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AI関連

Artificial Intelligence


1.  AI(人工知能)とは

AI(Artificial Intelligence)は記憶や学習など高度な作業に必要となる人間の知能をコンピューター上で人工的に構築して、これまで人間が脳内で行ってきた作業を再現する仕組みや研究のことを指します。
人間の知能の一部をソフトウェアを用いて人工的に再現したものがAIとなります。


 AIの考え方 
「人工知能」とは何だと思うでしょうか?まるで人間のようにふるまう機械を想像するのではないでしょうか?これは正しいとも,間違っているともいえます.

なぜなら,人工知能の研究には二つの立場があるからです.一つは,人間の知能そのものをもつ機械を作ろうとする立場,もう一つは,人間が知能を使ってすることを機械にさせようとする立場です.そして,実際の研究のほとんどは後者の立場にたっています.ですので,人工知能の研究といっても,人間のような機械を作っているわけではありません.


▶︎引用元:人工知能学会  https://www.ai-gakkai.or.jp/whatsai/AIwhats.html





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AIの歴史


2. AIの歴史

AIの歴史は意外と古く、1950年代前半から幾度ものAIブームを繰り返し、世界中の多くの研究者たちによって少しずつその技術が進歩してきました。

現在のAIブームは第三次AIブームと呼ばれており、人工知能が自ら学習を行い、新たな判断基準を設定するディープラーニング(深層学習)の登場により、人間の手を離れて自己成長を続けることが可能となりました。現在は徐々にAIが独り立ちを始めている時代で活用事例としては医療関係を始め小売業など、幅広い業種における最先端の技術の一つとしてAIの活躍が目立ってきています。

 AI活躍の要因 

●ビッグデータの普及(データ量の増加)
●コンピュータの情報処理能力の向上
●深層学習や機械学習などの技術進歩


 シンギュラリティ 

ここ数年でよく耳にするシンギュラリティ(技術的特異点)とは、
一言でいうと「機械が人間の脳を超える」ことです。
レイ・カーツワイル博士が提唱し、少なくとも2045年までには人間と人工知能の能力が逆転するシンギュラリティに到達すると言われています。


3.  AIと機械学習・深層学習

AIはコンピューターサイエンスの分野の一つです。
AIと共に話題になった機械学習深層学習(ディープラーニング)はAIの仕組みの一つであり、
さらに、深層学習は機械学習の中の手法の一つです。
※右図参考

 機械学習 
大量のデータから反復学習をし、データの特徴(規則性、ルール、判断基準など)を発見し、判断や予測を行う仕組み。

 深層学習 
機械学習を発展させた手法。人の神経回路をモデルにしたニューラルネットワークを使い、
特徴の設定や組み合わせをAIが自動で行い、判断や予測をする。







AI


4.  AIの用途と活用

様々な業界・業種で活用されているAIですが、大きく分けると用途は以下の3つに分けられます。

 予測  データに基づいて未来に起こり得る事象を予測する
→数値予測、マッチング、意図予測、ニーズ予測

 識別  物事の種類や性質などの違いを見分ける
→音声認識、画像認識、動画認識、言語改正

 実効  自動で作業タスクを実行する
→表現生成、デザイン、行動最適化、作業の自動化(自動運転など)


▶︎参考:総務省「ICTの進化が雇用と働き方に及ぼす影響に関する調査研究」(平成28年)



INSIGHT LABのAI関連サービス

ここではAIを活用したINSIGHT LABのサービスをご紹介致します。

Know Bee Project

Know Bee Project

Know Beeは、AI(人工知能)を活用したソリューションプロジェクトです。 創業より蓄積したデータサイエンスのノウハウに、AIを加え社会やビジネスの多くの課題解決に最適なソリューションを提供するプロジェクトです。 プロジェクト名は[知の集合体]を表し、蜂の特徴である「俊敏性」「社会性」「組織力」「勇気」「力強さ」をもとにプロジェクトを推進してまいります。

NEWS AI SEARCH

NEWS AI SEARCH

毎日30万件ほどの英文ニュースを収集し、最先端のAI(人工知能)技術を用いて組織の関心を学習し続け、継続して利用するほど最適な英文ニュースを受け取ることができるようになる法人向けの英文ニュースキュレーションサービス。

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