人工知能の最新動向を把握する方法

人工知能(AI)は急速に進化している。AIの現状を理解するためには、この分野の最新の研究を勉強することが重要である。

人工知能を理解する - オーストラリアでのキャリア、入学および要件

人工知能とは?

人工知能は、機械の助けを借りて処理される人間の知能のシミュレーションです。コンピューター サイエンスでは、現実のシナリオに導入されたときに人間のように機能し、行動できるインテリジェントな機械と技術の形成を強調する分野があります。人間の知性を反映するために人工知能が実行できるプロセスはたくさんあります。人間の知性のプロセスのいくつかには、推論、学習、自己修正などが含まれます。

学習の一環として情報を取得し、それを使用するルールを取得するのは AI の仕事です。 AI はこれらのルールを使用して、可能な限り近い結論に到達します。 AI アプリケーションの例としては、音声認識、計画、問題解決、学習、エキスパート システム、マシン ビジョンなどがあります。一部のコンピュータは AI の助けを借りていくつかの計画や活動を実行するように設計されています。

学生のための人工知能

これは、簡単に言えば、人間のように歩いたり話したりするインテリジェントなマシンを作成する研究を扱うコンピューター サイエンス。長年にわたり、AI はテクノロジー業界の重要な部分になりました。

ますます多くの学生が、人工知能でキャリアを築き、研究のために AI を選択することを検討しています。これらすべてが、AI コースに対する需要の大幅な増加を示していることが証明されています。それに入る前に、AI に関連する研究は非常に技術的で専門的であることを知っておく必要があります。学生は通常、学習、移動、解決などの特性のプログラミングを含む、AI に関連する問題を研究するコースを受講します。

人工知能のコース

人工知能のコースを見つけることになると、さまざまなレベルで提供されていることがわかります。しかし、最近 AI が登場したため、そのコースはまだ初期段階にあります。その初期段階は、その重要性が過去数年間で飛躍的に増大したことの証拠です。

そして、開発を見てその人気に続いた後、いくつかの機関が現在、AI コースを考え出しています。世界中の主要な教育機関が AI の研究をカリキュラムに導入しています。そして、これを実施しているのは科学大学や技術大学だけではありません。他の多くの教育機関も AI コースのプールに指を浸しています。

これらの AI コースは、科学、数学、テクノロジー、データ サイエンス、コンピューター研究、神経科学などの分野の傘下にあります。オーストラリア全土のいくつかのプレミアムおよびノープレミアム機関は、AI に関する卒業証書、大学院、大学院、および証明書レベルのコースを提供しています。 AI を専門とする理学修士 (M.Sc)、技術学士 (B.Tech)、または技術修士 (M.Tech) の学位を取得することは、これまで以上に簡単になりました。興味のある学生のために、遠隔学習プログラムや短期人工知能コース オーストラリアを提供している大学もあります。

入学手続きは簡単です。適切な大学を選択することから始まり、フォームに記入して登録プロセスを完了します。すべての大学には独自の資格基準があり、知識を評価するための入学試験さえある場合があります。これにより、将来のために AI コースを受講したいすべての人にとって、入学手続きが公平になります。

お探しの場合 人工知能コース オーストラリアの場合は、お問い合わせください。人工知能コースで最高の学習体験を得ることができます。 AI コース メルボルン<のシラバスと入学手続きについて知る/a> データ サイエンスの未来に足を踏み入れる

記事の出典: https://EzineArticles.com/expert/Shalini_M /2609777



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人工知能は、今後 10 年間で私たちの生活にどのような影響を与えるでしょうか?


人工知能 - 私たちは今日どこにいますか?

確かに、最近人工知能についてよく耳にしますが、人工知能が実際に何であるかを本当に理解している人はほとんどいません。新参者や初心者をさらに混乱させるのは、人工知能の分野にいる多くの人々がその定義について議論していることです.この問題をさらに悪化させているのは、実際にはそうではないのに、ベンチャー企業が自分たちの技術を人工知能主導だと宣伝し始めていることです。

人工知能の分野の企業は、いくつかの異なるカテゴリに分類されます。 1 つは、人工知能が人間の意思決定を模倣する、または人間の意思決定を模倣しているように見えるコンピューター ソフトウェアであると信じている人々です。次に、ニューラル ネットワーク処理が真の人工知能であると信じている純粋主義者と自称するグループがあります。もちろん、両方のタイプについて説明します。また、作成者やマーケティング担当者が人工知能と名付けたさまざまなアプリケーションや技術、または十分に類似していると思われる技術についても触れます。

今日、検索エンジンなどのアプリケーションは、インターネット、自動操作、インタラクティブな e ラーニング システム、音声、顔の特徴、指紋、スペル チェッカー、音声、スパム対策プログラム、またはデータベースをスキャンして異常を検出するアルゴリズムの認識ソフトウェア。もちろん、自動運転車、自動操縦飛行機、企業の電話システム、天気予報、株式取引、軍事ネット中心の戦争、自動倉庫、コンピューター空間システムなどのアプリケーションがより強力になればなるほど、人工知能はより重要になります.

人工知能がコンピューター自体と同じくらい私たちの生活を変えたことは比較的簡単にわかるはずです。将来的には、人工知能を備えたロボット アンドロイドが家庭にあり、意思決定コンピューターが職場にあることで、さらに大きな変化が起こるでしょう。将来的には、政府、輸送システム、お金の流れ、環境、流通システム、バーチャル リアリティ エンターテイメント システムなど、思いつく限りのすべてを人工知能が実行するようになるでしょう。おそらく、この本を読んだ後、実際にあなたの業界でもっと多くのアプリケーションを思いつくかもしれません?

空は人工知能の限界ですか?確かに、私たちはすでに水中と地下で AI を使用しているため、そうではないように見えますが、おそらくそうではありません。したがって、空は限界ではなく、この次元の地面や他のものも限界ではありません.人工知能は、単一次元の時間、空間、エネルギー、または物質にさえ限定されません。将来的には、人工知能コンポーネントを使用して人間と機械が融合するアドオン機能を人間が持つ可能性があります。したがって、人工知能システムの現在の状況を調べると、最も適切な答えは次のようになります。 私たちは氷山の一角にいます.

さらに差し迫った問題は、どのように進めるべきかということです.人類は、私たちのすべてと私たちが築いてきたすべてを犠牲にしたり危険にさらしたりすることなく、この技術の前進を続けるための規律と誠実さを持っていますか?

"Lance Winslow" - オンライン Think Tank フォーラム ボード。革新的な考えと独自の視点をお持ちの場合は、ランスと一緒に考えてみてください。 www.WorldThinkTank.net/。ランスは定年退職したオンライン ライターです。

記事の出典: https://EzineArticles.com/expert/Lance_Winslow/5306





人工知能の専門家の給与 - 豊富な給与と優れたキャリアの機会


人工知能は、今後 10 年間で私たちの生活にどのような影響を与えるでしょうか?

このエッセイの主な焦点は、人工知能 (AI) の未来です。 AI がどのように成長する可能性があるかをよりよく理解するために、まず AI の歴史と現在の状態を探るつもりです。私たちの生活における人工知能の役割がこれまでどのように変化し、拡大してきたかを示すことで、将来の傾向をより正確に予測できるようになります。

ジョン・マッカーシーは、1956 年にダートマス大学で初めて人工知能という用語を作り出しました。この時点で、電子コンピューター、そのような技術の明らかなプラットフォームはまだ 30 年未満で、講堂のサイズであり、ストレージ システムと処理システムは遅すぎてコンセプトを正しく行うことができませんでした。 80 年代と 90 年代のデジタル ブームになって初めて、システムを構築するためのハードウェアが AI 理論家の野心に乗り出し、この分野が本格的に動き始めました。人工知能が過去 10 年間で達成された進歩に匹敵することができれば、今後 10 年間でコンピューターが私たちの生活の一部になるのと同じくらい日常生活の一部になるでしょう。人工知能は誕生以来、さまざまな説明がなされてきましたが、これまでの歴史の中で最も重要な変化は、その目的をどのように定義したかにあります。 AI が若い頃、その目的は人間の心の機能を複製することに限定されていましたが、研究によって、昆虫や遺伝物質など、複製する新しいインテリジェントなものが開発されたことが明らかになりました。フィールドの限界も明らかになりつつあり、今日私たちが理解しているように、この AI が出現しました。最初の AI システムは、純粋に象徴的なアプローチに従いました。古典的な AI のアプローチは、一連のシンボルとそれらを操作するためのルールに基づいてインテリジェンスを構築することでした。このようなシステムの主な問題の 1 つは、シンボルの接地の問題です。システム内の知識のすべてのビットが記号のセットで表され、特定の記号のセット (たとえば「犬」) が記号のセット (「犬の哺乳類」) で構成される定義を持っている場合、その定義には定義が必要です。 (「哺乳類: 4 本の手足があり、内部温度が一定の生物」)、この定義には定義などが必要です。この象徴的に表現された知識が、それ以上の定義を必要としない方法で完全に記述されるのはいつですか?これらのシンボルは、定義の永遠の再帰を避けるために、シンボルの世界の外で定義する必要があります。人間の精神がこれを行う方法は、シンボルを刺激と結びつけることです。たとえば、犬を考えるとき、犬の哺乳類とは思わない場合、犬がどのように見えるか、どのような匂いがするか、どのように感じるかなどを覚えています。これは感覚運動の分類として知られています。 AI システムがタイプされたメッセージを超えた感覚にアクセスできるようにすることで、私たちと同じように、感覚入力に含まれる知識を根付かせることができます。多くのアプリケーションで成功することが判明したため、従来の AI が完全に欠陥のある戦略だったと言っているわけではありません。チェスのアルゴリズムはグランド マスターを打ち負かすことができ、エキスパート システムは制御された状況下で医師よりも正確に病気を診断でき、誘導システムはパイロットよりも上手に飛行機を飛ばすことができます。この AI モデルは、脳の理解が今日ほど完全ではなかった時代に開発されました。初期の AI 理論家は、古典的な AI アプローチが AI で設定された目標を達成できると信じていました。計算は主にシンボル操作に基づいており、Church/Turing 論文によると、計算はあらゆるものをシンボリックにシミュレートできる可能性があります。ただし、従来の AI の方法は、より複雑なタスクにうまくスケールアップできません。チューリングはまた、チューリング テストとして知られる人工知能システムの価値を判断するテストを提案しました。チューリングテストでは、互いに通信可能な端末を備えた2つの部屋が設置されます。テストを審査する人は、1 つの部屋に座っています。 2 番目の部屋には、別の人、または人をエミュレートするように設計された AI システムがいます。審査員は 2 番目の部屋にいる人またはシステムと通信し、最終的に人とシステムを区別できなければ、テストは合格です。ただし、このテストは、最新の AI システムに適用するには十分に広範ではありません (または広すぎます...)。哲学者のサールは 1980 年にチャイニーズ ルームの議論を行い、コンピューター システムが中国語を話し、理解するためのチューリング テストに合格したとしても、サール自身が同じプログラムを実行できるため、それが中国語を理解しているとは限らないため、彼が理解しているという印象を与えると述べました。中国語、彼は実際に言語を理解しているわけではなく、システム内の記号を操作しているだけです.彼が実際には単語を理解していなくても、中国語を理解しているという印象を与えることができれば、知能の真のテストは、このテストが提示するものを超えたものでなければなりません.

今日、人工知能はすでに私たちの生活の主要な部分を占めています. .たとえば、Microsoft Word だけでも AI ベースのシステムがいくつかあります。オフィス ツールの使い方を教えてくれる小さなペーパー クリップは、ベイジアンの信念ネットワークに基づいて構築されており、単語のつづりを間違えたり、文章の言い回しが適切でなかったりした場合にそれを示す赤と緑の波線は、自然言語の研究から生まれました。ただし、これは私たちの生活にプラスの影響を与えていないと主張することもできます。そのようなツールは、優れたスペルと文法を労力を節約するデバイスに置き換えただけで、同じ結果が得られます.たとえば、私は「successfully」という単語を入力するたびに強制的にスペルを間違えたり、複数の二重文字を含むいくつかの単語を間違ったりしますが、使用するソフトウェアが私の作業を自動的に修正してプレッシャーを軽減するため、これはもちろん問題ではありません私が改善します。最終的に、これらのツールは英語のライティング スキルを改善するどころか、損なってしまいました。音声認識は、自然言語研究から生まれたもう 1 つの製品であり、人々の生活により劇的な影響を与えてきました。音声認識ソフトウェアの精度が向上したおかげで、2 年前に敗血症で視力と手足を失った、信じられないほどの知性を持つ私の友人がケンブリッジ大学に行くことができました。音声認識は、完璧で予測可能な英語を話していない限り、成功率が低すぎて役に立たなかったため、非常に貧弱なスタートを切りましたが、今ではその場で言語翻訳を行うことができるようになりました.現在開発中のシステムは、英語から日本語へのリアルタイム翻訳を備えた電話システムです。これらの AI システムが成功しているのは、チューリング テストを受ける可能性のあるシステムのように、人間の精神全体をエミュレートしようとしないためです。代わりに、それらは私たちの知性の非常に特定の部分をエミュレートします。 Microsoft Word の文法システムは、文の文法上の正確性を判断する私たちの知能の一部をエミュレートします。これは判断を下す必要がないため、単語の意味はわかりません。音声認識システムは、私たちの知能の別の明確なサブセットである音声の象徴的な意味を推測する能力をエミュレートします。また、「オンザフライ トランスレータ」は、音声認識システムを音声合成で拡張します。これは、人工知能システムの機能をより正確に使用することで、その操作がより正確になることを示しています。

人工知能は、現在も実行されているタスクを高速化する上で非常に貴重な支援を提供できるようになりました。会計および税務ソフトウェアで使用されるルールベースの AI システムなどの人々によって、検索アルゴリズムなどの自動化されたタスクが強化され、車のブレーキや燃料噴射などの機械システムが強化されます。興味深いことに、人工知能システムの最も成功した例は、それを使用している人々にはほとんど見えないものです。コンピューター制御のブレーキ システムのおかげで車の衝突をかろうじて回避できるとき、AI が命を救ってくれたことに感謝する人はほとんどいません。

現代の AI における主な問題の 1 つは、人々が理解する常識をどのようにシミュレートするかということです。彼らの初期。 1990 年に開始された CYC プロジェクトと呼ばれる現在進行中のプロジェクトがあります。このプロジェクトの目的は、AI システムが保持するデータをより人間的な意味で理解できるようにするために、AI システムが照会できる常識データベースを提供することです。 Google などの検索エンジンは、このプロジェクトで収集された情報をサービスの改善に利用し始めています。たとえば、マウスまたは文字列という単語を考えてみましょう。マウスはコンピューター入力デバイスまたはげっ歯類のいずれかであり、文字列は ASCII 文字の配列または文字列の長さを意味します。私たちが慣れ親しんでいる検索機能では、これらの単語のいずれかを入力すると、指定された検索用語を含むすべてのドキュメントへのリンクのリストが表示されます。検索エンジンに「マウス」という単語が与えられたときに CYC の常識データベースにアクセスできる人工知能システムを使用することで、電子的なものか毛皮のようなものかを尋ねることができます。次に、目的のコンテキスト外の単語を含む検索結果を除外できます。このような常識データベースは、AI がチューリング テストに合格するのにも非常に役立ちます。

これまで、非常に閉じた世界と相互作用する人工システムについてのみ説明してきました。検索エンジンは常に検索用語を文字のリストとして取得し、文法パーサーは 1 つの言語で文を形成する文字列を処理するだけで済み、音声認識システムはユーザーが話す声と言語に合わせて自分自身をカスタマイズします。現在の人工知能の方法が成功するためには、機能と環境を注意深く定義する必要があります。将来的には、AI システムは環境を知らなくても動作できるようになります。たとえば、Google 検索を使用して、テキストを入力して写真を検索できるようになりました。想像してみてください。検索の説明の任意の手段を使用して何かを検索できるとしたら、代わりに Google にアクセスして猫の写真を与えることができます。写真が与えられたことを認識し、それが何の写真であるかを評価しようとすると、写真の焦点を分離し、それが猫であることを認識し、猫について知っていることを見て、それがペルシャ猫であることを認識します.次に、検索結果をグルーミング、購入場所、写真など、ペルシャ猫に関連するカテゴリに分類できます。これは単なる例であり、現在この方向で行われている研究があるかどうかはわかりません。その中で強調しようとしているのは、AI の未来は、それぞれのアイデアの長所を活用するために、知識を表現する既存の技術と方法を融合することにあるということです。私が示した例では、猫を認識するための画像分析、検索結果を細分化する適切なカテゴリを選択するためのインテリジェントなデータ分類、および CYC データベースによって提供されるような強力な常識の要素が必要になります。また、含まれる知識を表す方法が異なる多くの個別のデータベースからのデータを処理する必要があります。 「知識を表現する」とは、知識をマッピングするために使用されるデータ構造を意味します。知識を表す各方法には、アプリケーションごとに異なる長所と短所があります。論理マッピングは、一連のルールが明確に定義されている医師や会計士を支援するエキスパート システムなどのアプリケーションにとって理想的な選択肢ですが、火星パスファインダー プローブによって実行されるロボット ナビゲーションなどの分野では柔軟性に欠けることがよくあります。このアプリケーションでは、火星に着陸する前にさまざまな地形でトレーニングできるため、ニューラル ネットワークの方が適している可能性があります。ただし、音声認識やその場での言語翻訳などの他のアプリケーションでは、ニューラル ネットワークは柔軟性に欠けます。これは、含まれるすべての知識を数値と合計に分解する必要があるためです。知識を表現する他の方法には、セマンティック ネットワーク、形式論理、統計、質的推論、ファジー論理などがあります。これらの方法のいずれかが特定の AI アプリケーションにより適している場合があります。これは、システムの効果をどの程度正確にする必要があるか、動作環境について既にどの程度わかっているか、およびシステムが処理しなければならない可能性が高いさまざまな入力の範囲によって異なります。

最近では、AI の研究への投資も著しく増加しています。これは、企業がこれらのツールの時間と労力を節約できる可能性を認識しているためです。 AI は、既存のアプリケーションを使いやすくし、ユーザーの行動をより直感的に理解し、実行環境の変化をより認識できるようにします。AI 研究の初期の段階では、この分野は投資家が期待していたほど早く目標を達成できませんでした。新資本の低迷につながった。しかし、AI が労働時間の節約とより効率的なソフトウェアへの 30 年間の投資を十分に回収したことは疑いの余地がありません。 AI は現在、軍事、商業、および政府の世界からの恩人とともに、投資の最優先事項となっています。国防総省は最近、AI ベースのシステムに 2,900 万ドルを投資して、パーソナル アシスタントが通常行うのと同じ方法で将校を支援しました。

50 年代に AI が誕生して以来、AI は数学と物理学から進化生物学へと拡大してきました。 、心理学、認知研究は、システムが有機的であろうと電子的であろうと、インテリジェントシステムを構成するものをより完全に理解することを期待しています。 AI は、余暇の追求、通信、輸送、科学、宇宙探査において、すでに私たちの生活に大きな変化をもたらしています。マイクロプロセッサやその他の AI などの複雑なものを設計する際に、時間をより効率的に使用するためのツールとして使用できます。近い将来、コンピューターや自動車がそうであったように、それは私たちの生活の大きな部分を占めるようになり、1960 年代と 70 年代に製鉄所の自動化が行ったのと同じように、人々に取って代わり始めるかもしれません.そのアプリケーションの多くは、子どもたちの学習を助けるロボットのおもちゃ、薬を飲み忘れたときにしつこく怒鳴るインテリジェントな薬箱、睡眠習慣を学習する目覚まし時計、インターネット経由で常に学習できるパーソナル アシスタントなど、信じられないほどに聞こえます。しかし、そのアプリケーションの多くは、何か恐ろしいことにつながる可能性があるように思えます.米国防総省は、世界中の人工知能研究における最大の投資家の 1 つです。現在、小さな戦車のように見え、人間の介入なしにターゲットを自動的に評価する AI 兵士ロボットに関する研究が大幅に進んでいます。このようなデバイスは、安価な国内警察として再利用することもできます。幸いなことに、AI の暗い未来はまだハリウッドのファンタジーであり、近い将来に心配する必要があるのは、チェスで子供のおもちゃに負けることだけです。

敬具

Sam Harnett MSc mBCS

Pixeko Studio - ケントの Web 開発者< /p>

Sam Harnett MSc mBCS
http://www.pixeko.com

記事のソース: https://EzineArticles.com /expert/Sam_Harnett/128113



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なぜ人工知能?第三世界の国々は学ぶことができますか?


人工知能に関するいくつかの事実

人工知能は、いつの時代も世界中の人々を悩ませてきた概念です。古代ギリシア人とエジプト人は、神話と哲学において、特に思考、推論、知性に関する点で、人間に似た性質を持つ機械と人工実体を表しています。

人工知能は、関連するコンピューター サイエンスの分野です。知的機械の研究と設計により、 1956 年にダートマスで開催された会議で造られた「人工知能」という用語は、ジョン・マッカーシー人工知能を知的機械を作成する科学と定義したことに由来します。

電子コンピューターの開発に伴い、 1940 年代にさかのぼると、この領域と概念は人工知能として知られ、人間に似た、より正確には人間のような性質を持つインテリジェント マシンの作成に関係しており、インテリジェント マシンの生産を開始しました。

人工知能が暗示する分野は非常に多様です。数学、心理学、哲学、論理学、工学、社会科学、認知科学、コンピューター科学などの知識分野は非常に重要であり、人工知能に関しては密接に相互に関連していることが非常に重要です。これらすべての分野と科学は、人間に似たインテリジェント マシンの作成に貢献しています。

人工知能の応用分野は、ロボット工学、ソフト コンピューティング、学習システム、計画、知識表現、推論、論理プログラミング、自然言語処理、画像認識、画像理解、コンピューター ビジョン、スケジューリング、エキスパート システムなど。

人工知能の分野は、1956 年以来、急速かつ目を見張るような進化を記録しており、研究者は以下の成果を達成しています。

明らかに、研究者は人間の知性をシミュレートする際にいくつかの問題に遭遇し、現在も直面しています。インテリジェント マシンは、多くの特性を備えている必要があり、いくつかの特定の基準に対応している必要があります。たとえば、人間は、意識的な判断よりも主に直感的な判断を使用することで、問題をより迅速に解決することができます。

研究者がかなり分析したもう 1 つの側面は、世界に関する知識を参照する知識表現でした。オブジェクトまたはオブジェクトのカテゴリ、オブジェクトのプロパティ、オブジェクト間の関係、因果関係などの関係、状況、状況などの問題を解決するために、インテリジェントなマシンが持っている必要があります。

さらに、別の課題人工知能の分野の研究者にとって、知的機械は、解決する必要がある問題を計画し、達成しなければならない多くの目標を設定し、選択を行い、行動を予測できる必要があるという事実を指します。人間の言語を理解し、感情を表現し、他の人の行動を理解して予測することができなければなりません.

人工知能は非常に多くの疑問を提起し、多くの論争を生み出す挑戦的で広大な知識分野ですが、今日の技術と業界が直面している多くの問題を解決し、将来的に多くの答えを提供する可能性があります.

マンチェスターには最高品質の IT サポートを提供する専門家がいます http://www.mailsure-it.com/support/it-support-manchester-d.asp

記事のソース: https://EzineArticles.com/expert/Howard_Bradley/971172

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今話題のAI(人工知能)や機械学習がよくわかる!「毎月開催!掘り出し ... - 文化通信
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私たちの周りの人工知能


なぜ人工知能?第三世界の国々は学ぶことができますか?

人工知能は世界に強力な影響をもたらしました。現在、機械学習は高度なレベルに達しており、テキスト翻訳や画像認識などの複雑なタスクについて機械に教える必要はありません。この実践と理論の進歩により、機械学習が可能になりました。幅広い業界が変化し、自動運転車へのインテリジェンス ビジネス アプリケーションの作成に成功しています。人工知能によってもたらされた驚くべきことがいくつかあります。

人工知能とは何かを見てみましょう。

人工知能 (AI) はマシン インテリジェンスとも呼ばれ、その名のとおりです。提案: 人間やさまざまな生物が示す既知の正常な知性とは対照的に、機械によって示される知性。ダートマス カレッジでの 1956 年の半ばにまでさかのぼるそのルーツから、「人工知能」という言葉は、機械やロボットが潜在的に可能性のある方法で新しいアイデアを生み出すための会議から得られた数学者と研究者のグループによって導入されました。社会のいくつかの課題を解決し、シミュレートします。その時点から、ロボットが世界を支配することへの関心は(善意か嫌悪かに関係なく)、大衆文化や映画、特に 1970 年代の古い映画に描かれてきました。人工知能には、ロボットやコンピューターが問題に対処できるようにするルールベースの論理システムなど、さまざまな進歩があります。人工知能 (AI) がこれまで以上に高速になっていることは、予想外のことではありません。 2010 年以降、年間開発率は 60% 前後にまで拡大しています。私たちの Future Proof ブログでは、この開発のかなりの成果について話しました。しかし、人工知能が私たちの未来に何を意図するかについては先に進むことができますが、誰がこの人工知能を正確に作るのでしょうか?または、さらに良いことに、AI の変革を推進している国はどこですか? AIに関しては、すべての国が同じというわけではありません。毎年発表される研究論文の数を考慮して、上位 5 つの推進国を以下に示します。 1 - 中国、2 - アメリカ合衆国、3 - 日本、4 - イギリス、5 - ドイツ。

人工知能の重要性 >

アクセンチュア インスティテュート フォー ハイ パフォーマンスは、2035 年までに人工知能 (AI) が先進国の年間経済発展率を急速に高める可能性があることを明らかにした研究を発表しました。

調査では、AI の効果が経済に吸収された後に予想される発展を示すものに対して、現在の仮定が与えられたベンチマーク状況の下で、2035 年のすべての産出における経済産出について考えました。英国では、AI によって経済に 8,140 億米ドルが追加され、GVA の年間開発率が 2.5% から 3.9% に拡大する可能性があります。米国では、年間開発率が 2.6% から 4.6% に上昇しました。これは、大規模な AI 予算を含めると、含まれる純価値 (GVA) が 8.3 兆米ドル増加します。

一方、開発中です。 AIがおそらく大きな影響を与える経済。私たちは、イノベーション主導の実質的な変化が、財務面の発展におけるさまざまな課題に直面する傾向にある時代に突入したばかりです。具体的には、AI イノベーションには、非常に堅牢な形成的影響があります。このような技術の使用には複数の困難があります。財団は、たとえば、すべての AI の進歩を組み込む準備ができていないため、何か新しいものを設計し、その後それを発展途上国に落とし込む例ではありません。ただし、主な必要性は、AI を利用できるようにインフラストラクチャー (電力およびアグリビジネスフレームワーク) を構築することである必要がありますが、現在、AI を適用できるさまざまな方法があります。

3 つの重要な分野で、人工知能のメリット

1. 農業

開発途上国の大多数の人々にとって、食料と水の入手へのアクセスという 2 つの懸念があります。先住民の小規模農家に食料を与えるには、十分な生産能力が必要です。一方で、現在フレームワークを検討しており、小規模農家を支援するための地方展開フレームワークは残念ながら不十分です。 AI は、発展途上国で耕作中の農地の収量を拡大するのに適しています。機械学習の計算をドローン技術の一部として利用して、人間の能力を超える速度で種子を植え付け、施肥します。発展途上国における食品管理のための AI のもう 1 つの利用法は、作物の感染の証拠を識別して、より簡単に処理できるようにすることです。ペンシルベニア州立大学とスイス連邦工科大学 (EPFL) のアナリスト グループは、特定の植物の病気を認識しようとする健康な植物と不健康な植物の両方の 53,000 枚以上の写真を使用した PC のシステムを奨励しています。このフレームワークは、写真から 2 つの製品と感染を最大 99.35% の精度で認識する能力を備えています。このようなイノベーションは、電話を利用した圃場ベースの作物病の認識可能な証拠の前提となります。

2. 資源の提供

NGO や財団にとって、最も必要としている人々を支援するには、どこに資産が必要かを把握することが不可欠です。アクセス可能な資産が適切に使用されていない場合、その不足はより大きな影響を与えます。これは、AI が大いに役立つもう 1 つのゾーンです。それを利用して、その間にさまざまな要因をどのように分解するかを理解することができます。たとえば、欠乏がどこで発生する可能性があるか、何人の人が影響を受ける可能性があるか、何が問題になるかなどです。問題を解決するために必要です。たとえば、「Harvesting」は、地表の衛星情報を分解する方法を機械で解明するスタートアップです。彼らは、組織がより効果的にお金を分配できるようにするために、栽培に必要な水と装置に関心を持っている地域を特定することに努めています。機械学習スタートアップ Harvesting の CEO である Ruchit Garg 氏は、AI について次のように述べています。 >

3. ヘルスケア

エボラ感染は、長年にわたってさまざまな再燃があったように、アフリカの人々のグループに破壊をもたらしました。エボラについて、ケアリー生態系研究所の疾病生態学者であるバーバラ・ハンは、次のように述べています。エボラウイルスやさまざまなフィロウイルスが潜んでいる可能性があります。どの種がこれらの感染症を持ち、どこで発見されたかを理解することは、将来の波及を予測するための基本です。機械学習の好ましい基本的な観点は、複雑さを管理する能力です。一度にさまざまな要因が通信するため、発見を解釈するのが難しい場合があります。機械学習はこれを回避します。この問題について、Han は次のように述べています。その唯一の目的は、先見の明のある実行を増幅することです。その時点で、人間の科学者はステップアップすることができます.私たちは、機械学習が感染をもっともらしく区別し、治療法を構築し、アウトブレイクがおそらくすぐに発生する可能性がある場所を見つけ、その後、自律的な車両で治療をそこに運ぶことができる未来を見ています。これが現実になるまでには、渡らなければならない橋がたくさんあります。それでもなお、先進国における AI は目覚ましい効果をもたらしますが、先進国が例外的に生き残るために不可欠である可能性があり、イノベーションの各進歩を活用するためのフレームワークが設定されていることを保証するためにあらゆることを行うことが重要です。

< p>第三世界の国々は学ぶことができるか?

人工知能 (AI) は、世界の貧しい人々の生活を向上させる上で「明確な利点」になるだろう.ベースのイノベーション ビジネスの先見者、ジャック ヒダリー。彼は、発展途上国における無駄で不十分な食料と社会保険の枠組みをひっくり返すと予想されるイノベーションは十分に理解できると述べています。 AI は明確な利点であり、何十億もの人々に利益をもたらします。今日、世界で 20 億人が飢えに苦しんでいるため、栄養の不均衡な分散を修正し、全体的な農業の枠組みを管理することは、適切な出発点です。 GPS などの進歩は、作成された国での収量を拡大しましたが、作成された国の一部として広く利用されていません。現在、スマートフォンクラウドへのアクセスにより、その競争条件を平準化することができます.

開発途上国で養殖されている農地の収量を拡大する能力は、基本的なテストです.これらの進歩. 私たちはすでに園芸用の独立したオートマトンを持っています.第三世界の国々での多数の死亡は防ぐことができます。彼は、携帯電話に追加して、血液、唾液、おしっこを検査できるガジェットが利用できるようになると予想していました。ジカ熱、エボラ出血熱コレラなどの本物の病気にかかっているかどうかを患者に伝えることができます。

首都の検査室に検査を送信するやむを得ない理由はありません。検査には数週間かかる可能性があります。むしろ、迅速な検査と薬の発行があるでしょう。通常、取り決めは数錠または点滴であり、個人に気を配ったり、それらを取り外したりします。 AI はその手順を高速化し、多くの命を救うでしょう。 Hidary 氏は次のように述べています。 「

第三世界と第二世界の国々の不名誉は、これらの国々の行政専門家が物事をより巧妙に行うことに気づいていないことにあり、それはおそらく私たち全体として同意する.しかし、状況を大きく悪化させているもう 1 つの要因は、さまざまな政府機関やサービスを運営するための法哲学のプールです。状況がどうであれ、貧弱な資金や設備は、第三世界の問題に影響を与え、何年にもわたって複製するようになり、それらを適応させるための正当な方法論に圧倒された可能性があります. 「発展途上国」という表現は、経済的に成功を収める途上にある国を区別するために、世界中の多くの人々によって使用されてきました。国家の経済は、ワールド ガイド上の国の分類を体系的に選択します。

政府当局は、これらの国の個人が調べたかなりの数の問題に注意を払っていません。権利は確保されていません。貧困ラインの下にある人はさらに下に行き、排他的なクラスは社会的および金銭的に繁栄しています.これらの社会秩序におけるかなりの数の社会的悪意のうち、最も忍び込み、その構造そのものを傷つけたものは、堕落です。多くのこれらの国で株式が販売されており、貧しい人々や一般大衆のデリケートな層を扱っている人は誰もいません。この脅威がこれらの国々の各部分を消し去ったというのは矛盾です。一般大衆へのリスクである堕落は、すべてのことを考慮して、各行政団体をその優雅さから転落させ、誰もそれについて間違っていると感じていません.

実際、サービスや国務省でさえ、「不在このような悲惨な状況の理由は、「思いやりの」と「変わる意志がない」ことです。福利厚生、資金、研修、鉄道、共通資産、すべての部門が追加のために活用されています。国民が支払った資産や料金は、個別のセグメントでは適切に使用されていません。専門家が病気や治療薬を調査できるようにするための適切なフレームワークが用意されていません。多くのそのような国では、個人は軽度の病気の正当な治療を受けることができません.指導部門では、年々質が低下しています。実際には、鉄道、街路などのさまざまな設定を処理するために何も行われておらず、すべての輸送機関と開発は、それらと作成された国または半先進国と比較すると、目立たない状態にあります.

問題の真実は、そのような国では、金銭的に繁栄し、革新的に注目に値する社会を保証するために、その監督機関のいずれによっても、実証された実用的なアプローチも熟練した革新環境も利用できないということです.現在、多くの国が先進国と同様に、居住者が自国の各オフィスをある程度確保できるように努めていますが、適切な技術と適切な方法論が間違いなく進歩をもたらし、支援できるという事実を完全に否定しています。

その他の記事については、ブログをフォローしてください 無料エッセイ オンライン ReadEssay では、世界の進化に合わせて教育も進化すべきだと考えています。学習は教室内だけでなく、日常生活でも行われます。そうです、オンライン コミュニティでも行われます。教師はその過程で重要な役割を果たしますが、同僚は多くの場合、解き放たれるのを待っている知識の山を持っています.発散定理を突然意味を成す言葉で説明してくれた微積分学のクラスの友人を覚えていますか?まあ、それは ReadEssay です - 1 人ではなく何百万人もの友達がいることを除けば. /expert/Khuram_Shahzad/2509015



ホラー映画『M3GAN/ミーガン』お友達”AI人形”の恐怖 ... - Fashion Press
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建築における人工知能設計


人工知能がどのように e コマース業界に革命を起こしているか

AI (人工知能) の助けを借りて、電子商取引業界はパーソナライゼーションでカスタマー エクスペリエンスを向上させ、潜在的な顧客をターゲティングして売り上げを伸ばし、購入に基づいて製品を推奨し、

Business Insider が発行した記事によると、2020 年までにすべての顧客とのやり取りの 85% が人間のサポートなしで管理されるようになると予測されています。この進歩する傾向を考慮して、多くの e コマース ビジネスはさまざまな形式の人工知能技術を使用して、顧客をよりよく理解し、最高のユーザー エクスペリエンスを提供し、より多くの売上と収益を生み出しています。

この記事では、人工知能が e コマースにどのように革命を起こしているかについて説明します。業界:

1.顧客中心のアプローチ

顧客は、e コマース Web サイトをしばらく閲覧した後、検索を放棄して Web サイトを離れることがよくあります。これは通常、顧客が関連する製品の結果を十分に見つけることができない場合に発生します。このようなシナリオでは、AI はインテリジェントなソリューションでビジネスを支援できます。

オンライン ショッパーの検索結果を絞り込み、概念化し、最終的に改善することで、AI は e コマース ビジネスがこの問題に対処するのを支援できます。機械学習を使用することで、AI、Web サイト、およびアプリのサブフィールドに、顧客と同じように世界を見る視覚的な検索要素を含めることができます。高度な画像および動画認識技術を使用して、ビジネスが顧客中心のエクスペリエンスを設計および開発するのに役立ちます。

このようにして、e コマース ビジネスは優れた顧客維持率を確保できます。

< p>2.チャットボット エクスペリエンス

企業のカスタマー ケア サービスを経験したことがありますか?通話が保留になり、人間のエージェントに接続するまで何分も待たなければならない場合、どのように感じますか?イライラしますよね?次に、元に戻すことを期待して、無制限の電子メールでビジネスに連絡しようとする場合があります。通常、これには最低 48 時間かかります。このような細かな問題は、ユーザー エクスペリエンスの低下につながります。このため、人力ライブ チャットと人工チャットボットは、クライアント サービスを向上させる勢いを増しています。

チャットボットは、コミュニケーションを自動化し、パーソナライズされたカスタマー エクスペリエンスを作成するために、聴覚またはテキストによる方法で会話を行うために作成されたコンピューター プログラムです。< /p>

チャットボットの助けを借りて、企業は文字通り 24 時間年中無休のカスタマー サービスと、パーソナライズされた推奨事項を顧客に提供できます。

3.ターゲット オーディエンスを特定する

AI は、e コマース ビジネスのリード生成能力も容易にします。マーケティング、セールス、CRM 向けの AI ソリューションは、予測マーケティングのビジネスに役立ちます。 AI は、クエリに対してリアルタイムのサービスとソリューションを提供することで、マーケティング担当者が顧客の要求を満たすのに役立ちます。 AI を使用すると、ビジネスは顧客の購入確率を計算することで予測機能も得られます。

4.会話型プラットフォーム

AI は、Amazon EchoGoogle などの会話型プラットフォームを提供します。買い物客が仕事を続けられる家。買い物客は、自然言語理解などの人工知能技術の助けを借りて、ロボット マシンに話しかけて、アイテムに関するクエリへの回答を受け取ることができます。

5. The Virtual Mirrors Experience

これは、人間と人間的に通信するための接続に接続する、ソフトウェアに常駐する設計されたエンティティです。人工知能の助けを借りて、買い物客は仮想的に服を「試着」して、服がさまざまな色でどのように見えるかを知ることができます.たとえば、Lenskart は、買い物客が画面上でさまざまな仕様を試すためのリアルタイム ミラーを提供し、それらの仕様が実際にどのように見えるかについてのアイデアを提供します。

したがって、人工知能はメリットをもたらします。

6. 電子商取引ビジネスに仮想ミラーのユーザー エクスペリエンスを向上させる。ジェスチャー認識

人工知能は、消費者が探している正確な製品を見つけることができるように、特定のジェスチャーをコマンドに変換することでショッピング エクスペリエンスを向上させます。

7 .買い物客へのレコメンデーションの改善

人工知能ソリューションの助けを借りて、ブランドは膨大な量の結果を効率的に収集およびスキャンして、顧客の行動を予測し、すべての買い物客に関連性のある有用なレコメンデーションを提供します。このように、人工知能は顧客に「パーソナライズされたショッピング体験」を提供する上で重要な役割を果たします。

8.高品質の商品説明

すべての商品について、適切で SEO に適した説明を作成するには、時間と費用がかかる場合があります。人工知能は、主な機能を精査して変更された製品説明を設計し、人間の知性なしで高品質の製品説明を作成することにより、このような時間のかかる活動に対抗するのに役立ちます.

結論

人工知能機械学習は、買い物客に並外れたユーザー エクスペリエンスを提供しています。今日、e コマース ビジネスは活況を呈しており、ますます多くの顧客がこのオンライン ショッピングのトレンドに適応しています。このような黄金のシナリオでは、買い物客の購買行動を認識してパーソナライズされたエクスペリエンスを作成する上で、人工知能が非常に重要な役割を果たします。 e コマース ビジネスをお持ちの場合は、最高の e コマースに連絡してください。 Web Design Company Delhi プロバイダーを競争力のある価格で提供します。 Amazon のような e コマースの巨人と競合するには、企業はできるだけ早く AI を採用し、ビジネス プロセスに人工知能を組み込む必要があります。

Alok Jaiswal Alliance Web Solution Pvtの共同創設者兼ディレクターです。 Ltd. インドのデリーにあるプロのウェブデザイン会社です。 Web 開発サービスとデジタル マーケティングの分野で 19 年以上の深い専門知識を持つ Alliance Web Solution Pvt. Ltd は、世界中の 1500 以上のクライアントのニーズに応えてきました。

「Web を考えて、私たちを考えて」をモットーに、Alliance Web Solution Pvt Ltd は、Web 開発、デザイン、およびクライアントの要件を念頭に置いて開発されたデジタル マーケティング ソリューション。

Web デザイナーと Web 開発者のチームは、クライアントのために堅牢で印象的な E コマース Web サイトを開発することに長けています。私たちが提供するサービスは次のとおりです- 1. カスタム E コマース Web デザイン 2. OpenCart カスタム E コマース 3. Magento E コマース Web サイト 4. Shopify E コマース開発

プロフェッショナルで手頃な価格の E-コマース Web 開発サービス?インドのデリーにある プロのウェブサイト デザイン会社にお問い合わせください。

< p>今すぐお問い合わせください!

記事のソース: https://EzineArticles.com/expert/Alok_Jaiswal/1905542



さまざまなノードをつなぐだけでOK、AIを使った画像処理を楽しむ - ITpro
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Artificial Intelligence, Responsibility And Christianity


私たちの周りの人工知能

1980 年代、アメリカでは人工知能の分野に大きな関心が寄せられました。 1980 年代の大きな期待に続いて 1990 年代の懐疑論が続き、現在のコンピュータの機能の限界が強調されました。 1990 年代の懐疑論は現在、大部分が過ぎ去っており、21 世紀の主要な科学的および産業上の課題の 1 つは、人工知能システム (AIS) の開発です。

AIS の開発は、エレクトロニクスと重工業、農業、エネルギーと資源の保全、運輸、人間の健康、公共の安全、国家安全保障、およびその他の分野の問題を解決する新しい技術の創造において。

1995 年にブエノスアイレスで開催された会議で、アルバート アーノルド ゴア Jr. (ビル クリントン大統領の下で 1993 年から 2001 年まで米国副大統領を務めた) は、次のように述べています。情報を共有し、接続し、グローバル コミュニティとして通信します。これらのつながりから、堅固で持続可能な経済発展、強力な民主主義、地球規模および地域の環境問題に対するより優れた解決策、医療の改善、そして最終的には、小さな地球の管理責任を共有するというより大きな感覚を得ることができます。

歴史的な観点から見ると、AIS は、マンマシン システムの進化の結果として前世紀に登場しました。マンマシン システムでは、マンとマシンの機能がこれらのシステムの操作のために相互に関連付けられています。たとえば、旋盤を操作する職人、運転手と走行中の車、発電所の労働者と機械はすべてマンマシン システムを形成します。マンマシン システムでは、人間のオペレーターが目標、方向、および統合を提供します。マシンは、与えられた指示に従ってすべてを実行し、フィードバックを提供します。

マンマシン システムの進化の過程で、人間の役割は、彼が操作するマシンの役割に比べて減少しました。日常的な機能を実行するために、マシンには制御サブシステムがますます装備されており、その結果として生じるマンマシン システムは「半自動」システムと呼ばれていました。次第に、多くの半自動システムが自動システムに変わりました。

コンピュータ システムのおかげで、過去数十年の間に技術の多くの分野で素晴らしい変化が起こりました。これまでの機械は、人間から与えられたタスクを実行する役割を担っていました。今日、これらのマシンには非常に高度なプログラム可能な制御システムとさまざまな種類のセンサー デバイスが装備されており、創造的な問題解決を含む多くの人間のタスクを実行できます。一方、バイオニック技術に取り組んでいるエンジニアや科学者は、障害を持つ人々のために人間の機能を実行できる機械の作成に近づいています.その結果、人工知能の誕生の前提条件が明らかになりました。

Ray Kurzweil は、彼の非常に興味深い著書 The Singularity is Real で、コンピューター システム普及のプロセスを説明する適切な比喩を見つけました。彼は、「コンピューターのパフォーマンスを向上させることは、水がゆっくりと風景をあふれさせるようなものです。半世紀前、それは低地を飲み込み始め、人間の計算機や記録係を追い出し、私たちのほとんどを干からびさせました。現在、洪水は丘陵地帯に達しており、そこにいる私たちの前哨基地は撤退を考えています。私たちはピーク時に安全だと感じていますが、現在の速度では、それらもさらに半世紀以内に沈没するでしょう.過去数年間で、一部の AI プログラムとシステムは、選択された人間の脳機能をコピーし、人間の認知能力と意思決定能力を拡張することに成功しました。その結果、現在存在する一部のマシンは、人間のオペレーターの知識ベースの機能をより優れた品質で実行できます。 Lisp プログラミング言語の発明者であり、1956 年のダートマス会議の提案で「人工知能」という用語を作り出したジョン・マッカーシーは、AI を「インテリジェントな機械を作るための科学と工学」と定義しています。

「知性」という用語は、ラテン語の「intellectus」に由来し、「心、人間の思考力」と定義されています。 Merriam-Webster 辞書によると、「知性」には多くの意味があります。

新しい状況や困難な状況を学習または理解する能力、対処する能力: たとえば、理性を巧みに使用する能力または自分の環境を操作するため、または客観的な基準によって測定される抽象的に考えるために知識を適用する

敵または可能性のある敵または地域に関する情報。

精神の鋭敏さ

神の心(キリスト教科学)の基本的な永遠の特質

遂行能力

コンピューター機能

「コンピューター機能を実行する能力」という定義を分析することは理にかなっています。一見すると、コンピューター機能 (計算やテキスト作成など) を提供する実行可能なコンピューター プログラムには、知性がありません。しかし、「人間または動物の本能」とは、特定の行動に対する生物の固有の性質であることを少し考えてみてください。コンピューターに関する私たちの知識に基づいて、「本能」を DNA などの遺伝物質に書かれたプログラムのグループとして数えることができます

労働者が自分のタスクを自動的に実行するとき、それは彼の脳に「プログラム」があることを意味します"自動アクションに必要です。これらのプログラムの一部は、彼が仕事をするために受けた特別なトレーニングによって作成されました。先天的プログラムと後天的プログラムはすべて、人間の知性または知能の一部です。実行可能なコンピュータ プログラムについても同様です。プログラムには、作成者の知性の一部が組み込まれており、マシンが理解できる言語 (コード) に変換されています。

したがって、実行可能なコンピューター プログラムにはある程度の知性があります。たとえば、最適な決定を選択したり、この決定に対する外部の影響を合理的に分析したりできる最新のコンピューター システムは、インテリジェント システムです。これが、AI が、現在既知の解決策がないさまざまな問題 (形式化されていないものを含む) を解決するための強力なリソースである理由です。

歴史的に、「インテリジェンス」という用語は、アメリカの中央情報局 (CIA) など、国家の安全と防衛を目的とした情報収集を専門とする政府機関 (機関)。今日、この用語はより広い意味を持ち、実際のシステムや製品に実際に適用されています。 AI 手法には、サイバネティックス、コンピューター サイエンス、心理学、神経科学、認知科学言語学、オペレーションズ リサーチ、経済学、制御理論、数学などに見られる要素が含まれます。 AI は、ロボット工学、制御システム、スケジューリング、データ マイニング、ロジスティクスなどの分野ともつながり、重なります。

人工知能システムは、人工知能科学の実現です。つまり、AIは「人工知能の応用」と言えます。 「AI」という用語は、新しいマシンまたはプログラムの知能特性を表すためにも使用されます。多くの AI 専門家は、今世紀半ばまでにインテリジェントなマシンが私たちの周りにあると予測しています。ロボットなどの機械は、すでに私たちの生活に関わっています。自動車、電子機器、航空機は、さまざまなロボット マシンの助けを借りて組み立てられ、テストされます。コンピュータが情報の爆発から世界を救い、学生やその他の日常的なユーザーにとって手頃な価格になったのは、主にインテリジェントなマシンの使用によるものです。私たちの周りのほとんどすべてのマシンは、インテリジェント アプリケーションの助けを借りて、急速に「インテリジェント」になりつつあります。現在、AI およびロボット産業によって生み出される収益は、年間数十億ドルにのぼります。

交通管制や製造管理で使用される高度なコンピューター ベースのシステムでは、ボトルネックを解決する人間の能力を維持することは合理的です。リアルタイムの問題。人間と機械のシステムは、さまざまなレベルの自動化 (手動から自律型まで) で存在でき、人工知能システムは、単純なものから非常に複雑なものまで、さまざまなレベルを持つことができます。

今日、人工知能の多くのアプリケーションが存在します。産業、ビジネス、医療、自動車ナビゲーション、通信、軍事作戦、宇宙探査など。平均的な人は、現在の AI のアプリケーションについてほとんど、またはまったく知識がないかもしれませんが、AI の結果に毎日何度も遭遇しています。たとえば、車、ミシン、キッチン家電、インターネットなどの日常の機械の驚くべき機能、またはテレビの画像、映画、電話通信の品質はすべて、人工知能システムが多くの日常生活で使用されている結果です。

AIS は、これらのシステムが広く使用されることで、地球上の全人口により多くの繁栄と幸福がもたらされるため、非常に近い将来確実に一般的になるでしょう。インテリジェント オートメーション システム、さまざまな助言プログラム、およびロボットは、私たちができない、またはしたくない作業を実行できます。記事は著者の本「Artificial Intelligence Around Us」からの抜粋で、Bookstand Publishing から出版されています

Dr. Yuri Iserlis は、Clever Ace の社長 (ロシアの Intellectual systems, Inc. の元社長) です。詳細については、次を参照してください: http://www.cleverace.com

記事のソース: https://EzineArticles.com /expert/Yuri_Iserlis/86894



北米研究図書館協会(ARL)、図書館における生成人工知能(AI ... - ndl.go.jp
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人工知能の簡単な紹介