2023 年に市場が必要とする AI 開発とは

人工知能技術の進歩と革新は、企業や他の産業にとって有望で大きな価値になりつつあります。 デジタル化の時代において、私たちは人工知能技術が日常生活にどのように影響を与えているかをすでに目にしています。 そして、特に、家庭、職場、および周囲の多くの人々に影響を与えています。

人工知能技術の利点は、農業、自動車、ヘルスケア、法律、製造などの他の業界に大きな影響を与えました。 人工知能の開発はまだ続いているからです。 開発者がソフトウェアを強化して、効率的かつ効果的に市場に影響を与える余地はまだ十分にあります。

確かに、デジタル世界の未来では、新しい機能を導入する余地がたくさんあります。 ますます多くの人工知能の開発が出現するにつれて。 人工知能の能力は、データの指数関数的な増加に対応するために向上します。 したがって、2020 年に市場が必要とするいくつかのAI 開発を以下に示します。

強化学習

強化学習は、機械学習アルゴリズムの 3 番目の一般的なカテゴリです。 そして、試行錯誤に似た経験的逐次意思決定を使用するフレームワークです。 環境と対話して適切な行動をとった後、学習します。 この機械学習アルゴリズムの方法は、報酬を得るという目標に向かって動きます。

強化学習アルゴリズムは、教師ありおよび教師なし学習アルゴリズムとはまったく異なります。 教師あり学習は、ラベル付けされたデータセットを学習し、新しいデータ セットの可能性を予測できるシステムを構築する役割を果たします。 たとえば、特定の場所の車の価格から新車の価格を見つけることができます。

一方、教師なし学習アルゴリズムは、類似点の発見を担当します。 また、ラベル付けされていないデータ間を接続したり、それらをクラスタリングしたりします。 たとえば、教師なし学習アルゴリズムは、ラベル付けされていない一連の画像の色、サイズ、寸法、およびその他の多くのパラメーターを提供できます。

強化学習アルゴリズムが他の 2 つの一般的な形式と異なる点は、フレームワークであるにもかかわらず、データ認識技術を使用しないことです。 したがって、ビデオ ゲームの開発者は、ゲームを打ち負かすために必要な動きを決定するために、コンピュータ上でゆっくりと利用しています。

強化学習アルゴリズムは、機械学習ではかなり新しいものです。 そのため、このアルゴリズムを組み込んだゲーム機やロボットはごくわずかです。 ただし、さまざまな業界がすでに強化学習アルゴリズムに注目しており、その用途と利点を発見し、実験を続けています。

強化学習の潜在的な用途

市場が強化学習技術をどのように使用できるかについて、多くの検討がなされてきました。 ただし、いくつかの業界では、職場や労働力を支援するために強化学習テクノロジをどのように組み込むことができるかについてのアイデアを提供しています。

ヘルスケア業界では、強化学習マシンが、喘息、糖尿病、統合失調症などの慢性疾患のさまざまな治療方針を決定するのに役立ちます。 高等教育レベルでは、強化学習は、パーソナライズされた学習システムや、データ駆動型のインテリジェンス チュータリング システムによる教育に使用できます。

量子コンピューティング

市場は、大規模で複雑なデータ セットに対処するための新しいコンピューティング方法を必要としています。 従来の方法でのコンピューティングでは勝てないからです。 量子コンピューティングは、市場が確実に必要とする人工知能技術です。 多くの分野で新たなブレイクスルーに影響を与える可能性があるからです。

これらのブレークスルーのいくつかは、病気をより早く診断するための機械学習方法など、施設を大幅に改善してすべての人に利益をもたらす可能性があります。 量子コンピューティングによって可能になったもう 1 つのブレークスルーは、リソースを迅速に指示するアルゴリズム、命を救うための薬、さらには効率的な構造やデバイスを作成するための新しい材料を構築することです。

テクノロジーの革新により、量子コンピューターは計算を実行することで、より多くのデータを指数関数的に処理できるようになりました。 これは、オブジェクトの状態の確率に基づいています。 さらに、量子コンピューティングの優位性は、特定のタスクを管理する際に古典的なコンピューターよりも優れた量子コンピューターに対して使用される用語です。

量子コンピューターにより、開発者はこれまで以上に高速に計算を実行できるようになり、ハイエンドで高価なコンポーネントを備えたスーパーコンピューターよりも優れた性能を発揮しました。 ただし、量子コンピューターが使用する保存情報の単位は、量子ビットまたはキュービットです。

一貫性がない、不要なコンピュータを生成するなど、抜け穴はまだた​​くさんあります。 研究者と開発者は、量子ビットの一貫性を維持して、重要な計算のエラー率を減らす方法を見つけています。

人工知能と新技術の融合

人工知能の開発における重要な要素の 1 つは、他の新興技術との統合です。 人工知能とモノのインターネットの融合は、暗号通貨の台頭が劇的に増加しているため、市場が必要とするものです。

人工知能とモノのインターネットの融合によって生み出されたもう 1 つのイノベーションは、自動運転車です。 自動運転車は、車のいたるところにあるセンサーを使用してリアルタイム データを取得し、モノのインターネットによってのみ可能になりました。 AIモデルを強化する判断ベースの意思決定を行うための他のプログラムやソフトウェアとともに。

市場は、AI とモノのインターネットの融合を必要とします。 収集したデータに基づいて意思決定を行うことで、スマートなアクションを実行できるからです。 ただし、これらすべてのアクションは、機械学習のサブセットであるディープ ラーニングに見られる AI アルゴリズムがテクノロジーに含まれている場合にのみ発生します。

人工知能はまだ完全ではないため、別の破壊的なテクノロジーを統合することで、人工知能の抜け穴を埋めて改善することができます。 ブロックチェーンと AI を統合することで、互いの弱点を修正し、市場に利益をもたらすことができます。 AI の問題はプライバシーと信頼の問題ですが、ブロックチェーンの問題はセキュリティとスケーラビリティの問題です。

2 つの破壊的なテクノロジーを組み合わせることで、それぞれの問題に対処できるようになります。 それらを統合する利点は、ブロックチェーンが分散型データ市場に力を与え、人工知能アルゴリズムの透明性と信頼性を支援できるようになることです。

取り除く

人工知能にはまだ長い道のりがあります。 市場でのそれらの使用と利点は、エラーが発生するのを防ぐために、開発者によってまだ改善されています. 多くの業界にとって、AI テクノロジーが職場をどのように改善しているかは明らかです。 また、従業員の効率と生産性を高めるのにも役立ちます。

翌年に市場が必要とするAI の開発は、技術の進歩とイノベーションのほんの一部にすぎません。 遅かれ早かれ、技術の新しいトレンドがリリースされ、市場が改善され、消費者の生活が楽になります。

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