人工知能 – 日本と世界の AI のすべて

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みなさん、こんにちは。この記事では、テクノロジーのビジネスでよく議論されている主題である人工知能について扱います。IAと略され、テクノロジーブランチ、エレクトロニクス、エンジニアリング、コンピューターサイエンス、およびロボット工学とコンピューティングに関連する他の多くの分野のほとんどの学者にとってユートピアです。これは大きな課題ですが、無関係な結果を生成したり結果を示さなかったりする他の研究とは異なり、常に進歩を示しているためです。

科学者の性質は、好奇心旺盛な人の性質と同じです。そのため、秘密があることに気付いたとき、彼は励まされ、調査をさらに進めるようになります。今日の世界のAIは現実ではありません。以前に機能を実行するようにプログラムされたインテリジェントロボットがありますが、この記事で説明するように、AIは別の意味を持ちます。

記事は非常に完成度が高く、最終的には、必要に応じて主題を深く掘り下げることをお勧めします。

IA ou AI – Software

人工知能 (AI) またはインテリジェント人工知能は、「インテリジェント マシン」を指すために使用される用語です。この定義があいまいにならないように説明することはできますが、AI を説明する簡単な方法は他にあまりありません。より具体的には、AI とは、自分がいる環境からの刺激に反応し、実行するすべてのアクションで成功する可能性を最大化するインテリジェンスを備えたマシンを意味します。

ロボットマシンの機械部分は、IAと呼ばれる必要はありません。重要なのはマシンを実行するソフトウェアであり、この部分はインテリジェンスそのものです。ソフトウェアはコンピュータプログラムであり、基本的には一般的な用語です。ただし、これはあいまいな用語です。ソフトウェアは、相互に通信し、1秒あたり数千の計算を行って再実行する一連のアルゴリズムの形式の「キー」と「ロック」のセットであり、各ロックはそれに応じてキーに応答します。それがトリガーになります。

このようなことを完全に説明することは複雑で逆効果ですが、この説明は「人工知能」と呼ばれるものを完全に定義する用語であるため、後で非常に役立ちます。

インテリジェンスの意味

インテリジェンスの意味を調べてみると、「学ぶ能力や問題を解決して状況に適応する能力」に似たものが見つかります。これを反映して、これは曖昧な用語であり、絶対的な適用はないことがわかります。

インテリジェンスにはグローバルレベルや対人レベルはなく、それぞれがさまざまな方法で物事を学び、さまざまな方法で問題を解決できます。どのような態度が賢いのかについて絶対的な意見はありません。一般的な国勢調査、つまり、ある状況についての大多数の意見しかありません。

インテリジェンスは、それぞれが蓄積した経験によれば、人から人へと相対的であるという事実もあります。そして、一般的な国勢調査は学習に大きな重みを持っています、それは経験の蓄積であり、それとともに、知性においてです。それをよりよく説明するために、以下の例を示します。

人工知能-日本と世界のiaに関するすべて

一般的な国勢調査におけるインテリジェンスの例

強盗が起こっています、場所は比較的多くの顧客を持つ小さなコーヒーメーカーです。日付は引用しません。人工知能を備えたヒューマノイドロボットがあると想像します。このロボットは、このような状況に可能な限り最善の方法で反応するようにプログラムされています。また、致命的な武器とスタンガン、そしてナイトスティック。彼はまた、これらの状況の経験があり、それらすべてにおいて、彼は人間に害を与えることなく解決策を持っていました。

しかし、この時、加害者は女性を人質に取り、ロボットの視界から身を守ります。この機会もロボットのAIソフトウェアによってプログラムおよびトレーニングされていますが、必要がなかったため使用されませんでした。ロボット兵器の仕様は以下のとおりです。

致命的な武器は大きなパンチ力を持っています、トランキライザーガン解決策は、人間を置くのにちょうど十分な、ほとんど容量のないスタンガンを使用することです。インテリジェンスを搭載したロボットソフトウェアは、泥棒が殺人者になる可能性が高く、住民を守ることは、事後に対応するだけでなく、犯罪を回避することも意味することを知ることができました。そして、この知識が強盗を逃がすのはロボットにとって考えられないことです。

この状況では、すべての状況で加害者に逃げ道を与えるため、ロボットはスタンガンを使用できませんでした。それから彼は統計からの読みに基づいて、人質を犠牲にすることが最も「知的な」態度であると決定します。

これは一般的な国勢調査であるため、ほとんどの人がこの行動を支持すると信じていますが、相手方は同意せず、この「野蛮な」態度を呼び、他の行動を起こします。これらの他の意見は、間接的にロボットの行動を「愚か」と呼んでいないのでしょうか?独自の結論を導き出します。

学術部門としての人工知能

定義を変えすぎないように、IAという用語の別の意味を含むいくつかの段落を選択します。これの意味は前者には影響しないと思います。他の事実に関連しているので、前者を確認できるように、AIが非常に漠然とした概念であるということとも異なります。

しかしその前に、IAが主にコンピュータサイエンスを参照し、それに含まれているという事実を明確にする必要があります。ロボティクスやその他の分野は二次的にしか関与していません。それは学術研究の主題であるため、彼女は特に彼女のために学術部門を持っています。

そして、この部門は、人間の合理的な能力を所有し、さらには倍増させることができる、つまり「知性」を持つことができるメディアおよびコンピューティングデバイスの研究と作成に専念する一般的なコンピュータサイエンスの部門として定義されます。人間の知性を増やすことができるという部分に重点を置いています。

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人工知能とその変種

AIの研究に行くと、いくつかの種類があります。まあ、彼らは反応して状況を実行することができますが、それらは単に事前にプログラムされたソフトウェアです。そして、それらの反応はソフトウェアの内容に基づいています。つまり、環境内の各刺激は、ロボットの反応であるロックを開くキーです。

はい、これらのアクションはインテリジェントと見なされますが、プログラムされた反応には十分ではありません。インテリジェンスは学習する能力でもあります。つまり、インテリジェントなアクションを実行しているにもかかわらず、これらのロボットは人工的なインテリジェンスのモデルとしては説明されません。

これは一種の知性ですが、科学者が期待するものにはほど遠いです。彼らにとってのユートピアは、常に考慮された成功率に従って、継続的に学ぶことができる一種の知性です。

ユートピア人工知能

これらの2つのタイプを比較すると、次のようになります。あなたの専門分野で最初にスケジュールされたものは正しいアクションを実行しますが、警察のロボットなどの別のタイプの状況に置かれた場合は機能しません、彼犯罪への対処は知っているが、家事のやり方は知っているだろう。

2番目のタイプは、あらゆる種類の状況に完全に適応するのに十分であり、刺激を学習して反応する能力があるため、あらゆる種類の状況に最適なモデルになります。しかしもちろん、人間の脳と同じように、このIAには何をすべきかについての情報が必要です。これにはインターネットがあり、あらゆる種類の可能な状況の可用性と共有が可能になります。

しかし、インターネットがなければ、AIにはエラーと成功の経験が必要です。これは、理想的な方法に到達するまで、いくつかの方法を試す必要があることを意味します。このAIは人間の脳をよく模倣していることがすでにわかります。これは、科学者にとってのユートピアの知性がまさに私たちの脳を模倣しているためです。

強力な人工知能

したがって、IAは、いくつかの問題について2つの異なる部分に分けることができます。1つは 強いAIで、もう1つは弱いAIです。理解を深めるために、このトピックの前の例も考慮に入れると思います。

強力なAIは、前述したように、継続的に学習できるソフトウェアです。これは、この分野の科学者にとってのユートピアです。強力なAIは、簡単なことを学ぶことから難しい問題を解決することまで、私たちが脳で行うすべてのことを達成することができます。さらに、時間の経過とともにこの能力を低下させる人間とは異なり、彼女は学習を止めることはありません。

この点で、強いラスは彼女がアクセスしたすべてのことを学ぶことができ、インターネットは彼女がネットワーク上のすべての既存の知識を所有することができる手段としてでした。これは、Iasの議論の主要なトピックです。しかしもちろん、これまでのところ考えられないことです。

これを実現するには、私たちの脳と同じように、すべてに制限があるため、ソフトウェアには想像を絶する量のメモリが必要になります。このAIは、自己意識的であると分類され、個性と感情を持つようになるため、倫理に関する議論にも関与しています。後者は単なる憶測であり、結局のところ、人間でさえ感情が正確に何であるかを知らないので、根拠がありません。

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弱い人工知能

これは説明が簡単です。事実、弱いものとは、必然的に問題を推論して解決できるものです。それらは、すでに配置されているキーとロックでプログラムされているマシンです。言い換えれば、それはプログラムしたものに基づいてのみ反応し、その範囲を超えた状況に対処することはできません。

このタイプのIAを前のセクションのodoと比較する場合、キーとロックの例を使用します。弱いIAはそれらの数が限られているため、この数を増やすことはできません。数が多くても、常に制限されます。

この制限要因は、強力なAIには存在しません。その機能により、必要なときにいつでも新しいキーとロックを「作成」できるからです。彼女が新しいロックに遭遇するたびに、強力なAIが新しいキーを作成します。また、彼女は情報を継続的に保存し、常に現在のロックと彼女が見つけるロックに最適なキーを検索、検索、選択していました。

人工知能の小さな歴史

このトピックは今日広く議論されていますが、AIの概念は新しいものではありません。偉大な哲学者であるアリストテレスは、奴隷労働を自律的な物体に置き換えることを目指しました。だから、これは知られている人工知能の最初のアイデアです。このアイデアの開発は、主に世紀の半ばに焦点を当てて、20世紀に完全に行われました。限られた方法で、初期は成果に満ちていました。

コンピュータがリモートでインテリジェントなアクティビティを実行できるという事実は、大きな驚きを引き起こしました。以前は、コンピュータは算術計算だけを行うマシンだったからです。AIは当初から、さまざまなアイデア、視点、さらにはさまざまな分野の技術の助けを借りて、この科学の基礎を形成していました。

哲学者たちは、人間の心がある意味で機械に似ているという考えを考慮して、この考えを可能にすることで貢献しました。エコノミストは、期待される結果を高めるために意思決定を行うという問題を生み出しました。心理学者は、私たちが情報処理機械になることができるという考えを受け入れており、これには動物も含まれています.言語学者は、言語の使用がこのモデルに適合することを示しています。コンピュータエンジニアは、必要な材料を提供することで AI アプリケーションを可能にします。

人工知能と未来

IAのテーマは非常に混乱し、発散しており、研究者は互いに同意せず、テーマについて激しい議論が行われることがよくあります。AIの使用と危険性について質問するためにいくつかの質問があります。AIが提供できるすべての進歩と設備を守るために、応答は同じ強度で返されます。しかし、彼らは決して合意に達することはなく、それは蟻塚のようなものであり、どこかに通じるいくつかの道と、正しい道から私たちを逸脱するのに役立つだけの他の多くの道です。

しかし、今日、この科学から派生した実践と技術があり、使用と効率が証明されています。それらの中で、私たちは以下を強調することができます

  • 自律制御:車両を運転できるようにソフトウェアがトレーニングおよびパッケージ化されている場合。
  • 診断:いくつかの分野の専門医のレベルで診断を行うことができるソフトウェア。
  • ロジスティックプランニング:ルート上の衝突や妨害などの極端な状況を考慮に入れて、貨物輸送などの最良のロジックに従ってプランニングできるソフトウェア。
  • 医学におけるロボティクス:顕微手術において外科医の助手として使用されるロボット。
  • Chatterbots: まるで人間のように自然言語で会話できるソフトウェア。

人工知能を使用する利点

エラーの減少:機械であるため、人工知能はより耐性があり、敵対的な環境に耐える能力が高いため、目的を達成できない可能性が低くなります。そして、より高い精度を達成することが可能かもしれません。

探索:ロボットのプログラミングにより、ロボットはより多くの責任を要求する仕事をすることができます。したがって、彼らは、海の底を探索したり、人を寄せ付けない危険な鉱山を探索したりするなど、人間の限界を超えるタスクを実行することができます。

日常のアプリケーション:人工知能は、GPS(全地球測位システム)、タイピング時のスペルミスの修正など、日常生活のさまざまなメカニズムに存在します。

休憩なし:人間とは異なり、マシンは頻繁な間隔を必要としません。プログラミングのためだけに、疲れたり、気を散らしたり、退屈したりすることなく、継続的に動作できます。

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人工知能を使用することのデメリット

高コスト:メンテナンスの複雑さと困難さのために、AIマシンの製造コストは莫大です。たとえば、失われたコードを回復するプロセスには、多くの時間とリソースが必要です。

創造性の欠如:人工知能は、創造的な方法で人間の脳として機能するほどには発達していません。したがって、人間の脳と同様の機能を実行するという考えにはアクセスできません。これはまた、脳が完全に理解されておらず、したがって複製できないという事実によるものです。

大量失業。以前は人間専用だったタスクをより最適化された効率的な方法で実行できるため、人工知能メカニズムが人間の活動を大規模に置き換える傾向があります。IAの作業ははるかに優れており、生産性が高いため、これにより、最大数の人がこれらのマシンに差し迫って置き換えられます。

人工知能研究者

現在、世界中のさまざまな研究機関や企業に数人のAI研究者がいます。重要な貢献をした数人の中で、以下に言及することができますが、ここではこれらの名前の重要性への単なる言及であることを覚えておく価値があります。それらについてもっと知るために、私はより深い検索をお勧めします。

  • アラン・チューリング(1912-1954):彼は史上最も重要な人物の一人でした。人工知能の存在の基礎であるだけでなく、これまでに作られたほとんどすべての電子機器の研究で。
  • Jon McCarthy (1927-2011): 数学者、科学者、「人工知能」という用語の創始者であり、LISP プログラミング言語の父でもあります。
  • マービンミンスキー(1927-2016):科学者は、人間のような知覚と知能の機械を装備する方法を探求し、オブジェクトを操作する機能を備えたロボットハンドを作成し、新しいプログラミングフレームワークを開発し、人工知能に関連する哲学的主題について書きました。

経済における人工知能

現在、AIはその進歩と発見が非常に有益で継続的であるため、主要な研究トピックの1つです。つまり、一歩前進したとしても、このステップ自体は、それに費やされたすべての努力をすでに報い、研究を続けることを奨励し、自信を持っています。

このような機能と、農業機械から宇宙旅行プログラミングコンピュータまで、あらゆる種類とレベルの業界でのアプリケーションを備えたその市場は巨大であり、新しい発見の直後に指数関数的に成長します。

人工知能市場の規模については多くの見積もりがあります。バンクオブアメリカメリルリンチによると、人工知能ソリューションの世界市場は、2013年の82億ドルから、2020年には700億ドルに成長します。世界のAI市場も政府の資金調達と強力な技術基盤の拡大により、ますます影響を受けると予想されます。

人工知能を市場に出す

AIには、米国、日本、ヨーロッパ、最近では中国など、いくつかの主要な市場があります。人間の脳内のニューロンの層の動作を模倣しようとすることを目的とした深層学習は、AIの50年の歴史におけるブレークスルーです。

米国の市場調査会社であるTracticaは、企業全体の学習アプリケーション用の年間ソフトウェアが2024年に111億ドルに達すると予測しています。

Frost&Sullivanによると、AIヘルスケアの収益は2014年の$ 6億3380万ドルから、2021年には66.6億ドルに達すると推定されています。米国の調査およびコンサルタント会社であるStrategy Analyticsは、自律型ドライバーによって支援されるシステムが5から成長すると予測しています。 2012年には10億ユーロ、2019年には160億ユーロ。

人工知能に関する研究ルール

現在、IAの研究に課せられた規則や規制はありません。何を検索し、何を検索しないかは各企業が決定します。そして、どのように推論することができますか、企業は利益を生み出すために力ですべてを行います。多くの場合、非難できるが生産的な行動につながるもの。

このような理由から、AI研究の規則や規範を繰り返し制裁する必要があります。この考え方に基づき、日本は2016年4月に日本で開催されたG7技術会議で、AI技術開発の基本ルールの作成を提案しました。この提案の例として挙げられたルールの1つは、AIを作成することです。人間が制御できるネットワーク。

日本の人工知能産業

サイトの焦点は日本であるため、この記事ではそれについて話すことができませんでした。また、世界の主要なAI市場の1つであるため、ここで特に説明します。しかし、修正するだけで、私が投稿するのは軽度と中程度の情報だけです。興味があり、このトピックについてもっと知りたい場合は、この記事のベースとなったサイトのリンクを残します。

多くのアナリストは、今日の日本のAI業界は、世界規模であまり競争力がないことを指摘しています。 たとえば、2008年から2013年までのAI研究に関しては、ほとんどが西側諸国と中国から来ています。 約2%は日本から来ています。これは日本のような大国としては非常に少ない数です。

過去10〜20年間、日本は主にソフトウェアの欠陥のために、欧米の企業に対する技術的リーダーシップを失っています。 日本は依然としてロボットなどのハードウェアの最前線にいます。 しかし、この要塞を失うリスクがあります。これらの製品を機能させ、国際市場で競争させるためには、ソフトウェアがますます重要になっているからです。

日本の人工知能

ディープラーニングに関しては、現在AIの最も進んだ形式です。日本とアメリカの間には大きな違いがあります。シリコンバレーでは、深層学習は主に最高のソフトウェアを作成する方法です。しかし、多くの日本企業は、ハードウェアを改善する方法として、異なる方法で深層学習を探す傾向があります。

深層学習は、視覚認識、音声認識、自然言語処理などのタスクで人間の脳の動作をシミュレートする技術を調査する機械学習のサブフィールドです。深層学習アルゴリズムは、人工ニューラル ネットワークの順次処理レイヤーを通じて、入力データの高レベルの階層表現を生成することを目的としています。

ディープAI学習-パート1

用語を選ぶことはできませんが、理解できなかった人のために例を挙げましょう。キーとロックを返し、脳は多かれ少なかれ次のように機能します。環境刺激はキーとして機能し、反応はロックとして機能します。刺激の種類ごとに、脳は人のために選択されたものとは異なるいくつかのキーを作成します。

多くの場合、ロックの後にロックがあり、メモリデバイスのように機能しないさまざまなシーケンスで、開くにはキーが必要です。キーがない場合、脳はキーを作成します(これは私が新しい経験と呼んでいます)。最善の方法として、彼はそのロックを覚えており、他の場合には、このロックを開くために他のキーを作成しようとします(いわゆる試行錯誤)。

ディープAI学習-パート2

正しく説明できれば、脳は別の出口に直接つながる複数のドアがある部屋のようなものではなく、多数のドアがある部屋のように見え、これらのドアは他の部屋につながることを理解しているはずです。最初のドアと同じように他のいくつかのドアがあり、この2番目の部屋の別のドアに入ると、前のドアと同じようにドアでいっぱいの別の部屋に行き着きます。この現象は、脳が望ましい結果に達したときに終了します。

数字で説明すると、次のことができます。脳が情報を番号1から4として保存するとします。特定の状況を番号3321として記録します。この状況を別のときにやり直す必要がある場合は、同じ番号のパスをトレースする必要があります。

私たちはドアに戻りました。部屋のドアにはそれぞれ番号が付けられていました。キーを使用して番号のロックを順番に開く必要があります。これを行う場合があることを常に覚えておいてください。ロックごとに複数のキー。

日本のAI業界アシスタント

長い間、日本企業はロボット(ハードウェア)の製造に重点を置いてきましたが、外国企業はソフトウェア側に重点を置いてきました。日本のメーカーは、ユーザーのニーズにより適したAIロボットを開発するために、より顧客志向の視点を実装する必要があります。政府の目標は、相互に通信できる人工知能を搭載したロボットでロボット革命を解き放つことです。

2016年5月、産業競争力内閣評議会は、日本の生産性を向上させるために、最も多様な産業や分野でAIシステムの導入を開始すると発表しました。目標は、2020年にGDPを約500から600兆円に引き上げることです。 2015年には1兆円。サブゴールは、他のAI技術を含む新しい新興技術のために30兆円の市場を創出することです。

日本の他のAI産業アシスタント

時間の経過とともにAI市場を拡大するもう1つの進展は、日本企業が米国にAIの研究開発拠点を設立する傾向です。P&アンプ; D in institutos 日本の公的研究施設も設置されており、AI技術の新たな進歩が加速することが期待されています。

人口の高齢化が続き、出生率が上がらなかったため、人口の減少は労働市場を弱体化させ始めるでしょう。統計によると、2015年には65歳以上の人々が人口の26%を占めていました。日本は、IAを搭載したロボットを多用することで、労働力の不足を補う予定です。

日本の人工知能への挑戦

野村研究所は、人工知能が労働市場に与える潜在的な影響を定量化しようとし、今後10〜20年で日本の労働力の約半分がロボットや人工知能に置き換わる可能性があることを示した。

AIの可能性を最大限に引き出すには、AIの爆発的な成長を正しい方向に導くことが重要です。 この点で、海外での開発を注意深く監視することが重要です。AIテクノロジーを民間部門の活動に統合する際に考慮する必要のあるプライバシー、セキュリティ、規制、および法律には多くの考慮事項があります。

の新しい現実に対処するための新しいビジネスモデルを開発する必要性 tecnologias 緊急AIも重要な問題です。そして、日本が成長し、世界中の他の主要なAI市場と同等の条件で競争したいのであれば、他のいくつかの特定のタイプの課題を解決する必要があります。

日本の人工知能の内部市場

日本では人工知能がますます商業化の段階に入っています。日本政府によると、AI技術は2045年までに約121兆円の経済的利益を生み出すと予想されています。

日本の研究センターであるアーンスト・アンド・ヤング研究所の調査によると、AI市場の規模は2015年の約3.7兆円から2020年には23兆円に6倍に拡大すると推定されています。そして2030年までに市場規模は約87兆円に達するでしょう。

無人タクシーやトラックなどの運輸部門は、予測期間中に最も増加が見込まれ、2030年には305億円に達すると見込まれています。自動運転車を含む製造部門は、約円に成長すると見込まれます。 2030年までに12.2兆。

人工知能コース

以下では、人工知能に関するいくつかの興味深いオンラインコースを共有します。

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人工知能の本

以下では、人工知能に関するいくつかの興味深い本を共有します。

人工知能に関する結論

最後に、AIは哲学から工学まで、さまざまな種類の材料を含む非常に複雑な主題であることをもう一度強調する必要があります。理解を簡素化し、テキストの流動性を向上させるために、他の場合に重要になる可能性のあるいくつかの詳細を犠牲にしました。しかし、この記事では、主な焦点は、AIとは何か、そしてAIがどれほど重要であるかを話し、定義しようとすることでした。

私にとって、私はいくつかの調査を行い、メインを選択して強調表示することで多くのコンテンツを見ました。このテキストには多くの欠陥がありますが、IAについての少しの好奇心を殺そうとしている人々にとって、これは私の意見では満足のいくテキストです。 。また、DLやディープラーニングの場合のように、略語を理解するために個別の説明が必要になることが多いため、IAに略語を含めないようにしました。

さらに、この記事の基礎となったAIコンテンツを含むいくつかのサイトのみを示すことができます。

この記事はここで終わります。親愛なる読者の皆さん、これまでこの記事を読んでいただきありがとうございます。また、疑問、提案、批判、その他の種類がある場合は、以下にコメントしてください。そして、投票することを忘れないでください、それは私たちがあなたに最高のコンテンツを提供するのを助けます。

人工知能に関するビデオ

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