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人工知能の普及と応用が直面する 3 つの大きな課題

Apr 08, 2023 pm 11:11 PM
ハードウェアAIスマートデバイス

接続されたスマート デバイスの使用は急速に増加していますが、まだ普及しておらず、人工知能の広範な導入は多くの課題に直面しています。

人工知能の普及と応用が直面する 3 つの大きな課題

多くの友人は、人工知能が私たちの生活に影響を与えていることに気づいているかもしれません。ユビキタスな人工知能の実現は、将来の生活を変える可能性があります。たとえば、私たちの食べ物は決して腐ることはなく、私たちが食べるものはすべて健康的です。買い物中であっても、店舗は私たちが来店したことをすぐに認識し、カスタマイズされた製品を推奨し始めます。そのため、AI 導入の障壁を理解し、それを打ち破ることが重要です。

人工知能アプリケーションの導入を妨げる 3 つの障害:

  • ハードウェアとハ​​ードウェアの互換性が重要ですが、そのテクノロジーはまだ確立されていません成熟した。
  • 人々がプライバシーの問題を心配するのには理由があります。
  • 必要なテクノロジーは非常に高価です。

最初の課題: ハードウェア

たとえば、スマート冷蔵庫。サムスンは2018年にこのようなデバイスを発売しましたが、それはむしろ目新しいものでした。ある団体のデータによると、2019年に北米で最も普及したのはスマート冷蔵庫で、世界市場の31%を占めた。ただし、これらはタッチ スクリーンを備えたスタートレック スタイルのデバイスではなく、効率と自己監視の向上を可能にする内部回路のおかげでスマートになっており、ユーザーはデバイスがどれほどスマートであるかさえ認識していない可能性があります。

主要な電化製品は携帯電話よりも交換に時間がかかり、消費者は必要に応じて大型の製品を交換するため、単に効率が良いという理由だけで新しい電話を購入する可能性は低くなります。バッテリー寿命がわずかに長い新しい携帯電話を購入する可能性があります。

ハードウェアの更新も簡単な作業ではありません。 Wi-Fi カードを冷蔵庫に追加するだけで、サービス記録が地元の修理センターにブロードキャストされることを期待することはできません。私たちの生活にある電子機器のほとんどはモジュール式ではなく、現在の設計を大幅に超えて拡張できるように設計されていません。これは、IoT デバイスの統合にとって重大な制限です。スマート電球を数個しか持っていない人ならわかるように、ハードウェアとハ​​ードウェアの互換性が重要ですが、私たちはまだそこに到達していません。

とはいえ、スマート冷蔵庫や他のスマート ハードウェアの例は、人工知能によって駆動される未来の生活を構築するために絶対に必要です。 AI 駆動のハードウェアの将来について合意するには、しばらく時間がかかるでしょう。私たちの中には、他の人よりも早く購入する人もいるでしょう。この早期導入者のグループは、大量導入への道を導き、脆弱性に対処し、これらの製品が機能するだけでなく人々の生活に価値をもたらすことを証明するために重要です。

第 2 の課題: プライバシー

個人データの価値がこれまで以上に高まる時代が到来しており、消費者も同様であることを認識してください事実。 2019年のレポートによると、回答者の60%以上がコネクテッドデバイスは不気味だと考えており、そのためそのようなデバイスの導入が減る可能性がある。

これらすべては困難に聞こえるかもしれませんが、これらの問題点に対処する興味深い革新がいくつかあります。私たちは気づかないうちにこのような考え方の恩恵を享受しているのかもしれません。これを理解するには、ネットワーク デバイスでいっぱいの部屋に入らなければなりません。

テレビ番組や映画で目にするありふれたものながらハイテクなデータ センターのおかげで、私たちのほとんどはサーバー ルームについてよく知っています。ほとんどの消費者は気づいていませんが、企業はすべてのデータセンター ハードウェアを一度にアップグレードするわけではありません。新しいラップトップを購入するときと同じように、おそらく新しいルーターを購入することはなく、時間の経過とともにデータセンターのコンポーネントがあちこちで交換され、最終的にはベンダーとサービスのパッチワークになる可能性があります。

少し前、ネットワーク管理者は、基盤となるシステムが個々のコンポーネントを細かく管理できるようにしながら、管理を統合しました。これには、さまざまなデバイスのさまざまな要件をすべて統合し、管理者にとって詳細をわかりにくくしながら、必要に応じてデバイスを制御するための特別なソフトウェアが必要です。

データセンターはアップグレードされ続けるため、データセンターにはますます多くのプライバシーが組み込まれています。人工知能に向けて私たちが講じているすべてのステップをまだ完全に信頼することはできませんが、今後数年間でほとんどのデータセンターはプライバシーを重視したものになると予想できます。

最後の課題: コスト

現在の AI ソリューションのコストは、多くの場合法外です。ただし、常にそうとは限りません。

当社はすでに、AI に特化したチップを待つのではなく、既存のハードウェアの上にソフトウェアを重ねることで、よりコスト効率の高い方法で AI をエッジに推し進めています。ネットワークと電力網を活用することで、マシンに機能を追加できます。

あまりスマートではない冷蔵庫の話に戻りますが、電気ボックスを、電力使用量に基づいて家の冷蔵庫を検出するスマート電気ボックスに置き換えるとどうなるでしょうか? ?スマート電気ボックスは冷蔵庫のメーカーとモデルを認識し、この情報に基づいて冷蔵庫の内容を決定します。スマートキッチンカメラや埋め込み防止スケールを追加すれば、コストをあまり追加せずにセンサーを追加できます。

最終的に、最高の AI ソリューションはこれらすべての障壁を乗り越えることになります。彼らは特殊なチップに依存せずに最終消費者に AI を推進する予定であり、消費者はデバイスを新しいものに交換する必要があります。結局のところ、ユビキタス AI は必要なときにどこでも AI に依存します。

以上が人工知能の普及と応用が直面する 3 つの大きな課題の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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