人工知能は日々、最も多様な分野で人々の生活の一部になりつつあります。 AI の例をいくつか紹介します。

ソーシャル ネットワークでよく使われるビデオや写真で使用されるフィルターは、人間の顔、動物の顔、特定の物体を検出し、マスクやイラストに置き換えることができるフィルターは AI です。

これらは、人工知能を使用して、サウンド システム、照明、コンセントのオン/オフ、通話などの幅広い機能を実行するアシスタントです。または、キッチン ロボット、掃除ロボットなど、インターネットに接続されている他のデバイスを起動します。

仮想アシスタントは、質問に答えたり、情報を提供したり、ジョークを言ったりすることもできます。 Siri、Alexa、Google アシスタントは仮想アシスタントの例です。

これらは、ビデオや写真内の場所、顔、音楽、音を認識できるツールです。このタイプのツールには、携帯電話のギャラリーから旅行の最高の写真を選択することから、監視カメラに写っている人物を認識することまで、複数の機能があります。

YouTubeや ストリーミング サービスなどのプラットフォームで広く使われているツールです。 AI は好みや消費のパターンを識別し、ユーザーの好みとなるチャンネル、映画、シリーズを推奨します。

これは、人工知能が人々の日常生活の中に長い間、気づかれずにどのように存在してきたかを示すサンプルです。

画像やテキストを作成できるツールです。オンライン情報に基づいて、ツールはまったく新しいコンテンツを構築し、特定のスタイルに従うことができます。

無限の可能性の中から、ジャーナリスティックなスタイルのテキスト、カルロス ドラモンド デ アンドラーデのスタイルの詩、またはタルシラ ド アマラルの作品にインスピレーションを得た画像をリクエストできます。

有名な GPT チャット、Gemini (Google の AI)、Midjourney は、学習とさまざまな形式でのオリジナル コンテンツの作成を可能にする人工知能ツールです。

スーパーマーケットに陳列されている在庫と商品の間を循環して、どの商品を交換または交換する必要があるか、間違った価格のラベルが貼られていないかなどをチェックできるロボットもある。これらのロボットの中には、製品を置き換えるものもあります。

ロボット掃除機は人工知能によって管理されるデバイスの一部です。これらの製品は、環境を自動的に掃除機で掃除したり、家の中の位置をマッピングしたり、物体や階段を検出して回避したり、電力が低下したときに充電ベースに戻ることができます。

自動運転車はまだ広く普及していませんが、すでに存在しており、米国のウーバーなどのアプリカー会社を含むいくつかの場所でテストされています。

このタイプの車では、ドライバーが運転する必要はありません。車は交通ルールに従い、信号で停止し、歩行者や他のドライバーに道を譲りながら、ある場所から別の場所へ単独で移動します。

スマートな自動運転車を構築する目的は、将来的にはすべての車がこのように動作して接続され、事故の発生を防止できるようにすることです。

医療では、人工知能は X 線や MRI などの医療画像の分析に役立ち、病気や異常を検出し、医師よりも正確かつ迅速な診断を提供できます。

ソフトウェア とは何か、 メディア とは何かもご覧ください。

人工知能は一人の人間によって生み出されたものではなく、複数の科学者の研究によって長い時間をかけて進化してきた学問分野です。

思考機械に関するアイデアは古代にまで遡り、アリストテレス (紀元前 384 年 – 紀元前 320 年)、デカルト (1596 年 – 1650 年)、ジョージ ブール (1815 年 – 1864 年) などの哲学者は、後に起こるものに影響を与えた最初の考えを形式化する理論と研究を支援しました。 AIになります。

最も強固な理論的基礎は 20 世紀半ばに現れ、人工ニューロン モデルを説明した ウォーレン マカロック と ウォルター ピッツ による論文が出版されました。このパターンは、後の人工ニューラル ネットワークのインスピレーションとなりました。

アラン・チューリング と彼の有名な研究「コンピューティング機械と知能」のように、機械知能を評価する方法としてチューリング テストを作成しました。

1970 年代から 1990 年代の終わりまで、AI 技術とアプリケーションの拡大にいくつかの投資が行われ、機械学習、人工ニューラル ネットワーク、ファジー ロジックなどの分野で重要な進歩が達成されました。

1997 年、ソフトウェアの ディープ ブルー がチェスの世界チャンピオン、ガルリ カスパロフを破りました。この出来事は AI の歴史におけるマイルストーンとみなされます。

しかし、人工知能テクノロジーが最も大きく進歩したのは過去 20 年間であり、ディープラーニング、自然言語処理、コンピューター ビジョン、ロボット工学の分野は劇的に成長しました。

これらの進歩により、仮想アシスタント、自動運転車、顔認識や音声認識など、現在では一般の人がアクセスできる製品やサービスの作成が可能になりました。

AI は人々の生活をますます統合し、最も多様なタスクをより迅速かつ簡単にし、さらには人間の作業を排除すると考えられています。これは、社会、経済、科学の変化に大きな力を持つ革新的なテクノロジーです。

コンピュータ や 情報技術 の進化の歴史も理解します。

人工知能にはいくつかの種類があります。主なものを確認してください。

他のテクノロジーと同様、人工知能にも社会に影響を与える点で長所と短所があります。 利点 としては次のようなものがあります。

デメリット としては、人工知能の普及における問題点としては以下のようなものがあります。

人工知能についてさらに詳しく:

また、 入力デバイスと出力デバイスと は何かについても理解してください。