2023 年に注目すべき人工知能トレンド トップ 10

人工知能 – 世界のテクノロジー市場で最もホットな言葉であり、この多忙なタイムラインでの生活を楽にしてくれます。 AI モデルは、自動化システム、サイバーセキュリティ、自動化、RPA、その他多くのメリットを世界中の複数の業界にもたらしています。テクノロジーおよびデータ中心の企業は、生産性と効率をスムーズに向上させるために、今後の AI トレンドを理解する必要があります。 AI 予測に従うことで、顧客の粘り強さを生み出し、AI モデルを効果的に使用することができます。

次に、競争の激しいテクノロジー市場で利益を生み出すための、2023 年の人工知能のトップトレンドのいくつかを探ってみましょう。

2023 年の人工知能のトップ 10 トレンド

1. 予測分析の発展

人工知能の主なトレンドの 1 つは、より良い研究のための予測分析の開発です。 。これはデータ、統計アルゴリズム、機械学習技術の使用に基づいており、過去のデータに基づいて将来の結果の可能性を特定します。私たちの目標は、過去の知識を活用して将来に向けて最良の評価を提供することです。予測分析は最近の現象ではありませんが、その発展をたどると、特に破壊的でインタラクティブでユーザーフレンドリーなテクノロジーの出現により、予測分析が数学や統計の殻から離れて登場し、人々の想像力を捉えたことがわかります。ビジネスアナリストと市場の専門家。

2. 大規模言語モデル (LLM)

大規模言語モデルは機械学習の原理に基づいて構築されており、アルゴリズムが非常に大規模なテキストベースのデータに基づいて人間の言語を認識、予測、生成します。セット。これらのモデルには、統計言語モデル、ニューラル言語モデル、音声認識、機械翻訳、感情分析、テキスト提案が含まれます。これらのモデルは人工知能と連携して科学と社会を変革します。この AI 予測は、将来の AI モデルにはデータだけでなく、私たちが選択した値も反映すると主張しています。

3. 情報セキュリティ (InfoSec)

情報セキュリティには、組織が情報を保護するために使用するツールとプロセスが含まれます。これには、基本的に情報の不正アクセス、使用、開示、中断、変更、検査、記録、または破壊を防止するためにインストールされるポリシー設定が含まれます。人工知能の予測によると、特に AI モデルがネットワークやインフラストラクチャのセキュリティからテストや監査に至るまで幅広い分野をカバーしているため、この分野は常に成長し、進化し続けています。情報セキュリティ プログラムは、機密データを潜在的なサイバー攻撃から保護するために、CIA として知られる 3 つの中心的な目標 (機密性、完全性、可用性) を中心に構築されています。

4. より優れた自律システムの展開

主要な AI トレンドの 1 つは、より自動化されたシステムの展開です。人工知能モデルによる次世代自律システムでは、ドローン研究、自律探査、バイオニック システムの分野の進歩に焦点を当てています。研究者たちは、機械学習を使用して装着者の歩行に自動的に適応する義足から、飛行する自動運転救急車に至るまで、さまざまなテクノロジーに焦点を当てています。目標は、自律システムに自分で考え、それに応じて反応するように教え、実験室の外の過酷な世界に備えさせることです。

5. NFTによるアート制作

NFTアートはアーティストに大きな力を与えると言われています。アーティストの支払い方法が急速に変化し、NFTアーティストの働き方、新しいプロジェクトの作成方法、アートの所有方法に革命が起きています。富を分散化および民主化し、新たな収入源を提供するNFTとAIモデルの統合は、美術学校の基盤を強化するのに大いに役立つ可能性があります。デジタルアートやファイルをユニークなアーティストとして登録できる機能のおかげで、最終的にはNFTを通じて自分たちの成功を芸術的にコントロールできることに気づいたと主張しています。

6. デジタル アバター

デジタル アバターは、現在および潜在的な人工知能のトレンドの 1 つであり、仮想世界内の人物を表すために構築された視覚的な形式または画像です。 AI の予測と推測、人工知能や拡​​張現実などの高度なテクノロジーにより、アバターの身体が人間に適合するように開発され、遠隔操作のためにこれらのアバターとマインドリンクされます。主に人工知能モデルを活用したアバターは、私たちの脳が会話を処理する方法をシミュレートすることで、人間のようなインタラクションを提供する、人々のインテリジェントなデジタル表現であると言えます。

7. 人工知能の倫理

人工知能倫理 (AI 倫理) は、人工知能価値プラットフォーム (AI バリュー プラットフォーム) とも呼ばれ、責任ある人工知能に関する広範な考慮事項を指します。 AI モデルにおける安全性、セキュリティ、人間への懸念、環境への配慮といった重要な要素が特定されます。 AI 倫理は、人工知能の責任ある使用を開発するために設計された一連の道徳原則と技術システムです。そのコアコンポーネントには、AI バイアスの回避、AI とプライバシー、AI エラーの回避、AI 環境への影響の管理が含まれます。

8. 軍事兵器

軍事兵器は、戦争において相手に物理的危害 (死亡または重大な身体的危害) を引き起こすように設計されています。武器には生物と無生物が含まれます。このような武器のリストには、銃、迫撃砲、ロケット弾、機関銃、手榴弾、装甲が含まれます。軍隊では、インテリジェント機能や遠隔機能を目的として、また兵士を死や重傷から守るために、人工知能の使用が増えています。政情不安の高まりにより、これは 2023 年の AI のトップトレンドの 1 つになりつつあります。

9. プロセス ディスカバリ

人工知能と機械学習を広範囲に使用して、ビジネス プロセスに関与する人々のパフォーマンスを判断するさまざまな技術や手法と言えます。ビジネス プロセス イベントを作成するために人々がさまざまな方法でさまざまなことを行ったときに何が起こるかを判断するために、プロセス マイニングの以前のバージョンよりも深く掘り下げられています。 AI モデルの手法と範囲は広大で、特定の目的でのマウスのクリックから、ファイル、ドキュメント、Web ページなどを開くまで、そのすべてに膨大な情報変換パターンが含まれます。人工知能モデルによるプロセスの自動化は、ビジネスプロセスの効率を向上させることです。

10. 組み込みアプリケーション (EA)

これは、特に産業用または民生用デバイスのフラッシュ メモリまたは ROM に永続的に配置されるソフトウェア アプリケーションです。 EA の基本的な属性は、リアルタイム、耐障害性、移植性、信頼性、柔軟性です。ソフトウェアは、時間、サイズ、エネルギー、メモリの制約を満たす必要がある特定のハードウェアで特定の目的を果たすように設計されています。携帯電話に搭載されているような一部の組み込みアプリケーションは、シャットダウンされたりリセット コマンドを受信したりすることなく、数か月または数年にわたって継続的に実行されるように設計されています。 AI 予測の他の例には、医療用画像機器の画像処理システム、航空機のフライバイワイヤー制御システム、監視カメラの動き検出システム、信号機の交通管制システムなどがあります。

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