AI がどのように新しいテクノロジーの誕生を促進しているのか | ビジネスにおける AI #80

人工知能は驚くべき方法で世界を変えていますが、これはその進化の始まりにすぎません。 新しいテクノロジー、大規模な言語モデル、機械学習が、プログラミング ツールから技術的な問題をテストおよび診断するための高度なシステムに至るまで、どのようにイノベーションを推進するかを探ります。 さらに詳しく知りたい方は読み続けてください。

人工知能は新しい技術の創造にどのように貢献できるのでしょうか?

人工知能は魅力的な新技術であるだけでなく、革新的な技術ソリューションを生み出すための強力なツールでもあります。 AI はこれにどのように貢献できるでしょうか?

1. 新しいアイデアやコンセプトを生み出す。 AI は、まったく新しいテクノロジーやデバイスのプロトタイプの発明に役立ちます。 人工知能は、事実と概念を型破りな方法で組み合わせて、人間の頭では理解できない解決策を見つけることができます。
2. プロトタイプのテストと改善。 コンピューター シミュレーションのおかげで、物理モデルの構築に時間と費用を無駄にすることなく、プロトタイプの機能を迅速かつ安価にテストすることができます。 AI を使用すると、さまざまな使用シナリオをモデル化し、特定の目標に向けてプロジェクトを最適化することもできます。
3. 生産工程をサポートします。 インテリジェント システムは生産データをリアルタイムで分析し、異常を検出し、プロセスの変更を提案することで、効率の向上、故障率の低下、品質管理の向上を実現します。
4. 技術管理の改善。 AI は、人間の介入なしに技術システムの監視、問題の診断と解決を容易にします。 これにより時間とリソースが節約され、新しいテクノロジーはより効率的に動作します。

出典: DALL・E 3、プロンプト: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatylnakania/)

AI プログラミング: GitHub Copilot

AI を使用してプログラマーを支援する最も興味深い例の 1 つは、GitHub Copilot (https://github.com/features/copilot) です。 これは、人間と「共同でコーディング」する高度な言語モデルに基づいたツールです。

しかし、GitHub Copilot はどのように機能するのでしょうか? Copilot はプログラマーが書いたコードを分析し、それを参照として使用します。 これにより、プログラムの次の行に何があるかを提案できるようになります。 次のことが可能です。

• 式や関数全体を提案し、
• 記述のみに基づいてアルゴリズムのコードを生成し、
• コード自体に基づいてドキュメントを作成し、
• コードの説明、
• 修正を提案し、
• プログラマーと複雑な議論を交わし、
• など、すべて数十の人気のあるプログラミング言語で実行できます。

出典: Github (https://github.com/features/copilot)

開発者がしなければならないのは、コード スニペットを書き始めることだけです。GitHub Copilot は、何百万ものパブリック リポジトリの分析とプログラミング言語のセマンティクスの深い理解に基づいて、完全な提案を提案します。

プログラマーにとっての主な利点は次のとおりです。

• 作業を最大 55% 高速化します。
• 急速に出現した効果的なソリューションのおかげで生産性と満足度が向上し、
• 反復的なコードを作成する際のイライラが軽減されます。
• より迅速な問題解決。

クラウドの新テクノロジー: Microsoft のイノベーション

Microsoft は、クラウドを利用する多くの企業に共通する課題、つまり複雑なインフラストラクチャの管理や障害への迅速な対応に関連する問題に対処するために、自然言語モデルの革新的なアプリケーションを開発しました。

これはどのようにして達成されたのでしょうか? Microsoft の専門家は、言語モデルの機能を利用して、インシデントの説明とログを分析しました。 これに基づいて、モデルは問題の最も可能性の高い原因と最適な解決策を提案できます。

重要なのは、人工知能に供給されるデータが増えるほど、新しい障害の検出と分類がより正確になり、その結果、応答時間が短縮され、クラウドの中断による損失が軽減されるということです。

自動クラウド インシデント管理で AI を使用すると、次のような機会が生まれます。

• 故障原因の迅速な診断 – AI は人間よりも迅速にデータを分析し、
• 自動修復 – 人工知能によって生成されたソリューションにより、人間の介入が不要になります
• ダウンタイムが減り、運用継続性が向上します – 迅速な対応により、新しいクラウド テクノロジーを使用する企業の損失が軽減されます。

これは、新しいクラウド コンピューティング テクノロジーにおける AI の使用の始まりにすぎません。 おそらく近いうちに、管理プロセスと技術サポートの大部分が自動化されるかもしれません。

シーメンス: AI を使用したソフトウェアのテスト

シーメンスのスペシャリストは機械学習機能を利用して、ソフトウェア開発の非常に時間のかかる部分、つまりテストを自動化しました。

彼らは、以前のテストのデータとコード バージョンに基づいて、新しいテストの結果を 78% の精度で予測できる新しいテクノロジーのシステムを開発しました。

これは実際に何をもたらすのでしょうか? 最も重要な側面は、開発者へのフィードバックを迅速化することです。 開発者は、大規模なプロジェクトでは数時間または数日かかるテストの実際の完了を待たずに、テスト結果に関する予備的な提案をほぼ瞬時に受け取ります。

これにより、コンテキストの切り替えや以前に記述されたコードの詳細の呼び出しに時間を無駄にすることなく、エラーをより迅速に特定して排除することができます。

2 番目の重要な側面は、テスト順序の最適化です。 結果に関する予測により、潜在的なエラーができるだけ早く発生するように、個々のテストを実行するための最適な順序を決定できます。

これにより、完全なテストセットを実行するために必要な計算リソースが節約されます。 研究では、総テスト時間の 10% の短縮さえも観察されました。

概要: 新しい AI テクノロジー

人工知能はさまざまな方法で技術の進歩を推進します。 それは主に次のとおりです。

• 型破りな方法で事実を組み合わせることで新しいアイデアやデバイスのコンセプトを生み出し、
• 迅速かつコスト効率の高いプロトタイピングを促進し、ソリューションのテストプロセスを迅速化します。
• 設計と生産プロセスを最適化します。
• システムの監視とメンテナンスを自動化します。
• プログラマーの作業をスピードアップし、
• 技術的な問題の診断を支援します。
• ソフトウェアテストを自動化します。

おそらく近いうちに、画期的な発明の大部分が人工知能のサポートを受けて登場するでしょう。 したがって、これらの魅力的な変化を常に把握し、仕事で新しいテクノロジーを活用する方法を継続的に学習することは価値があります。

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著者: ロバート・ホイットニー

JavaScript の専門家であり、IT 部門を指導するインストラクター。 彼の主な目標は、コーディング中に効果的に協力する方法を他の人に教えることで、チームの生産性を向上させることです。

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