2023 年の 8 つの主要な人工知能技術トレンド

人工知能は、医療の強化から輸送の革命まで、あらゆる産業を変革します。この記事では、2023 年に人工知能に何が期待できるのか、そして人工知能が私たちの生活にどのような影響を与えるのかについて考察します。

人工知能には、さまざまな最先端の未来的なテクノロジーが組み込まれています。新興企業から巨大企業に至るまで、業務効率化やデータマイニングなどのために人工知能を活用する競争はますます激化している。

2023 年の 8 つの人工知能テクノロジー トレンド

生成型人工知能

生成型人工知能は、既存のデータ コレクションから生成されます 新しいデータまたはコンテンツ。元の現実世界の入力にできるだけ近い入力データを生成するように設計されています。深層学習アルゴリズムは、コード、テキスト、写真、オーディオ、ビデオ、またはその他のデータ タイプを含むデータ セット内のパターンと特性を発見するために、このカテゴリの人工知能で使用されます。人工知能の生成は現在、さまざまな目的に使用されています。

量子機械学習

量子機械学習の開発は、現在困難な問題を解決できる複雑な機械学習モデルを作成できるため、テクノロジーにおける大きな進歩です。または解決が困難な問題 人工知能支援スーパーコンピューターを含む、複雑すぎる古典的なコンピューティング問題。その結果、IBM、マイクロソフト、アマゾンなどの企業がこの分野に多額の投資を行ってきました。

エッジ人工知能

エッジ コンピューティングは、分析をデータ ソースに近づけます。つまり、データ ソースには、リアルタイム データ処理に必要なインフラストラクチャが備わっています。ただし、エッジ AI はまだ初期段階にあり、その潜在的な市場規模は 2027 年までに 30 億ドルを超えると予想されます。

ただし、モノのインターネット (IoT) デバイスの人気が高まるにつれて、その人気はますます高まっています。実際、エッジ AI は、ローカル分析を通じてエネルギー消費を大幅に削減し、リモート コンピューター システムへのデータのオフロードに伴うプライバシーの問題を排除するため、人気が高まっています。

自動機械学習

人工知能により、自動機械学習業界は、ハイエンドでスケーラブルで効果的な機械学習モデルを開発できるようになりました。さらに、ニューラル ネットワーク モデルのパフォーマンスの向上に重点が置かれています。

モノのインターネットとデジタル ツイン

モノのインターネット (IoT) の拡大も、検討する価値のある新しいトレンドです。このカテゴリには、スマートフォンなどのインターネットに接続されたあらゆるガジェットが含まれます。たとえば、Uber は、交通ビジネスに革命を起こすために、IoT センサーを使用してこれらの車両をテストしています。ここでも人工知能の影響が明らかです。

#デジタル ツインは、製品またはプロセスがどのように機能するかをシミュレートする仮想モデルです。このモデルは、大規模製造業、エネルギー部門、都市開発に利益をもたらします。

ローコード、ノーコード AI

Web サイトやアプリ開発におけるローコード、ノーコードのトレンドは人工知能に移行し、企業はこれらのスマート システムをパーソナライズするための、事前に構築されたテンプレートとドラッグ アンド ドロップ テクノロジー。既存のワークフローへの AI の統合が加速され、企業内での AI の使用がより迅速に拡大されます。

サイバーセキュリティ

実際、テクノロジーの発展は予期せぬ結果をもたらし、企業とその従業員の機密情報やデジタル資産を危険にさらす可能性があります。人工知能ベースのサイバー防御保護手段と高度なセキュリティ システムを採用して、これらの脅威を検出します。これらの予防措置を講じることで、消費者を詐欺師やハッカーから守ることができます。

拡張分析

拡張分析は企業のデータの見方に影響を与えるため、さまざまな分野に応用されており、2023 年の AI の主要トレンドになります。データ予測によると、2025 年までにデータ ストーリーの 75% が拡張分析手法を使用して自動的に生成されるようになります。この成長するデータ文化は、ビジネス ユーザーやリーダーが、たとえデータの知識が不足していても、深い洞察を獲得し、重大な変化を特定するプロセスを自動化するのに役立ちます。

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