人工知能とその応用について学ぶ
今日、人工知能はテクノロジーとビジネスにおいて最も考えさせられるトピックの XNUMX つです。 私たちはますます相互接続され、インテリジェントな世界に住んでおり、車を組み立てたり、アルゴリズムでジャズを生成したり、CRM を受信トレイに接続して最も重要なメールに優先順位を付けることができます。 これらすべての開発の背後にあるテクノロジーは人工知能に関連しています。
人工知能という言葉は最近よく使われるようになりましたが、人工知能とは何か、その重要性や応用についてよく知らない人も多いと思います。そこで今回は、人工知能についての記事を紹介することにしました。人工知能に関するあらゆることを学びましょう。
人工知能 ：
人工知能はいくつかの異なるタイプに分類されます。 スチュアート・ラッセルやピーター・ノーヴィグなどのコンピューターサイエンスの専門家や研究者は、いくつかの種類の人工知能を区別しています。
- 人間のように考えるシステム: この AI システムは、意思決定、問題解決、学習などの活動を完了します。その例としては、人工ニューラル ネットワークがあります。
- 人間のように動作するシステム: ロボットなど、人間と同じようにタスクを実行するコンピューターです。
- 精神的思考システム: これらのシステムは、人間の論理的かつ合理的な思考をシミュレートしようとします。つまり、機械がそれを確実に認識し、それに応じて行動させる方法を検討します。 エキスパート システムはこのグループに含まれます。
- 合理的に動作するシステム: 知的エージェントなど、人間の行動を合理的に模倣しようとするシステムです。
人工知能とは何ですか?
一般に AI として知られる人工知能は、人間と同じ機能を持つ機械を作成することを目的として、提案されたアルゴリズムを組み合わせたものです。 人間のように考えてタスクを完了し、経験から学び、特定の条件下で問題を解決する方法を知り、情報を比較し、論理的なタスクを実行できるシステムを作成しようとしているのは彼です。
人工知能はコンピューティングの発明以来最も重要なテクノロジー革命であり、ロボットやプログラムを使用して人間の知能を模倣できるようになるため、すべてが変わりますが、これは新しいことではありません。 2300 年前、アリストテレスはすでに人間の思考のメカニズムの規則を確立しようとしており、1769 年にオーストリアの技術者ヴォルフガング・フォン・ケンペレンは、東洋風のマントを着てチェス盤のある大きなキャビネットの後ろに座る木工人間の素晴らしいロボットを作成しました。それに基づいて、ヨーロッパのすべての裁判所を訪れ、チェスで彼と対戦する人に挑戦し始めました。 彼はナポレオン、ベンジャミン・フランクリン、そしてチェスのマスターと対戦し、なんとか彼らを破りました。
人工知能アプリケーション
AI テクノロジーは、携帯電話の顔によるロック解除や、Apple の Siri、Amazon の Alexa、Microsoft の Cortana などの仮想音声アシスタントに組み込まれており、ボットや次のような多くのモバイル アプリケーションを通じて日常のデバイスにも統合されています。
- Uberflip は、人工知能を使用してコンテンツ エクスペリエンスをパーソナライズし、販売サイクルを合理化し、各見込み客をより深く理解し、適切な形式でタイムリーなコンテンツ推奨を提供することで、どの種類のコンテンツやトピックが興味を持ちそうなかを予測できるコンテンツ マーケティング プラットフォームです。適切な視聴者をターゲットにします。
- Cortex は、より多くのエンゲージメントを生み出すためにソーシャル メディア投稿の画像とビデオの視覚的側面を最適化することに重点を置いた AI アプリケーションであり、バイラルになり、データと洞察を使用して、より良い結果をもたらす画像とビデオの作成を完了できます。
- Articoolo は AI コンテンツ作成アプリで、そのインテリジェントなアルゴリズムが人間の作業方法をシミュレートすることでユニークで高品質なコンテンツを作成し、わずか XNUMX 分で独自の一貫した記事を作成します。 このツールは他のコンテンツを複製したり盗んだりすることはありませんので、ご安心ください。
- Concured は、AI を活用した戦略的コンテンツ プラットフォームで、マーケティング担当者やコンテンツ作成者が自分が何を書いているかを理解し、視聴者の共感をさらに高めるのに役立ちます。
人工知能のその他の応用
先ほど述べたように、AI は今日どこにでも存在しますが、その一部はあなたが思っているよりも古くから存在しています。 最も一般的な例をいくつか次に示します。
- 音声認識: Speech-to-Text (STT) 音声認識とも呼ばれ、話された言葉を認識してデジタル テキストに変換する AI テクノロジーです。 音声認識とは、コンピュータのディクテーション プログラム、テレビの音声リモコン、音声対応および GPS 対応のテキスト メッセージ、および音声対応の電話応答メニューを実行する機能です。
- 自然言語処理 (NLP): NLP を使用すると、ソフトウェア アプリケーション、コンピューター、またはマシンが人間のテキストを理解、解釈、生成できるようになります。 NLP は、デジタル アシスタント (前述の Siri や Alexa など)、チャットボット、その他のテキストベースの仮想アシスタントの背後にある人工知能です。 一部の NLP では感情分析を使用して、言語の気分、態度、またはその他の主観的な性質を検出します。
- 画像認識 (コンピューター ビジョンまたはマシン ビジョン): 静止画像または動画内の物体、人物、書き込み、さらには動作を識別して分類できる人工知能テクノロジーです。 常にディープ ニューラル ネットワークによって駆動される画像認識テクノロジーは、指紋認識システム、モバイル小切手入金アプリケーション、医療用ビデオおよび画像分析、自動運転車などによく使用されます。
- リアルタイムの推奨: 小売サイトやエンターテイメント サイトは、ニューラル ネットワークを使用して、顧客の過去のアクティビティ、他の顧客の過去のアクティビティ、および時間帯や時間帯などの無数のその他の要素に基づいて、顧客を惹きつける可能性のある追加の購入やメディアを推奨します。天気。 調査によると、オンラインでの推奨により売上が 5% から 30% 増加する可能性があります。
- ウイルスとジャンクメールの防止: かつては専門的なルールベースのシステムが搭載されていましたが、今日のウイルスおよび電子メール検出ソフトウェアはディープ ニューラル ネットワークを使用しており、サイバー犯罪者が想像できるほどの速さで新種のウイルスやジャンク メールを発見する方法を学習できます。
- 自動株式取引: AI を活用した高頻度取引プラットフォームは株式ポートフォリオを最適化するように設計されており、人間の介入なしで XNUMX 日に数千、さらには数百万の取引を行うことができます。
- ライドシェアリングサービス: Uber、Lyft、およびその他のライドシェアリングサービスは、人工知能を使用して乗客とドライバーをマッチングすることで、待ち時間と所要時間を短縮し、信頼性の高いETAを提供し、さらには混雑時の運賃値上げの必要性を排除します。
- 家庭用ロボット: iRobot のルンバは、人工知能を使用して部屋のサイズを判断し、障害物を認識して回避し、床を掃除するための最も効率的な経路を見つけ出します。 同様の技術がロボット芝刈り機やプール掃除機にも使われています。
- 自動操縦技術: この技術は何十年にもわたって民間航空機や軍用機を飛行させてきました。 現在、自動操縦装置はセンサー、GPS 技術、画像認識、衝突回避技術、ボット、自然言語処理を組み合わせて使用し、空を安全に航空機を誘導し、必要に応じて人間のパイロットを更新しています。 誰に尋ねるかにもよりますが、今日の民間パイロットが手動で飛行を操縦するのに費やす時間は XNUMX 分半もかかりません。
