人工知能の進歩

人工知能の時代が到来しましたが、さまざまな問題を解決するために使用できるシステムを作成するには、数十年かかる場合があります。

人工知能、AIと略されます。これは、人間の知性をシミュレート、拡張、拡張するための理論、方法、技術、およびアプリケーションシステムを研究および開発する新しい技術科学です。人工知能はコンピュータサイエンスの一分野であり、知能の本質を理解し、新しい種類の人間の知能を生み出そうとするものは、インテリジェントマシン、ロボット工学の分野の研究、音声認識、画像認識、自然に対応するための同様の方法です。言語処理とエキスパートシステム。人工知能、理論、技術の誕生が成熟するにつれ、応用分野も拡大しており、人工知能技術製品の未来は人間の知恵「コンテナ」になると考えられます。

人工知能（AI）の見通しは非常に大きく、大規模なテクノロジー企業は科学研究への投資を増やしています。 AIは、スマートデバイスでの音声認識、Facebook、Googleアカウントの画像認識など、私たちの日常生活に参入しています。

Googleの親会社であるAlphabetInc。は、AmazonやMicrosoftなどの企業と提携して、知的成果の一部を他の企業にリースしています。アプリアプリまたはガジェットが音声コマンドに応答し、独自の「音声」を使用して質問に回答したいですか？これらのサービスを行うことができます。分析のために会話を書き写す必要がありますか？この新しいタイプのサービスは、これだけでなく、顔認識からコンテンツ内の画像の認識まで、すべてを網羅することができます。

Barça氏は、EnerNOCのチームを率いて、機械学習、詳細学習、その他の人工知能技術を使用して、大量のデータをコンピュータープログラムに変換し、それらを「トレーニング」しました。しかし同社は、複雑な人工知能主導のアルゴリズムが増分値を提供できるというよりも、顧客が分析に関心を持っていることを発見しました。

人工知能には3つのものが必要ですが、ほとんどの企業はその需要を満たすことができません。まず、Facebook、Amazon、Alphabet、General Electricなどの十分なデータが大量のデータを収集していますが、このような状況はまれです。 2番目の問題は、わずかな違いが人工知能システムを作成することの価値を正当化できることです。人工知能システムがクレジットカード会社の不正検出率を1％向上させることができれば、それは数千万ドルの価値があるかもしれません。ただし、さまざまな製品を製造している中規模の製造業者にとって、特定のラインでの生産性の1％の向上は、6人の高給のエンジニアを雇うほど費用効果が高くない場合があります。三つ目は、システムを確立するための人員の不足です。人工知能の才能の闘争は、上昇のコストを促進することです。おそらく、世界でたった5,000人しか、人々がお金を節約するための機械を作成できる学習システムです。その前提は、投資を増やすことです。

人工知能の概念が行き過ぎているという兆候があります。人工知能を使用して、さまざまな問題を解決するために使用できるシステムを作成します。現在のようにではなく、アプリケーションの狭い領域に配置するのに数十年しかかかりません。このシステムは、子供たちを教育するのと同じように製造および訓練する必要があり、これは何年にもわたる作業です。

現在利用可能なAIデバイスのほとんどは、Google、Amazon、Microsoftなどの大企業によって構築された「事前トレーニング済み」システムであり、これらの企業のデータを反映しています。同社には、ビジネス画像認識サービスを他の人に提供できる数十億の画像があります。したがって、他の人が話し言葉の処理を提供し、対話サービスに返信するための、多数の話し言葉の英語のAmazonAlexaパーソナルアシスタントエディター。この場合、

これまでのところ、Zangの人工知能は、世界の標準を支配したマシンのサイエンスフィクションバージョンで却下することはできません。今日の人工知能は、生物学的知能クラゲの進化段階に相当するものにすぎません。本当の脳と真の知性の未来はまだ手の届かないところにあり、合理的な予測範囲をはるかに超えています。