AI とディープ ラーニングをどのように使用して未来をのぞくことができるか
公開: 2018-03-26うまく活用すれば、AI は社会を変革し、新しい未来への道を切り開くことができます
人間の脳は非常にユニークであると考えられています。学習、適応、推論、観念などの範囲と能力は、人類の排他的な特権のようです。 そのため、私たちは自らの能力を複製し、私たち自身の創造物である機械に与える瀬戸際にいます. AI、機械学習、深層学習、何と呼んでもこの方向に急速に進歩しています。コマンドを実行したり、ルールに従っているだけの限界を超えて、機械は経験を使用するだけでさまざまな能力を学習できるようになりました。
私たちが探求しようとしているのは、すでにマシンが未来をのぞき見ることを可能にしているディープラーニングの可能性です。 データに基づいた予測はこれまで以上に自信を持って行われ、成長の範囲はまるで魔法のようです!
機械には 100% エラーがないわけではなく、適切な操作を行うための独自の要件がありますが、適切に適用された場合、機械の理解の幅と深さは、安価なエミュレーションにすぎないにもかかわらず、人間の脳の理解の幅と深さよりもはるかに大きくなります。
このテクノロジーが実際にどのように機能するか、そして社会を改善するための斬新な用途のいくつかを簡単に見てみましょう。
では、AI はどのようにして未来を見ることができるのでしょうか?
機械学習は通常、入力(通常は膨大な量のデータ) を受け取り、それらをニューロンのさまざまな層 (私たちの脳にあるような) に実行し、それぞれが単純な機能を実行してそれらを評価し、それらのパターンを見つけます (全体的な確率)、最後に出力を提供します。
このプロセスは、最適化のためにマシンを「トレーニング」するために繰り返されます。マシンは本質的に正しいことと間違っていることを認識していないため、可能な限り多くのコンテキスト (履歴データ) を提供することで、マシンの学習能力が大幅に向上します。
たとえば、私たちのほとんどは、空が曇ってきて、空気がさわやかになり、鳥が木に飛び散り始め、雨が降る可能性が高いことを理解しています。さらに、モンスーンの季節であれば、その時期に雨が降ると予想することを学んでいるので、正しい確率ははるかに高くなります。
これが、すべての雲の動きと気温の変化に関するテラバイト単位の情報を備えたコンピューターによって行われると想像してみてください。天気については、恐ろしいほど正確な予測が期待できます。
では、これが実際にどのように、そしてどこで役立つのでしょうか?
健康管理
ヘルスケアの世界はデータでいっぱいです。研究やフィールドワークなど、さまざまな専門分野にわたる膨大な量の読み取り値です。 ほとんどのヘルスケアは科学によって大きく裏付けられていますが、基本的には、これらのパターンに気付くのに十分な資料を研究した医師によって行われたテストの症状と結果に基づいた (非常に知的な) 当て推量です。
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これは、AI の仕組みによく似ていると思いませんか? そうですね…そして、この分野での応用は、人類の存在の旅路において革命的であり、重要でもあります…
早期段階で困難な状態をより正確に診断できるようにすることから、ウェアラブル技術がリアルタイムの測定基準に基づいていつ医療処置を必要とする可能性があるかを予測できるようにすることまで、AI は救世主であることが判明しています。この非常に重要な業界で、業界レベルと個人レベルの両方でヘルスケアの多くの側面を予測する能力が高まっています。
教育
教育は、人間の知性では簡単に識別できないパターンを持つ膨大な量のデータを扱う別の業界です。 AI は、学校全体で何年にもわたって何千人もの生徒の成績のデータを使用して、カリキュラムを最適化し、すべての個人の是正措置を予測し、さらには教育方法を改善するために採用されています。
AI は潜在的に学生の進路を予測し、学生の興味や強みに最も適した進路を提案することができます。 したがって、次のピカソは体育の授業で必要以上の時間を費やしていませんし、次のウサイン・ボルトは高度な物理学を学ぶことを余儀なくされていません.
天気
これはおそらく、最も長い間データ量が最も多い業界であり、分析の使用は何十年にもわたって気象傾向を予測する上で重要でした. 現在、AI の出現により、これらの技術は大幅に優れたものになりました。政府機関も民間企業も同様に、ディープ ラーニング アルゴリズムを使用して、毎分何千もの気象衛星によって収集された大量のデータをより適切に処理し、はるかに長いウィンドウでより優れた予測を生成しています。未来へ。
自然災害がいつ、どこで発生するかを何年も前に正確に知ることができる日が来る可能性が高いため、因果関係をゼロにし、インフラストラクチャの損傷を最小限に抑えることができます。 この種の予測は、都市計画と人類学の他の多くの側面にとって非常に貴重です。
eコマース
マーケティング予算をシフトするために、どのセグメントが製品を購入する可能性が高いかを推測する時代は終わりを迎えようとしています。AI 主導の分析により、個々のレベルで購入する可能性を正確に予測できます。 これは、一般化の終焉であり、パーソナライゼーションの到来です。Boxx.ai のような企業は、行動、時刻、曜日、天気、およびその他の要因に基づいてリアルタイムで各個人に推奨を行うことができます。
このように、ディープラーニングは、高いマーケティング支出、高い運用コスト、顧客の減少、ビジネスの漏れを削減し、在庫管理、顧客エンゲージメント、コンバージョン、保持、ロイヤルティを改善し、ROI を高め、さらには文化的進歩を獲得するための鍵になりつつあります!
しかし事実上、これを顧客の観点から見てもビジネスの観点から見ても、そのメリットは非常に大きいのです。
AI のメリットを享受するその他のセグメント
大都市での交通機関の煩わしさの管理から、ビデオ ゲームがユーザーのすべての動きから実際に学習するようにすること、農業従事者が天気予報に基づいて作物の計画を立てるのを支援すること、別のエピソードの精神病の計画を支援することなど、予測 AI のアプリケーションは広大であるだけでなく、非常に便利です – 人々はこの技術を使用して、可能なあらゆる分野のデータを処理し始めています.
AIベースのツールを手頃な価格で提供する企業がますます増えているため、この分野は今後数年間で急成長する可能性が高くなります.
結論は
AI とディープ ラーニングは、世界を次のレベルの進歩に押し上げるためのエキサイティングなステップです。機械学習は、他のすべての産業とテクノロジーをオーバーホールして高度に最適化するこのテクノロジーの時代において、おそらく重要なステップになるでしょう。
そして、それが本当に将来を見据えているのか、それともビッグデータで計算の範囲を実行しているだけなのかにかかわらず、最終結果は同じように有望に思えます.