来年に備えて、業界の専門家は2020年の人工知能と機械学習の発展を予測しています。
人工知能と機械学習の開発により、人々は将来の職位の安全性を心配していますが、専門家はこの技術が作業モデルを完全に変えると信じていますか?2020年の人工知能の開発は5Gおよび他の開発技術なに? 人工知能の開発は、人々が考えるよりも近い 多くの人にとって、人工知能がすぐに仕事に取って代わるという考えにだまされないことが重要であり、代わりに、人々は今日の環境で人工知能のより微妙で実用的なアプリケーションに備えるべきです。 Hitachi Vantaraのデータ科学者であるAnya Rumyantseva博士は次のように述べています。人工知能が倫理的であるかどうかを取り巻く問題は無視することはできず、無視することもできませんが、短期的には、人々は映画で超人工知能の特徴を見ることはありません。」 また、人工知能技術を使用して交通信号を同期し、交通の流れをきれいにし、交通渋滞の時間を短縮し、二酸化炭素排出量に大きな影響を与えます。それは良い例です。 今後数年のうちに、気候変動から大規模な都市化に至るまで、今日の人間が直面している最大の問題を解決するために、人工知能が斬新で創造的な方法で適用されることが予想されます。 人工知能が説明されています 労働者間のデジタルスキルのギャップは、人工知能の可能性を最大限に実現する方法がわからないことを意味します。しかし、SnapLogicの最高技術責任者であるCraig Stewartは、この問題は2020年までに正しい方向に進む可能性があると述べました。 スチュワート氏は次のように述べています。「企業はAIとAIを活用した意思決定における透明性、可視性、信頼性の確保を目指しているため、透明性は今でも注目されており、2020年まで続きます。 「さらなる開発と拡張、および同様の努力。 このレベルの透明性と信頼性は、人工知能の最も良い点は、人間の能力を置き換えるのではなく強化することであると人々を説得し、それによって労働者の生産性を高め、スキルをより高いレベルに適用する自由を与えます価値活動。 」 強化された分析により使用量が増加 ビッグデータが企業内のデジタル開発の別のホットなトピックになると、この分野で成長が標準になるのは時間の問題かもしれません。 スチュワートは続けます:「人工知能、機械学習(ML)および自然言語処理(NLP)テクノロジーを組み合わせることにより、拡張分析は、2020年にますます使用される分析の作成、開発、および消費への新しいアプローチです。 。 強化された分析エンジンは、データを識別、クリーンアップ、分析し、ITまたはデータサイエンスチームの支援なしで実行できる次の手順を推奨できます。これらのテクノロジーを活用することで、ユーザーは質問をする必要さえありません。シナリオ分析とデータ駆動型の洞察は、幅広い従業員が利用できるようになります。 」 人工知能は仕事を置き換えるのではなく、仕事を増やす 人工知能と機械学習が一部の仕事に取って代わることが懸念される場合でも、一部のデジタルイノベーションの専門家は、これらの技術を徐々に取り入れることが最終的にはより協調的なプロセスになると考えています。 Insight UKのデジタルイノベーションサービスディレクターであるFelix Gerdes氏は、次のように述べています。「仕事の置き換えが懸念されているにもかかわらず、人工知能と機械学習はますます従業員のスキル向上に使用されます。 たとえば、顧客サービススタッフは、顧客に提供するアドバイスが正しいことを確認する必要があります。人工知能は、多数の変数を使用して複雑な顧客のクエリを分析し、作業者に解決策を提案することができます。これにより、プロセスが高速化され、自信が増します。ルフトハンザはすでにこのアプローチを使用して、より速く、より正確で、最終的にはより満足のいく顧客体験を実現しています。 」 人工知能はサプライヤーと顧客の関係を改善します 一部のテクノロジーストラテジストにとって、企業業務でAIが行える改善は、内政に限定されるべきではありません。 PROSの戦略担当副社長Geoff Webbは次のように述べています。「人工知能は、2020年にビジネスと顧客の関係を変革する中核となります。大規模かつ迅速な行動から洞察と知能を引き出すことができる唯一の技術です。企業は顧客とのより深いエンゲージメントに移行するため、人工知能をこのプロセスの中心に置く必要がありますが、同時に、顧客は人工知能ソリューションをラボから生産に持ち込むことにより、データサイエンスの研究を形成し続けます。そして開発計画。」 Webbはさらに、主要業績評価指標(KPI)が人工知能を活用したサプライヤーと顧客の関係を促進する上で重要な役割を果たすと述べました。 彼は、「eコマースなどの実際のビジネスケースに対処するAIソリューションを実装する場合、顧客は、理論またはシミュレーションベースのみに依存することなく、主要業績評価指標(KPI)を通じてこれらのソリューションの影響を測定できます評価。 これらの主要業績評価指標を追跡することで得られた経験と教訓は、目標の主要業績評価指標をより良く達成するために調整する方法を人工知能システムに直接伝え、人工知能システムの全体的なパフォーマンスとビジネスを推進する価値を提供します。 」 5Gは人工知能の開発を促進します 人工知能はデジタルビジネス戦略の特定の側面を強化できますが、独自のサポートが必要になります。 Infosys Consultingの人工知能および自動化のグローバルディレクターであるJohn Gikopoulos氏は、次のように述べています。「人工知能のメリットが必要な場合、エンドユーザーがクラウドで生活、作業、対話できるインフラストラクチャテクノロジーが必要です。 将来の人工知能アプリケーションには、大幅な高速化、無制限のアクセス、最小限の遅延が必要になります。これはまさに5Gがもたらすビジョンです。 5Gは、人々が現実を体験する方法に革命を起こすための重要な触媒になると言っても過言ではありません。高度なテレマティクス対応のヘルスケアサービスやほぼリアルなVR / ARインタラクティブエクスペリエンスなど、真に接続された家庭やワークスペースを提供するこれらは、5Gがすべての産業、機能、ユーザーにとって人工知能技術となったほんの一部の方法です一。 」 サービスとしての人工知能が登場します 「サービスとしての人工知能が登場します。今日、すべてがサービスとして使用できるようです。このモデルは、組織がテクノロジーを調達する方法を完全に変え、企業レベルのテクノロジーを小規模企業に組み込むことを可能にします。 AIをサービスとして非常にエキサイティングにしているのは、巨大な規模の経済がそれを使用したいすべての組織にアクセス可能にするだけではありません。また、人々がすべてのインフラストラクチャ、プラットフォーム、知識を活用して、真の持続可能な価値を創造できるようにします。 ソリューションの一部として人工知能をパッケージ化することで、人々は価値のある新しいユースケースを簡単に識別できるようになり、それらを提供するためのエンドツーエンドの説明責任プラットフォームを提供します。 」 |
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