人工知能の重要性とは何ですか

人間とコンピューターによって生成されるデータの量は非常に膨大で、人間がそれを吸収し、解釈し、それに基づいて複雑な意思決定を行う能力をはるかに超えています。そして、人工知能はすべてのコンピューター学習の基礎を形成し、あらゆる複雑な意思決定の未来を表します。人工知能 (および機械学習の論理的進化) とディープ ラーニングは、将来のビジネス意思決定の基盤を築きます。

このチュートリアルの動作環境: Windows 7 システム、Dell G3 コンピューター。

人工知能 (AI) とは、人間の知能プロセスの基礎をシミュレートする動的なコンピューティング環境を構築するためのアルゴリズムの作成と使用を指します。簡単に言えば、人工知能の取り組みの目標は、コンピューターに人間のように考え、行動させることです。

この目標を達成するには、次の 3 つの重要な要素が必要です:

• コンピューティング システム

• データとデータ管理

• 高度な人工知能アルゴリズム (コード)

期待される結果が人間に近づくほど、データ量と処理能力の要件が高くなります。

人工知能の起源

少なくとも紀元前 1 世紀以来、人類は、人工知能をシミュレートする機械を作成する実現可能性に興味を持ってきました。人間の脳。現代では、ジョン マッカーシーが 1955 年に「人工知能」という用語を作りました。 1956年、マッカーシーらは「ダートマス大学夏季人工知能研究プロジェクト」と呼ばれる会議を組織した。そこから、時代の要請に応じて機械学習、ディープラーニング、予測分析などが登場し、現在の標準化された分析に発展しました。さらに、データサイエンスという新しい研究分野も同時に登場しました。

人工知能の重要性は何ですか?

今日、人間とコンピューターによって生成される膨大な量のデータは、人間がそれを吸収し、解釈し、それに基づいて複雑な意思決定を行う能力をはるかに超えています。人工知能はすべてのコンピューター学習の基礎を形成し、あらゆる複雑な意思決定の未来を表します。

たとえば、三目並べ (円を交差するゲーム) には 255,168 の異なる動きがあり、そのうち 46,080 は引き分けになります。しかし、それにもかかわらず、ほとんどの人は試合に負けない方法を理解できます。チェッカーには 500 x 10 の 18 乗を超えるさまざまな手があり、マスターと言える人はほとんどいません。コンピューターはこれらの動きの順列と組み合わせを非常に効率的に計算し、最適な戦略を考え出すことができます。

人工知能 (およびその論理的進化である機械学習) とディープ ラーニングは、将来のビジネス意思決定の基盤を築きます。

人工知能の使用例

人工知能の応用は、金融サービスの不正行為の検出や小売店での購入など、日常のさまざまなシナリオで見ることができます。予測やオンラインカスタマーサポートとのやり取りなど。以下に例をいくつか示します:

1. オンライン チャット

1) チャット ロボット:

このようなロボットは通常、大規模な知識ベースを必要としません。 , しかし、専門的な言語解析が必要です。技術的には難しくありません。答えるだけで十分です。再現率の要件はなく、正解率の要件もありません。技術的には難しくありません。

2 ) パーソナル アシスタント:

これは誰にとっても共通です。最大の困難は意図の認識です。意図の認識には、言語、テキスト、表情、身体動作の認識も含まれます。これには、ロボットの強力な学習能力が必要であり、 1 ラウンドの会話は複数のラウンドの会話を満たす必要があり、これは簡単ではありません

3) 接客ロボット:

接客ロボットは、シングルラウンドとマルチラウンドの会話を実現します。 「ナレッジベースの検索によるラウンド会話の実現。意図認識は必要ないが、さまざまなメッセージを分析し、訪問者に効果的なフィードバックを提供する必要がある。これにはヒット率が必要であり、難易度は小さくない。幸いなことに、この技術は比較的成熟しており、多くのユーザーからのサポート

2. データモデルの構築

これはあまり言及されませんが、本当に必要です。ビジネス競争の後半段階ではデータ共有が重要であることは誰もが知っており、データがあって初めて戦闘効果を発揮することができます。既存のデータ分析モデルは人手による定式化に過ぎず、せいぜい高度なカスタマイズをサポートするものであり、モデルの合理性を検証するコストはかなりの

人工知能が最適なデータ モデルを作成できる自己学習、洗練、統合を通じて、これは単にエキサイティングなことであり、革新と改革の問題でもあります

3. 音声インタラクション

音声インタラクションを録音・加工することで音声を実現 ロボットの商品化は、生活に便利な製品プロモーションやアフターサービスに重点が置かれています

4. AI教育ロボット、乳母ロボット、行政サービス、医学的診断:

幼児教育、家事、緑の植物、小売など、これらはすべて人工知能によって解放できます。このタイプの人工知能は、次のような能力を持つ必要はありません。それ自体で学習しますが、確立されたルールに従って明確なタスクを完了するだけで済みます。医学的な治療もある程度行われていますが、その効果は低く、米国におけるCTフィルムの認知率は80％であるのに対し、中国では常に60％にとどまっています。業界:

インテリジェントカー、セキュリティ、スマートホーム

産業分野では、人工知能は一部の狭い種類の作業しか実行できませんが、人間の労働力を完全に代替するために組み合わせることができます。

人力がより多くのビジネス活動を実行し、人工知能が実行するようになります。スーパーマンパワー

6. 農業および畜産:

土壌品質検査、自然環境モニタリング、農業経営戦略分析

農業は人類の最も原始的な産業ですが、非標準化という特徴があります。農業の機械化が進んでいることは誰もが知っていますが、中国の農業はまだ経験段階にあり、科学的な段階はまだ完全に普及しておらず、人工知能が実行できるのは農薬の散布や果物の収集などの一部の細分化ノードだけであり、これは機械自動化の段階では、高度な人工知能はまだ応用分野がありません。ここでのより重要な理由は、基本的なデータ モデルを抽象化するにはまだ時間がかかるということです。

関連知識の詳細については、FAQ 列をご覧ください。

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