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。

職場における人工知能の利点

人工知能は、多くの企業が日常業務に採用している一方で、職場での関連性に懐疑的な企業もあり、現代のテクノロジーにおいて非常に注目を集めているトピックです。 AI が職場にもたらすさまざまな利点と、AI がビジネスを成長させ、時間とお金を節約する方法をお見せしましょう。

採用プロセスの簡素化

人事部従業員は、比較的少数の欠員のために多数の求人応募を切り替えなければならないため、非常に困難でイライラし、同様に費用がかかるスタッフの雇用というタスクに直面していますが、このシナリオは徐々に過去のものになりつつあります。マシン インテリジェンス、つまり人工知能

AI は、次の方法を使用して採用プロセスに関連するストレスを軽減します。

採用担当者は、テキスト。この拡張ライティング プラットフォームは、さまざまな求人情報を編集し、適切なコンテンツを検討して、求職者からのより多くの応募を促進します。

さまざまな求人の候補者は、面接のスケジュールを設定できるため、必要な時間を選択できます。また、スケジュールを変更する機会も提供します。これらはすべて Montage ソフトウェアを使用することで可能になります。

Stella などの AI を利用したソフトウェアは、雇用主が求める経験、資格、資質を追跡することで、適切な候補者と仕事をマッチングします。

日常業務における反復タスクの排除

会議のスケジュール設定、スケジュール変更、キャンセルは、管理スタッフにとって非常にストレスの多い作業ですが、X.ai などのツールを使用すると、これらのタスクを熱心に実行できるようになります。

< p>会議中のメモの記録、転写、共有も、人工知能で処理できるタスクです。

セールス、マーケティング、カスタマー サービスに関連する問題の処理の改善

チャットボットはフォームです社外のサポートに役立つ人工知能の知識を身につけます。彼らは実際の販売担当者や顧客担当者から経験を積み、これを使用して顧客が商品やサービスを購入するのを支援します。マーケティングや顧客関係管理 (CRM) に関する質問も、GrowthBot によって一般ユーザーと企業の両方のデータ マイニングを通じて処理できます。

セキュリティ リスクの特定とデータの保護

銀行などの金融機関は、AI ベースのテクノロジーを適用してセキュリティ リスクを指摘し、データを保護しています。このような場合に Ai を利用するソフトウェアの例には、Darktrace、Exabeam、SparkCognition などがあります。

生産性の向上

AI が職場での日常的で反復的なタスクのほとんどを処理することで、労働者は、より重要なタスクに自由に労力を振り向けることができるため、生産性が向上します。

人件費が高く、効率向上の障害となっている領域を発見するのに役立つことで、機械知能によって生産性が向上し、監視される可能性もあります。

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人工知能は職場で人間に取って代わりますか?

上記の例では、職場でのほとんどのタスクが自動化されているため、AI を利用したツールによって職を失うことを考えたくなる個人もいるかもしれません。

人工知能は基本的に、生産性に影響を与える可能性のあるタスクを処理し、労働者が行動指向になることを可能にし、労働者に与えます。

記事の出典: https ://EzineArticles.com/expert/Abiodun_Adewusi/2546152



【科学ホラーミステリー】変なAI - オモコロ
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Artificial Intelligence, Responsibility And Christianity


人工知能における Python の役割とは?

人工知能 (AI) と Python はどのように関係していますか?

Python は、おそらく開発者が最も人気があり、実践しているプログラミング言語です。今日の時代に。 Guido Van Rossum は 1991 年に Python を作成し、それ以来、JavaC++ などと並んで最も使用されている言語の 1 つです。

Python は、ニューラルに最適なプログラミング言語を見つけるための先頭に立っています。ネットワークと人工知能Python を使用した人工知能が間違いなく太陽の下で最高のアイデアである理由を理解しましょう。

Python の利点と機能

開発者は Python を直接使用して、実行前に機械語コンパイルせずに、素人の言語でプログラムを実行します。これにより、Python は解釈された言語になります。これにより、Python は、ハードウェアが理解するネイティブ マシン言語に加えて、仮想マシンまたはエミュレータによって解釈できる十分に包括的な言語になります。

Python は高レベルのプログラミング言語です。多くの複雑なシナリオで使用されます。高水準言語であるため、オブジェクト、変数、配列、ブール式、複雑な算術式、およびコンピューター サイエンスに関連するその他の種類の抽象的な概念を扱います。

Python は、一般的なプログラミング言語としても使用できます。つまり、Python はさまざまな技術やドメインで使用できます。

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Python は、自動メモリ管理と動的型システムも備えています。これらは、命令型、オブジェクト指向、手続き型、関数型など、さまざまなプログラミング パラダイムをサポートしています。

Python は、CPython というタイトルのオープン ソース オファーも提供しています。すべてのオペレーティング システムで使用できます。これは、Python が広く普及した理由でもあります。

Python がこれほどまでに人気を博した理由はわかっていますが、人工知能向けの Python が他のプログラミング言語よりも優れている理由を見てみましょう。

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なぜ Python人工知能を搭載するのか?

ここでの明らかな疑問は、なぜ AI に Python を使用し、他のプログラミング言語を使用しないのかということです。これの背後にある主な理由は、Python が他のものと比較して最も少ない量のコードを提供することです。そして今、Python が市場でより人気のある理由が明らかになりました。

  • Python にはビルド済みのライブラリが付属しています。ビルド済みのライブラリには Scipy、Pybrain、Numpy が含まれており、AI に最適な言語となっています。
  • 世界中の Python 開発者が、チュートリアルやフォーラムを通じて十分な支援と説明を提供しています。これにより、他の言語よりもコーディングが容易になります。
  • Python はプラットフォームに依存しないため、柔軟性が高く、さまざまな種類のテクノロジやプラットフォームで使用できるため、人気のある選択肢となっています。
  • Python は、OOP からスクリプトまで、利用可能なすべてのオプションの中で最も柔軟な言語です。開発者はあらゆる種類のアルゴリズムに対処する必要があり、苦労する可能性があります。 Python では、IDE を使用してほとんどのコードをチェックできます。これはメリットです。

明らかに、これらすべての理由により、Python は最も人気のあるプログラミング言語になっています。これに伴い、AI を使用した Python のコーディング スキルと知識で業界に貢献できるコーダーの需要が高まっています。 チェンナイの人工知能コースでは、学習者はその分野の達人になり、AI をうまく活用できるようになります。プネに住んでいるなら、プネーの人工知能クラス.

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



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人工知能はあなたの仕事を奪いますか?場合ではなく、いつ


人工知能、ニューラル ネットワーク、スマート コンピューター

今日のコンピューター システムはかなり成長し、社会の技術的進化の一部となっています。今日、コンピューターなしで生活することは進歩を止めるようなものです。

従来のコンピュータは、1 秒間に数百万回の操作を実行できますが、つまり、コンピューターは自分でタスクを実行することはできず、プログラムする必要がありますが、1 つのプログラムは特定のタスクのみを実行するように制限されており、複数のタスクには複数のプログラムが必要です。コンピューターの製造元はコンピューターを操作するために必要なハードウェアを提供し、ソフトウェア開発者はハードウェアをツールとして使用できるようにするプログラムを提供します。

新しいテクノロジーの開発者は、このタスクを達成するための代替手段を探してきました。 50 年前、人間の脳の研究中に驚くべき発見がなされました。生物学的ニューラル ネットワークとその動作の同じアーキテクチャに基づいて人工システムを実装することが可能であるため、彼らは人工知能とニューラル ネットワークを開発しています。

人工知能は、に基づく一連の技術にすぎません。主に学習と意思決定における人間の脳の動作。彼の大部分では、生物は学習する生物学的システムであり、その学習に基づいて決定を下すことができます。これらの決定は一般的に生存に基づいています.

同じように、人工知能システムは学習と意思決定を必要とします.しかし、生物学的システムとは異なり、人工システムは数学的アルゴリズムに基づいて動作し、学習は特定の目的のために誘導されます。人工知能には多くのカテゴリがありますが、インテリジェント コンピューターの場合、最もよく使用されるのは人工ニューラル ネットワークと遺伝的アルゴリズムです。

ニューラル ネットワークは、人工知能のニューラル システムのエミュレーションにすぎません。脳では、生体系の各要素が数学的に等価なものに置き換えられます。人工ニューラル ネットワークは、人間の脳と同様のタスクを実行できます。画像認識、音声認識、意思決定など、通常のコンピューターでは実行できないタスクです。プログラムされたシステムと比較したこのシステムの欠点は、トレーニングが必要なことです。 、言い換えれば、トレーニングのないニューラル ネットワークは、生まれてくる新生児のようなものです。そのため、科学者は、それぞれ異なる能力と異なるアルゴリズムを持つニューラル ネットワークのさまざまなモデルを開発しました。

今日、人工知能とニューラル ネットワークはソフトウェアで実装されており、ニューラル ネットワークの並列性を線形システムにエミュレートしています。最も一般的なアプリケーションは、音声認識、文字認識 (OCR)、画像再構成などですが、プロセッサの線形構造がニューラル ネットワークの並列性を利用するニューラル構造に変更されるハードウェアにも実装されています。 .この新しいテクノロジーはニューラル プロセッサと呼ばれます。

現在、ニューラル プロセッサはロボット工学などの特定のアプリケーションで使用されており、現時点では簡単に実装できますが、最近ではマイクロプロセッサとニューラルを使用したハイブリッド システムを開発しています。

人工知能の技術は、社会がより良い生活水準を達成するのに役立つと考えるかもしれませんが、私たちの生物学的能力を機械は私たちを彼らにもっと依存させ、その依存は私たちの知的能力を阻害するだけです.これを回避するには、これらのマシンが何であるか、つまり改善するためのツールを確認する必要があります。

人工知能について詳しく知るには http:// www.learnartificialneuralnetworks.com/ai.html およびニューラル ネットワーク http://www.learnartificialneuralnetworks.com については、http://www.learnartificialneuralnetworks.com をご覧ください。

記事ソース: https://EzineArticles.com/expert/Daniel_Rios/186957



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人工知能に関するいくつかの事実


人工知能は私たちの運命を支配していますか?

「人間にとっての犬と同じように、ロボットにとっての時代を想像し、機械を応援しています。」 -Claude Shannon

情報理論の父」は数十年前に人工知能の力を示しましたが、私たちは今それを目の当たりにしています.私たちは気づいていませんが、私たちの日常業務のほとんどは、クレジット カードの取引、車での GPS の使用、スマートフォンのさまざまなアプリによるパーソナル アシスタンス、チャットボットによるオンライン カスタマー サポートなどの人工知能の影響を受けており、Google のスマートカーを無視できる人もいます。これは現実に非常に近いものです。しかし、将来的には、人工知能の発展が私たちにとって最大の危険ではないという確信はありますか。

今日、弱い AI であるこの複雑なプログラミングは、人間の知性を複製し、人間を凌駕しています。特定のタスクで。将来的には、強力な AI の進化により、人間のほぼすべてのタスクが人工知能によって凌駕されるでしょう。私たちのアイデンティティとライフスタイルを定義する仕事と仕事は、ロボットに引き継がれます。 AI が私たちよりも賢くなる可能性があることは間違いありませんが、今後 AI がどのように振る舞うかを予測することはできません。人類にとって有益か有害か。強力な AI または超知能が戦争、病気、貧困の根絶に役立つと信じている専門家グループが 1 つあります。一方、一部の専門家は、人間を殺すための自律型兵器を開発するために犯罪的に使用できると考えています。彼らはまた、目的を達成するために独自に破壊的な方法を開発する可能性のある AI についても懸念しています。

人工知能核兵器のように管理できると主張する人もいますが、この比較自体は賢明ではありません。核兵器はウランやプルトニウムのようなめったに見つからない原材料を必要としますが、AI は基本的にソフトウェアです。コンピューターが十分に強力になると、関連するコードを記述する手順を知っている人なら誰でも、どこでも人工知能を作成できるようになります。

ビル ゲイツ、イーロン マスク、偉大な科学者スティーブンなど、テクノロジー界の最も著名な人物ホーキンスは、人工知能の将来の変革についてすでに懸念を表明しています。私たちはすでにスマート システムに依存しており、将来的にはこの依存性は高まる一方であるため、AI を最大の脅威と見なすことは間違いではありません。 .私たちは最も賢いので、地球を支配しています。私たちが最も賢くなれないとき、私たちはコントロールを維持できますか?現在目に見える解決策の 1 つは、調査を行い、将来の潜在的な否定的な結果に備えておくことです。これにより、落とし穴を回避し、AI のメリットを享受できます。

記事の出典: https://EzineArticles.com/expert/Gaurav_Chaudhary/2439489



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人工知能の簡単な紹介


人工知能の 5 つの利点

テクノロジーで最も誤解されている用語の 1 つは、人工知能です。これがどのようにして人類にとって非常に不穏な概念になる可能性があるかについて、いくつかの議論がありました.しかし、認知システムは知らず知らずのうちにすでに使用されており、その影響を恐れるすべての人に高く評価されています。それがいくつかの歪み、特に失業を引き起こすと主張する人もいます。しかし、人工知能は人間によって管理、維持、コーディングさえされています。これは、失業ではなく雇用手段です。

これが単純に意味することは、人工知能が人間の生活を改善し、ストレスを軽減するのに役立つということです。人工知能の利点は次のとおりです。

マーケティングとビジネスの洞察

データは、経済をデジタル経済に変革するためのおそらく最も重要な原材料です。しかし、この生データは未利用のまま、未処理のまま、役に立たないまま宙に浮いています。データ マイニングやビッグ データの処理に数分で展開して、ビジネス インサイトに関する情報を提供できます。

不正検出

大部分が表示されたムービーの 1 つ人工知能が実際にできることは、2012 年の戦艦です。人工知能は、いくつかの不正行為のデータ分析による不正の検出に展開できます。このシステムは、人工知能のアプリケーションを通じて詐欺が最も可能性が高いリンクと可能な方向を追跡できます。これには、認知システムに展開された以前の記録のデータ分析が含まれ、追跡、追跡、さらには可能性を完全に認識します。

新しい情報の迅速な入力と管理

長年にわたり、企業はデータを管理し、迅速に入力し、必要に応じてデータを復元する方法を常に模索しています。これは、ファイリングの導入から他のいくつかの保管方法へのさまざまな一連の改善を経てきました。ただし、人工知能を使用することで、時間を無駄にすることなく、データをより高速に帰属させ、迅速に復元し、それに応じてすべてのファイルを整理することができます。

ビッグデータ分析

すべての企業、組織、さらには政府にとって、意思決定は非常に重要な役割を果たします。 1 つのエラーが多額の損失をもたらしたり、組織を破滅に追い込んだりする可能性があります。意思決定を行う前に、すべての側面を確認するために分析する必要がある数百万のデータが存在する可能性があります。ビッグデータ分析は、意思決定を支援するために生の情報を抽出、分析、圧縮するのに役立ちます。

自動システム

産業部門の進化以来、テクノロジーの改善は常に認識されてきました。自動化されたシステムと連携して作業を改善します。ホテルの予約、トラクター、工場機械への人工知能の導入はすべて急速に自動化されており、無駄を最小限に抑え、エラーを減らし、生産を改善するという多くの利点があります。

ビジネスとして、それらの改善と成長を計画し始めます。 ;この目標の達成を支援するさまざまな手段を導入することが最も重要になっています。人工知能は、企業、政府、さらには経済全体の様相を、物事を成し遂げる通常の方法からより洗練された手段へと変えることができる、非常に差し迫った役割を担うようになりました.

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記事のソース: https://EzineArticles.com/expert/Glen_Lim/2496415 < /p>

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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?


2007 年の人工知能の動向

もうすぐ人工知能が人間の知能を超えるでしょう。すぐに、人間の心の推論能力は、人工知能コンピューターによってほこりの中に置き去りにされ、人間の心が人工知能の脳とインターフェースしない限り、人間が追いつくことはありません.人工知能は、オールド ブルーが人間のチェス チャンピオンを打ち負かした時代とは大きく異なります。それは真の人工知能ではなかったからです。確かに、人間を打ち負かすほど賢いですが、人工知能はそうではありません。

実際、人工知能コンピューターは、状況に遭遇したときに独自のプログラムを作成し、目標を達成するためにさまざまなことを試みます。失敗した場合、それらの間違いを記録し、二度と犯すことはありません。その間、リンクされている他のすべての人工知能コンピューターにこの情報を送信し、ネットワーク中心に、またはコンピューター共有データの共通の集合体を通じて学習します。これは、学んだすべての教訓が一度学ばれ、全体に引き継がれることを意味します.

これらのシステムに夢中になっている人間の脳は、追加の能力と利用可能な無制限のデータ、すべての情報のデジタルオンラインリアルタイムライブラリを毎日見つけます.機械によって収集されるだけでなく、集団内の人間も収集されます。人工知能マシンはありふれたものになるでしょう。ネット中心の自動車、航空機、家電製品、娯楽機器、軍事防衛、壊れた人間を修復するためのヘルスケア。もちろん、ロボット工学から宇宙への応用に至るまで、これらのマシンを使用するハイテクの世界は、リアルタイム コラボレーションの信じられないほどの効率により、光の速さで動くでしょう。

人工知能の発見は唯一のものになるかもしれません進行中の人類の物語と人類の前進への最大の成果.実際、前方の道は滑走路のように見え始めています。この記事を読んでくれたことに感謝し、そこから生まれる議論や考えを楽しんでいただければ幸いです。おそらく、この記事は思考を促進するために興味深いものでしょうか?

"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


人工知能と人間の知能

今日、多くの企業は、人間の知性だけではなく、人工知能を通じてビジネス状況を分析することを好みます。 AI を HI と組み合わせて使用することが、人間の知性だけで作業するよりも優れているかどうかについては多くの議論がありますが、人間の知性が後回しになる時代に向かってゆっくりと進んでいます。 AI の研究者、起業家、パイオニアである Raymond Kurzweil は、21 世紀までに人工知能が人間の知性を超えるだろうと予測していました。

サンディエゴに本拠を置く企業である Sharp HealthCare は、2004 年にその能力を磨くことを決定しました。その臨床結果とケアを AI で分析します。組織は、MedAI Inc の PinPoint Quality を使用して分析を支援しました。同社はこのアプリケーションを 3 年間使用しており、最近契約を更新しました。

では、人工知能とは正確には何でしょうか?人工知能は、人間の知性と協力してコンピューターを介して知的エンティティを構築しています。会社がHIをよりよく理解するのに役立ち、同じことを模倣できるプログラムを作成することにより、人間の知能の理論をテストするために使用できます. AI は、銀行、ヘルスケア、株式市場取引、ロボット制御、通信会社などの分野で広く使用されています。

人工知能は、人々の考え方や行動の仕方をゆっくりと変えており、私たちの心を次へと導きます。レベル。今日、ほとんどの高度なセキュリティ施設は、顔認識、指紋、または網膜スキャンに依存して、セキュリティで保護された部屋へのドアのロックを解除したり、パスワードを手動で入力するよりもコンピューターにさえ使用したりしています。近いうちに、パソコンのロックを解除するためにパスワードを入力することを完全にやめ、自宅で顔認識スキャナーを使用するようになると予想されています。したがって、要約すると、私たちはまだ経済的および社会的進歩のために大部分は HI に依存していますが、この依存度は着実に低下しており、日を追うごとに私たちは人工知能だけでなく人工知能に傾倒しています。マクロ レベルで社会的および経済的に発展するのに役立ちますが、ミクロ レベルでも日常の雑用やタスクを支援します。

詳しく知るにはAnalytics での人工知能の適用については、http://www.orangetreeglobal.com にアクセスしてください。

スハニ デサルカー

記事の出典: https://EzineArticles.com/expert/Suhani_Desarkar/827944



2023年最新のAIトレンドとは?~AAAI2023から読み解くAIの今~ - AI事業 - マクニカ
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人工知能とチューリングが間違っていると私が考える理由