AI 対 ML: 人工知能と機械学習の概要

人工知能と機械学習は密接に関連していますが、最終的には異なります。

機械が人間の思考を再現できる、あるいはそれを超えることができるという考えは、高度なコンピューティング フレームワークのインスピレーションとなり、現在では無数の企業が巨額の投資を行っています。この概念の中核となるのは、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) です。

これらの用語は多くの場合同義語であり、同じ意味で使用できます。実際には、人工知能と機械学習は 2 つの異なるものを表しますが、それらは関連しています。本質的に:

人工知能は、人間の思考や行動を模倣または模倣するコンピューティング システムの能力として定義できます。

機械学習は人工知能のサブセットであり、人間による明示的なプログラムや直接管理を行わずに学習できるシステムを指します。

今日、人工知能と機械学習は、ほぼすべての業界やビジネスで重要な役割を果たしています。これらはビジネス システムと消費者向けデバイスに電力を供給します。自然言語処理、マシン ビジョン、ロボット工学、予測分析、その他多くのデジタル フレームワークは、効果的に機能するためにこれらのテクノロジの一方または両方に依存しています。

人工知能と機械学習の簡単な歴史

人間のように考えることができる機械を作成するというアイデアは、常に社会全体を魅了してきました。 1940 年代と 1950 年代に、アラン チューリングを含む研究者や科学者は、「人工脳」を作成するというアイデアを模索し始めました。 1956 年、ダートマス大学の研究者グループは、このアイデアをより徹底的に調査し始めました。同校で行われたセミナーで「人工知能」という言葉が生まれた。

次の数十年にわたって、この分野では進歩が見られました。 1964 年、MIT 人工知能研究所のジョセフ ワイゼンバウムは、ELIZA と呼ばれるプログラムを発明しました。これは、機械上での自然言語と会話の実現可能性を実証します。 ELIZA は、基本的なパターン マッチング アルゴリズムに依存して、現実世界の会話をシミュレートします。

1980 年代、より強力なコンピューターの登場により、人工知能の研究が加速し始めました。 1982 年、ジョン ホップフィールドは、ニューラル ネットワークがより高度な方法で情報を処理できることを示しました。さまざまな形式の人工知能が形になり始め、最初の人工ニューラル ネットワーク (ANN) が 1980 年に登場しました。

過去 20 年間、コンピューティング能力とソフトウェアの大幅な進歩により、この分野は大きな進歩を遂げてきました。人工知能と機械学習は現在、さまざまな企業の導入で広く使用されています。これらのテクノロジーは、Siri や Alexa などの自然言語システム、自動運転車やロボット、コンピューター ゲームの自動意思決定システム、Netflix などのレコメンデーション エンジン、仮想現実 (VR) などの拡張現実 (XR) で使用されています。拡張現実 (AR) ツール。

機械学習は特に急成長しています。統計データやその他の形式の構造化データおよび非構造化データを含む複雑で捉えどころのないパターンを特定するために、政府機関や企業などで使用されることが増えています。これには、疫学とヘルスケア、財務モデリングと予測分析、サイバーセキュリティ、チャットボット、顧客の販売とサポートのためのその他のツールなどの分野が含まれます。実際、多くのベンダーがクラウド コンピューティングおよび分析アプリケーションの一部として機械学習を提供しています。

人工知能の影響は何ですか?

人間の思考や行動を模倣する機械の能力は、これら 2 つのエンティティ間の関係を大きく変えます。人工知能は大規模な自動化を可能にし、VR、AR、デジタル ツイン、画像および顔認識、接続されたデバイスとシステム、ロボット、パーソナル アシスタント、およびさまざまな高度にインタラクティブなシステムを含む、さまざまなより高度なデジタル テクノロジとツールをサポートします。

これには、現実世界をナビゲートする自動運転車、質問に答えたり照明をオン/オフしたりするスマート アシスタント、自動金融投資システム、空港のカメラや顔認識が含まれます。後者には、航空会社がゲートで使用する生体認証搭乗券や、顔をスキャンするだけでセキュリティを通過できるグローバル エントリー システムが含まれます。

実際、企業は人工知能を新しく革新的な方法で活用しています。たとえば、旅行業界は、需要と供給をリアルタイムで測定し、状況の変化に基づいて航空券やホテルの価格を調整する動的価格設定モデルを使用しています。

人工知能テクノロジーは、供給の変化のダイナミクスをより深く理解し、調達モデルと予測を調整するために使用されます。倉庫では、（人工知能を活用した）マシン ビジョン テクノロジーにより、パレットの紛失や人間の目には見えない製造上の欠陥などの小さな問題を検出できます。一方、チャットボットは顧客の入力を分析し、状況に応じた回答をリアルタイムで提供します。

ご覧のとおり、これらの機能は、特に接続システムが追加された場合に急速に進化しています。スマート ビルディング、スマート交通ネットワーク、さらにはスマート シティが形になりつつあります。データが流入すると、AI システムが次善のステップまたは調整を決定します。

同様に、デジタルツインは、実際のシステムや機器をシミュレートし、さまざまな仮想オプションを検討するために、航空会社、エネルギー会社、製造業者、その他の企業によってますます使用されています。これらの高度なシミュレーターは、メンテナンスや故障を予測できるだけでなく、より安価で洗練されたビジネス方法についての洞察を提供します。

機械学習の影響は何ですか?

近年、機械学習も大きな進歩を遂げています。機械学習は、統計アルゴリズムを使用することで、従来データ マイニングや人間による分析に関連付けられていた洞察を解き放ちます。

サンプル データ (トレーニング データと呼ばれる) を使用してパターンを特定し、時間の経過とともに変化する可能性のあるアルゴリズムに適用します。ディープラーニングは、人工ニューラルネットワークを使用して人間の脳の仕組みをシミュレートする機械学習の一種です。

機械学習を使用する主な方法は次のとおりです。

• 教師あり学習。必要な信号と出力を人間が識別する必要があります。
• 教師なし学習により、システムは人間から独立して動作し、貴重な出力を見つけることができます。
• 半教師あり学習と強化学習。定義された目標と結果を達成するために、動的な環境と対話するコンピューター プログラムが関与します。後者の例は、コンピューター チェス ゲームです。場合によっては、データ サイエンティストは、これらの手法の複数の要素を組み合わせたハイブリッド アプローチを使用します。

複数のアルゴリズム

数種類の機械学習アルゴリズムが重要な役割を果たします:

• ニューラル ネットワーク: ニューラル ネットワークは、人間の脳の思考方法をシミュレートします。 。これらはパターンの認識に最適であり、自然言語処理、画像認識、音声認識で広く使用されています。
• 線形回帰: この手法は、航空券や不動産価格の予測など、数値を予測する場合に役立ちます。
• ロジスティック回帰: この方法では通常、二項分類モデル (「はい/いいえ」など) を使用して、何かをラベル付けまたは分類します。このテクノロジーの一般的な用途は、電子メール内のスパムを識別し、不要なコードやマルウェアをブラックリストに登録することです。
• クラスタリング: この機械学習ツールは教師なし学習を使用して、人間が見落とす可能性のあるパターンを発見します。クラスタリングの例としては、サプライヤーが異なる施設で同じ製品をどのように実行するかが挙げられます。このアプローチは、たとえば、さまざまなライフスタイルが健康と寿命にどのような影響を与えるかを理解するために、ヘルスケアに応用できる可能性があります。
• デシジョン ツリー: このメソッドは数値を予測しますが、分類関数も実行します。他の形式の機械学習とは異なり、結果を確認する明確な方法を提供します。このアプローチは、デシジョン ツリーと組み合わせたランダム フォレストにも適しています。

使用される正確な方法に関係なく、データをより深く理解し、意思決定を行うために、企業による機械学習の使用がますます増えています。これにより、より高度な人工知能と自動化が可能になります。たとえば、センチメント分析を過去の販売データ、ソーシャル メディア データ、さらには気象条件に組み込んで、生産、マーケティング、価格設定、販売戦略を動的に調整できます。他の機械学習アプリケーションは、医療診断、不正行為検出、画像分類のための推奨エンジンを提供します。

機械学習の利点の 1 つは、条件やデータの変化、または組織によるデータの追加に動的に適応できることです。したがって、ML モデルを構築して動的に調整することができます。たとえば、マーケティング担当者は顧客の行動や興味に基づいてアルゴリズムを開発し、顧客の行動、興味、または購入パターンの変化に基づいてメッセージやコンテンツを調整する場合があります。

人工知能と機械学習は企業内でどのように発展しているのでしょうか?

前述したように、幅広いエンタープライズ アプリケーションをカバーするほとんどのソフトウェア ベンダーは、自社の製品に AI と ML を提供しています。これらのシステムにより、広範なデータ サイエンスの知識がなくても、強力なツールをますます簡単に使用できるようになります。

ただし、注意すべき点がいくつかあります。顧客にとって、AI および ML システムを最大限に活用するには、AI とある程度の専門知識を理解することが必要になることがよくあります。製品を選択するときは、ベンダーの誇大広告を避けることも重要です。 AI と ML は根本的なビジネス上の問題を解決することはできません。場合によっては、新たな課題、懸念、疑問が生じます。

倫理的および法的問題は何ですか?

AI と ML は、どのように賢明かつ慎重に使用すべきかについての議論の中心にあります。これらは、雇用や保険の偏見、人種差別のほか、データの悪用、不適切な監視、ディープフェイク、フェイクニュース、情報などのさまざまな問題に関連しているとされています。

顔認識システムは有色人種の識別精度がはるかに低く、人種プロファイリングにつながる可能性があるという証拠が増えています。さらに、政府やその他の団体による大規模監視のための顔認識の使用に対する懸念も高まっています。これまでのところ、AI の実践に対する規制はほとんどありません。ただし、倫理的な AI が重要な考慮事項になりつつあります。

人工知能と機械学習の未来は何でしょうか?

人工知能テクノロジーは急速に発展しており、ビジネスや人々の生活においてますます重要な役割を果たすことになります。 AI および ML ツールは、コストを大幅に削減し、生産性を向上させ、自動化を促進し、イノベーションとビジネス変革を推進します。

デジタルトランスフォーメーションが進むにつれ、さまざまな形のAIがさまざまなデジタルテクノロジーを取り巻く太陽となるでしょう。人工知能は、より高度な自然音声システム、マシンビジョンツール、自律技術などにつながるでしょう。

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