日常生活における人工知能のトップ4の例[2022]

人工知能は急成長しているセクターです。 ヘルスケア、運輸、金融など、多くの分野でその影響を見ることができます。 魅力的なのは、その結果が小さいことも大きいこともあります。 この記事では、これらのAIの例のいくつかを見て、このテクノロジーがどのように影響力を持ち、不可欠になったかを理解します。

人工知能の例

1.輸送

運輸部門では、AIの例がたくさんあります。 タクシーサービスアプリからGoogleまで、複数の分野でAIの力を利用して複雑な問題を解決しています。 輸送におけるAIの優れた例は、自動運転車の開発です。

これらの車は、道路上の車両の総数を75％削減し、交通事故を約90％削減することができます。 それらはすべて開発中であり、今後数年で市場に登場する可能性があります。 AIオートパイロットは何十年にもわたって使用されており、航空セクターの重要な部分です。

グーグルマップ

Googleマップは、AIを使用して交通の速度を分析し、ある場所から別の場所への可能な限り最良のルートを推奨します。 2013年に交通アプリであるWazeを買収しました。この買収により、Mapsはユーザーの事故や建設に関するレポートを組み込むことができました。

さまざまなユーザーやデバイスから絶えず入力を取得する広範なデータベースを使用します。 多くの人がこのアプリを毎日の通勤に使用しているため、これは最も人気のあるAIのユースケースの1つです。 グーグルマップは、さまざまな要因に応じて、特定の目的地に到達するのにかかる時間を教えてくれます。 そのアルゴリズムは、さまざまな輸送方法やルートの正確なETAを決定するのに役立ちます。

ライドシェアリングアプリ

UberやOlaなどのライドシェアリングサービスの最大の課題の1つは、価格設定でした。 さまざまなシナリオの価格をどのように決定できますか？ この問題に取り組むために、彼らは動的価格設定を使用します。これは、ご想像のとおり、機械学習とAIに基づいています。

動的な価格設定により、乗車距離、需要、および可用性に応じてサービスの価格を決定できます。 MLとAIを使用して、他の問題も解決します。 これらのテクノロジーは、ETAの決定、集荷場所の検索、および不正の検出に役立ちます。

2.メール

電子メールは小さな領域のように見えるかもしれませんが、AIのユースケースとアプリケーションによって多くの進歩が見られます。 Gmailの自動返信の提案を複数回使用した可能性があります。 Googleは2015年にその機能をリリースし、それ以来、人気のある機能となっています。

メール内のAIのもう1つの結果は、Googleのオートコンプリートです。 ボタンを押すだけで文章を完成させるための提案が表示されます。 その機能を利用できる場合は、これらの長いメールを書く必要はありません。 メールでの人工知能と機械学習のその他の影響は次のとおりです。

詳細：人工知能の5つの重要な利点

メールの分類

Gmailのメールの分類は、「プライマリ」、「ソーシャル」、「プロモーション」の受信トレイで確認したはずです。 Gmailがこれらのメールをどのように分類するのか疑問に思ったことはありませんか。

この目的のために機械学習とAIを使用します。 Googleは、必要に応じてメールにマークを付けるたびに、これがどのように機能するかを研究論文で指摘しました。 Gmailはそれから学習し、それに応じてその種のメールを分類します。

スパムフィルタリング

Gmailがメールを分類する方法と同じように、スパムも認識できます。 スパムメールは多くの人にとって重大な問題です。 毎日約145億のメッセージがスパムです。 そして、スパムメールには多くの種類があります。

個人情報の盗難、フィッシング、詐欺は、スパムメールがもたらす多くの脅威のほんの一部です。 スパムを回避するために、GmailはAIとMLを使用してそのようなメールを認識します。 この状況では単純なフィルターはあまり役に立たないため、AIとMLが必要です。

たとえば、「ナイジェリアの王子」という用語を含む電子メールを除外する場合、それは一時的な解決策にすぎません。 スパマーは、この目的のために新しい名前の使用を開始します。 そのため、フィルターは、スパムを確実に識別するために常に学習する必要があります。

スパムフィルタリングのもう1つの問題は、パーソナライズです。 マーケティングメールは他の人にとってはスパムかもしれませんが、あなたにとってはスパムではないかもしれません。

読む： AIプロジェクトのアイデア

3.ファイナンス

人工知能は、経済学の分野で多くの用途があります。 たとえば、BettermentやWealthfrontなどの企業は、AIを使用して、専門家の投資家のベストプラクティスに基づいた投資アドバイスを顧客に提供しています。 このソリューションの利点は、人々が低コストで非常に価値のあるガイダンスを得ることができることです。

ロボアドバイザーは多くの分野で人気を集めています。 多くの若者は、これらのアドバイザーを使用して経済的な決定を下します。 このセクターの銀行やその他の主要な機関も、AIを使用してさらに進歩するためのさまざまな方法を模索しています。 銀行業務におけるAIの詳細をご覧ください。 それとは別に、金融における他のAIの例は次のとおりです。

詐欺の防止

信用格付けを決定する会社であるFICOは、AIを使用して不正取引に関する予測を行います。 銀行などの金融機関で行われている取引を分析することは、単純な人間の心ではほとんど不可能です。

銀行や大手金融機関の取引量は非常に多いです。 そのため、AIはこの点で役立ちます。 FICOはこの目的のためにニューラルネットワークを使用します。 トランザクションのサイズや頻度などの複数の要因をチェックして、信頼性を判断します。

モバイルで預金を確認する

米国の多くの大手銀行は、いくつかのスマートフォンアプリを介して小切手を預ける機能を提供し始めています。 これは、顧客が小切手を預けるためだけに銀行に物理的に出向く必要がないため、最も興味深いAIの例の1つです。

スマートフォンを取り出してアプリを開き、小切手をスキャンして入金するだけです。 これらのAIのユースケースでは、ソフトウェアは小切手の書き込みを調べ、OCRを使用して小切手をテキストに変換します。

4.ソーシャルメディア

ソーシャルメディアプラットフォームは、私たちの日常生活の不可欠な部分になっています。 そして、彼らは連絡が取れていませんでした。 すべての主要なソーシャルメディアプラットフォームは、何らかの方法で人工知能と機械学習を使用しています。

Snapchatのフェイシャルフィルターは、ソーシャルメディアにおけるAIの優れた例です。 彼らのフィルターはレンズと呼ばれ、2015年に登場しました。それ以来、Snapchatの主なハイライトになっています。 顔の動きを追跡し、それに応じてフィルターを適用します。

ソーシャルメディアでの他のAIのユースケースについて、次の点で説明しました。

フェイスブック

Facebookが友達の写真をアップロードするときにタグ付けできる友達をどのように提案するのか疑問に思ったことはありませんか？

Facebookはこの目的でAIを使用しています。 顔認識ソフトウェアを介して写真に写っている人物を識別し、それに応じて提案を提供します。 Facebookは、AIへの多額の投資を通じて、このような高度な顔認識を行うことができます。

Facebookは、顔認識技術により複数の企業を買収しました。 彼らは2016年にFaciometricsとMasqueradeを買収し、2012年にFace.comを買収しました。これらはすべて数百万件の買収でした。

FacebookがAIを使用しているのは、顔認識だけではありません。 また、AIを使用してユーザーのフィードをパーソナライズします。 AIは、Facebookがターゲット広告を改善するのにも役立ちます。 ターゲット広告の精度が高いほど、クリック率は高くなります。 Facebookは広告から収益を上げているため、ターゲティングの改善に重点を置いています。

詳細：人工知能のエキスパートシステム

InstagramとPinterest

Instagramはソーシャルメディア業界で急速に成長しました。 その急速な成長は、Facebookが2012年にこのプラットフォームを買収したさまざまな理由の多くでした。

InstagramもAIを使用しています。 人工知能を使用して絵文字のコンテキストを理解します。 絵文字の意味を理解することで、絵文字を人に提案するレコメンデーションシステムを構築しました。 たとえば、ショックを受けた絵文字は「OMG」の代わりになる可能性があります。

AIの無駄なアプリケーションのように見えるかもしれませんが、Instagramでは絵文字の使用が大幅に増加しています。 そして、この機能は、ユーザーエンゲージメントを強化するのに役立ちました。 また、人々がプラットフォームをどのように使用しているかを理解するのにも役立ちます。

同様に、PinterestはAIを使用して画像に存在するオブジェクトを検索します。 画像に存在するオブジェクトを識別した後、類似した画像（または「ピン」）をユーザーに推奨します。 スパムの防止と広告パフォーマンスの最適化は、Pinterestが機械学習を使用する他のいくつかの分野です。

チャットボット

複数のプラットフォームでチャットボットを見たことがあるはずです。 それらは人工知能の製品でもあります。 Facebookは2015年にWit.aiを買収しました。Wit.aiは、開発者がチャットボットを作成するのを支援するエンジンです。 これらのボットは、NLP（自然言語処理）を統合できます。

FacebookがWit.aiを買収した後、開発者にメッセンジャーをリリースし、開発者がこの目的でWit.aiの機能を使用することで、より会話的で高度なチャットボットを構築できるようにしました。

Slackはそのようなプラットフォームのもう1つの例です。 これにより、開発者はチャットボットを組み込むことができます。 ソーシャルメディアとは別に、多くのWebサイトもこのAIベースのテクノロジーを利用してユーザーエクスペリエンスを向上させています。 Pythonでチャットボットを作成する方法の詳細をご覧ください。

AIは未来です

ここで共有したさまざまなAIの例を読んだ後、このテクノロジーがどれほど影響力を持っているかを理解したはずです。 そして、それはまだ増加しています。 多くの組織は、AIを使用して、ユーザーエクスペリエンス、パフォーマンス、または効率を向上させています。

そのため、AIの専門家には大きな需要があります。 AIの専門家になりたい場合は、人工知能のコースを受講することをお勧めします。 また、私たちのブログにアクセスして、このトピックに関する私たちの記事やガイドを見ることができます。

また読む： 6回の人工知能が世界を驚かせた

まとめ

人工知能の例、機械学習について詳しく知りたい場合は、IIIT-BとupGradの機械学習とAIのPGディプロマをご覧ください。これは、働く専門家向けに設計されており、450時間以上の厳格なトレーニング、30以上のケーススタディを提供しています。課題、IIIT-B卒業生のステータス、5つ以上の実践的なキャップストーンプロジェクト、トップ企業との仕事の支援。