人工知能 (AI) 2022 とは: AI の種類とは?

人工知能とは: 人工知能 (AI) 技術は、コンピューターが自ら判断を下すようにプログラミングするプロセスとして定義されています。

これは、ルールベースのシステム、決定木、遺伝的アルゴリズム、人工ニューラル ネットワーク、ファジー論理システムなど、さまざまな方法で実行できます。 AI の目標は、人間の介入なしに、自ら学習して適応できるシステムを作成することです。

AI 技術を使用する利点には、次のようなものがあります。

• 効率の向上 – 通常は人間が行うタスクを自動化することで、AI はプロセスの全体的な効率を向上させるのに役立ちます。
• 意思決定の改善– AI は、人間が見ることができない可能性がある洞察と推奨事項を提供できます。
• コストの削減– 多くの場合、AI を使用して、通常は人手を必要とするタスクを自動化できます。これにより、プロセスの全体的なコストを削減できます。
• 精度の向上– 場合によっては、AI システムが人間よりも高いレベルの精度を達成できる場合があります。 これは、データセットが大きく複雑な場合に特に当てはまります。
• 速度の向上– AI システムは、人間には不可能な速度で動作することがよくあります。 これは、時間が重要な状況で有益です。

AI 内のいくつかのサブフィールドには、機械学習、自然言語処理、およびコンピューター ビジョンが含まれます。 機械学習は AI のサブセットであり、明示的にプログラムされていなくても、データから学習し、時間の経過とともに精度を向上させることができるアルゴリズムの作成を扱います。

自然言語処理は、コンピューターが人間の言語を理解し、人間にとって自然な方法で応答する能力を扱う AI のもう 1 つのサブフィールドです。 コンピューター ビジョンは AI の 3 番目のサブフィールドであり、コンピューターがデジタル画像を解釈して理解する能力を扱います。

人工知能 (AI) の歴史 -

AI の歴史は、ダートマス大学の研究者グループが「Dartmouth Geometry Theorem Prover」または「DTGP」と呼ばれるプログラムを開発した 1950 年代初頭までさかのぼることができます。 このプログラムは、ユーザーによって提供された一連のルールと公理を使用して、幾何学的定理を自動的に証明するように設計されています。

しかし、DTGP プログラムは定理の証明にはあまり成功しておらず、限られた数の定理しか証明できませんでした。

1950 年代後半、カーネギー メロン大学の別の研究グループが、「Newell-Simon Human Problem Solver」または「HPS」と呼ばれるプログラムを開発しました。

このプログラムは、ユーザーが提供した一連のルールを使用して問題を解決するように設計されています。 HPS プログラムは DTGP プログラムよりも成功し、幅広い問題を解決することができました。

1960 年代初頭、スタンフォード大学の研究者グループが「SHRDLU」と呼ばれるプログラムを開発しました。 このプログラムは、自然言語コマンドを理解して実行するように設計されています。 しかし、SHRDLU プログラムは自然言語コマンドの理解にあまり成功しておらず、限られた数のコマンドしか理解できませんでした。

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1970 年代初頭、スタンフォード大学の研究者グループが「STRIPS」と呼ばれるプログラムを開発しました。 このプログラムは、ユーザーによって提供された一連のルールを使用してアクションを計画するように設計されています。

STRIPS プログラムは、アクションの計画において非常に成功し、多くの実際のアプリケーションで使用されました。

1990 年代初頭、スタンフォード大学の研究者グループが「COGS」と呼ばれるプログラムを開発しました。 このプログラムは、ユーザーによって提供された一連のルールを使用して、人間の脳をシミュレートするように設計されています。 COGS プログラムは、人間の脳をシミュレートするのに非常に成功し、多くの実世界のアプリケーションで使用されました。

2000 年代初頭、スタンフォード大学の研究者グループが「スタンフォード パーサー」と呼ばれるプログラムを開発しました。 このプログラムは、ユーザーによって提供された一連のルールを使用して自然言語を解析するように設計されています。 スタンフォード パーサーは、自然言語の解析に非常に優れており、多くの実世界のアプリケーションで使用されました。

2010 年代初頭、Google の研究者グループが「Google 翻訳」と呼ばれるプログラムを開発しました。 このプログラムは、ユーザーによって提供された一連のルールを使用して、ある言語から別の言語にテキストを翻訳するように設計されています。

Google 翻訳プログラムは、テキストをある言語から別の言語に翻訳することに非常に成功しており、多くの実際のアプリケーションで使用されていました。

人工知能は、自律的に推論、学習、および行動できるシステムであるインテリジェント エージェントの作成に焦点を当てたコンピューター サイエンスおよびエンジニアリングの分野です。

AI 研究は、インテリジェントな動作が可能なコンピューターを作成する方法の問題を扱います。

人工知能の種類: 弱い AI と強い AI

弱い AI は、より一般的なタイプの人工知能であり、ほとんどの人が AI について考えるとき、それを思い浮かべます。 強力な AI はまだ開発中であり、弱い AI ほど広く使用されていません。

ただし、強い AI は弱い AI よりもはるかに強力になる可能性があります。 弱い AI は、ルールベースのシステムに基づいています。 これは、一連のルールを使用して、特定の状況でどのように動作するかを決定することを意味します。

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通常、ルールは非常に単純で、必要に応じて変更できます。 このタイプの AI は、特定のタスクを完了するのは得意ですが、あまり柔軟ではありません。 プログラムされていることしかできません。

一方、強力な AI は学習アルゴリズムに基づいています。 これは、データと経験から学ぶことができることを意味します。 弱い AI よりもはるかに柔軟で、さまざまなタスクに使用できます。

強力な AI はまだ開発中であり、弱い AI ほど広く使用されていません。 ただし、強い AI は弱い AI よりもはるかに強力になる可能性があります。

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結論 - 人工知能とは

人工知能は、機械が自ら学習し、機能することを可能にする技術です。 AI 実装の可能性は膨大であり、企業は注目しています。

このブログ投稿では、人工知能とは何か、またその仕組みについて説明しました。 また、企業がマーケティング戦略を改善するために AI を使用している方法についても調べました。

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