AIの概要：歴史、コンポーネント、長所と短所、例とアプリケーション

最近、人工知能について多くの話があります。 「AIこれ、AIあれ」それを止めることはできません。 ですから、「AIとは何ですか？ なぜみんながそれについて話しているのですか？」

このAIの紹介では、このトピックについて詳しく説明するので、心配しないでください。 AIとは何か、そしてAIがテクノロジーセクターで非常に重要である理由を学びます。 始めましょう。

AIとは何ですか？ 人工知能の説明

インテリジェンスとは、問題を学び、解決する能力を指します。 人間は知的な生き物です。 私たちは何世紀にもわたって私たちが直面している問題について学び、それらの解決策を開発してきました。 それが私たちがここまで来た理由です。

さて、人間は、もし私たちが何か知的なものを作ることができたらどうなるだろうと考えました。 そして、私たちが何か知的なものを作ったとしても、その知性をどのように測定するでしょうか？

私たちは今、新しい問題に直面し始めました。それは、人間ではないものでインテリジェンスをどのように製造するかということでした。 そして、この問題を解決するための努力の中で、私たちは「人工知能」を思いついた。

インテリジェンスは知識を獲得する能力です。 つまり、人工知能は、それが得た知識を学習して適用することができると言えます。 AIソリューションは人間のように機能し、人間のように考え、人間のように選択を行います。

これらのマシンは、知識を広げ、意識を高めながらより良い意思決定を行うことができます。 また、ロボットでAIを使用すれば、効率の向上など、これらのマシンの利点も活用できます。
AIを使用することで、人間の監督を必要とせず、自律的な組織として機能できるソリューションを作成できます。 AIには多くの利点があり、それらについて詳しく説明します。 しかし、最初に、このテクノロジーの歴史を見てみましょう。

AIの歴史

前のセクションで述べた2番目の問題、「マシンのインテリジェンスをどのように測定するか」を思い出してください。

英国の数学者であるアランチューリングは、1950年にこの質問を思いつき、「計算する機械と知性」という名前の論文を発表しました。 彼はまた、マシンがインテリジェントであるかどうかを判断するのに役立つチューリングテストと呼ばれるテストをリリースしました。

チューリングとは別に、多くの研究者や数学者がこの分野に興味を持っていました。 「人工知能」という用語は、1956年の会議で造られました。 政府は1980年まで何年にもわたってその開発に焦点を合わせていました。AIの研究は、無関心で進行が遅いため、この期間中に停止しました。 しかし、数年後、作業が再開されました。

1997年、IBMのディープブルーはロシアのグランドマスターであるギャリーカスパロフを破りました。 それ以来、AIは長い道のりを歩んできました。

携帯電話から病院まで、どこでも見ることができます。 多くの企業は、AIを使用してより良いソリューションを開発し、さまざまな問題を解決することに重点を置いています。

詳細：人工知能アプリケーション

人工知能を構成するものは何ですか？

人工知能の分野は広いです。 多くのサブセットとセクターがあります。 AIに慣れるためには、コンピュータサイエンスだけを学ぶだけで十分だと考える人もいます。 しかし、AIはそれだけではありません。

まず、次のようなインテリジェンスの基本概念に精通している必要があります。

• 言語の理解
• 推論
• 問題解決
• 学ぶ

インテリジェンスには他にも多くの側面がありますが、これらは最も顕著なものでした。 インテリジェンスの一般的な知識とは別に、次の主題についても学ぶ必要があります。

• 数学
• 統計学
• 生物学
• ニューロン

AIシステムには環境とエージェントがあります。 エージェントは、ロボットだけでなく人間でもかまいません。 そして、その環境で特定の目標を達成する必要があります。 エージェントには、環境を認識するセンサーと、それに作用するエフェクターがあります。 バックグラウンドに存在する唯一のエージェントである場合、その目標を達成することは非常に簡単な作業です。 しかし、そうでない場合は、環境を評価し、考えられる結果を予測し、それに応じて適応する必要があります。 これは、AIシステムがどのように機能するかについての必要な説明です。

また読む：人工知能と機械学習の学習

人工知能の利点

AIの主な利点は次のとおりです。

1.間違いが少ない

人工知能ソリューションは、エラーを大幅に減らすことができます。 多くの場合、人間は疲労、疲労、または不注意によるエラーを引き起こします。 AIソフトウェアやマシンはこれらの問題に直面していません。 その結果、ミスが少なくなります。 さらに、すべての反復から学習するため、精度がさらに向上します。

2.速い

AIシステムは、人間のチームよりも速いペースで機能します。 これにより、高性能が必要な領域に適しています。

3.信頼できる

先に述べたように、AIシステムはエラーを起こしません。 これにより、他の選択肢よりも信頼性が高くなります。 あなたは彼らがより高い精度で働き、あなたが望む結果を与えることを信頼することができます。

4.支援

AIソリューションはサポートに優れています。 AIソリューションを使用して、さまざまなタスクを支援します。 たとえば、飛行機のパイロットはAIベースの自動操縦システムを使用して、飛行機の飛行を支援します。 もう1つの日常的な例は、Googleマップです。 AIを使用して、2つの場所間の最速ルートを見つけ、それに応じて提案を提供します。

5.パブリックアプリケーション

AIは多くの公益事業に最適です。 これは、データ管理で公的機関を支援することができます。 AIのより高度なアプリケーションは、自動運転車です。 自動運転車は、交通渋滞や事故を減らすのに役立ちます。 AIを適用して公共サービスやユーティリティを強化できる分野は他にもたくさんあります。

詳細：人工知能の5つの重要な利点

人工知能のデメリット

AIの導入には多くの利点がありますが、欠点もあります。 人工知能の主な問題は次のとおりです。

1.高価

AIソリューションは、他のソリューションと比較して非常にコストがかかります。 適切なAIシステムに必要なハードウェアとソフトウェアは非常に高価です。 しかし、私たちがより多くの技術的進歩を遂げ、より安価なソリューションを開発するにつれて、この問題を解決することができます。

2.創造性の欠如

AIシステムは人間よりも高速でスマートですが、創造的ではありません。 彼らは「箱から出してすぐに使える」解決策を想像して思いつくことはできません。 これが、これらのソリューションがほとんどの場合人間の監督を必要とする理由です。 彼らはあなたが彼らに指示したことだけをします。 そして今のところ、私たちは想像力豊かなロボットを思い付いていません。

3.感情がない

AIシステムには感情が欠けています。 彼らは私たちのように幸せや悲しみを感じません。 専門家は、現代のAIは感情を感じることができないと言います。 しかし、人間の感情を認識し、それに応じて反応できるAIソリューションがあります。 このようなAIソリューションは、治療や仮想支援など、多くの分野で役立ちます。

4.より多くの依存

より優れたAIソリューションを開発するにつれて、テクノロジーへの依存度が高まっています。 AIなどのテクノロジーに依存することが人間の劣化につながるのではないかと心配する人もいます。

なぜ人工知能が必要なのですか？

AIの重要性について言及しなければ、AIの紹介は不完全になります。 お気づきかもしれませんが、AIには多くの利点があります。 次に、なぜそれが必要になるのかを理解しようとします。

大きな問題を解決する

AIは多くの重要な問題を解決することができます。 さまざまな業界が重要な問題を解決するためにAIを採用しています。 たとえば、ヘルスケアセクターの多くの組織は、ワークフローを合理化するためにAIを使用しています。 同様に、農業セクターの新興企業はAIを使用して重要な問題を解決しています。

Cropinは、AIを使用して土壌モニタリングを実行するスタートアップです。 それは農民が彼らの土壌に応じてより良い種子や作物を選ぶのを助けることができます。 ヘルスケアや農業とは別に、他の多くの業界がAIを使用して重大な問題を解決しています。 これらには、金融、輸送、教育、および他の多くが含まれます。

より良い施設

AIにより、システムはそれ自体を強化できます。 彼らは自分の過ちから学び、毎回パフォーマンスを向上させることができます。 この高品質のAIソリューションにより、多くのセクターに適しています。

企業はAIシステムを使用して、反復的なタスクを自動化できます。 また、公共サービスがAIからどのように利益を得ることができるかについてもすでに説明しました。 これらの実装はすべて、人々が強化された施設やサービスを享受できるようになるため、人々の生活の質の向上につながります。

新しい機会

人工知能は私たちにたくさんの新しい機会を開きます。 人間がアクセスできない場所でインテリジェントマシンを使用できるようになりました。 人工知能と機械学習の組み合わせの柔軟性により、それらは非常に用途が広くなります。

私たちは、さまざまな分野でAIの数多くのアプリケーションをまだ調査しています。 AIシステムが2、3年で何ができるかは誰にもわかりません。 そして、それは調べる価値があります。

AIの例

以下は、私たちの日常生活におけるAIのいくつかの顕著な例です。

• スマートフォンの顔認識システム。
• Googleマップは、AIを使用して2つの場所間の最速ルートを予測します。
• ソーシャルメディアプラットフォームは、AIを使用して、サイトから不適切なコンテンツを監視および削除します。
• EコマースストアはAIを使用して、ユーザーの購入履歴に応じてユーザーに商品を推奨します。
• FacebookやWebサイトに存在するチャットボット。
• 製造工程で使用する自走式ロボット。
• AmazonのAlexaやAppleのSiriなどのスマートアシスタントもAIを使用しています。 AIの日常的なアプリケーションについてもっと読む。

AIについてもっと知る

AIの紹介を気に入っていただけたでしょうか。 このトピックは広大であり、この記事ではそれを正義にしようとしました。 人工知能とそのアプリケーションについて詳しく知りたい場合は、ブログにアクセスすることをお勧めします。 そこには、学習の旅に役立つガイドやリソースがたくさんあります。

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と課題、IIIT-を提供します。 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。