AI は現在バズワードであり、2023 年の過去 6 か月間ですでに 5,000 を超える AI ツールがリリースされました。
しかし、音声認識、自動運転車、レコメンデーション エンジンなどの AI システムがどのように作成されるかについて興味を持ったことはありますか?こうした人間らしい仕事の舞台裏では何が起こっているのでしょうか？
その答えは、人工知能の明確に定義された作業プロセスです。
では、 AIはどのように機能するのでしょうか？
このブログでは、AI を概念から現実へと導く AI のワークフローを示します。
さあ、それに飛び込んでみましょう！
AIはどのように機能するのか?
AI は大きな進歩を遂げ、急速に進化し続けています。そして今、AI の世界には大量のアプリケーションが溢れています。これらすべての画期的な AI テクノロジーの背後には、統合された動作原理があります。
人工知能の作業プロセスを段階的に見てみましょう。
1. 問題の特定と定式化
成功する人工知能または AI プロジェクトは、AI を使用して解決する必要がある問題を明確に特定することから始まります。
そのために、開発者、データ アナリスト、およびドメインの専門家が協力して問題ステートメントを特定し、定義します。同時に、プロジェクトの目的、環境、実現可能性、課題、起こり得る結果も定義します。
頼りになるオンライン ストリーミング プラットフォームの推奨システムで AI がどのように機能するかを見てみましょう。
💡 例:解決する必要がある問題は、ユーザー エクスペリエンスを向上させるための不正確なレコメンデーション システムです。
このプロジェクトの目標は、パーソナライズされた映画、曲、ビデオ、またはテレビ番組を提案する、より効率的な AI を活用したレコメンデーション システムを構築することです。
2. データの収集と準備
問題が定義されたら、次のステップはデータを収集し、AI モデルをトレーニングするための準備をすることです。このために、AI チームは問題に関する、高品質で多様な関連性のあるデータを収集する必要があります。
その後、この収集されたデータは改良、前処理、クリーニングされて、人為的エラーやその他の不一致や偏見が排除され、データの関連性が高まります。
💡 例:レコメンデーション システムの場合、データ収集にはユーザー データ、視聴履歴、視聴したジャンル、音声コマンド、与えられた評価、ユーザー プロフィールが含まれます。このデータは、推奨システムをトレーニングすることによって洗練され、整理されます。
3. モデルの選択とアーキテクチャ設計
このフェーズでは、AI チームが最も適切な AI アルゴリズムを選択し、そのアーキテクチャを設計します。ニューラル ネットワーク、デシジョン ツリー、KNN、サポート ベクター マシンなどが考えられます。
ただし、AI モデルの選択は 1 つまたは複数にすることができます。それは主に、問題の性質、収集されたデータ、および望ましい結果によって異なります。
💡 例:行列分解モデルは、オンライン レコメンデーション システムにとって信頼できる選択肢です。ユーザーとアイテムのやり取りを処理し、パーソナライズされた推奨事項を効率的に生成できます。
繰り返しますが、線形回帰アルゴリズムも優れた選択肢です。このアルゴリズムは、データセットの中から最適な線形近似を見つけるのに適しています。その結果、ユーザーによる以前の評価に基づいて番組や映画を効果的に提案できます。
4. トレーニングと微調整
AI モデルが学習し、選択したモデルのパフォーマンスを向上させるには、トレーニングと微調整が不可欠です。トレーニング プロセス中、モデルはデータセットから学習し、エラーを最小限に抑えるためにパラメーターを調整します。さらに、AI モデルを微調整することは、そのパフォーマンスの最適化と向上に役立ちます。
💡 例:トレーニング プロセスは、より適切な推奨事項を作成するための反復サイクルです。選択された AI モデルは、オンライン レコメンデーション システム開発のために収集および洗練されたユーザー データに基づいてトレーニングされます。
トレーニング プロセス中に、ユーザーとユーザーの好みの間のパターンと類似点を認識する方法を学習します。
5. 検証と評価
トレーニングの完了後、AI モデルは別のデータセットを使用して検証されます。これは、トレーニングされたデータに従ってパフォーマンスと汎化能力を測定するのに役立ちます。
その後、AI 開発チームは精度、再現率、精度、時間、その他のマトリックスを評価して、開発されたモデルが望ましい基準を満たしていることを確認します。
💡 例:開発された AI モデルを使用して、提案された推奨事項を実際のユーザーのフィードバックおよび評価と比較します。また、システムがユーザーの好みをどの程度正確に予測し、モデルを調整できるかを確認する必要もあります。
6. 導入と監視
AI モデルが検証および評価フェーズを通過すると、AI ワークフローの次の最後のステップはデプロイです。これは、実際の使用のために実稼働環境で実行されます。
さらに、継続的なモニタリングは、モデルの継続的なパフォーマンスを測定するもう 1 つの重要な部分です。同時に、問題を特定して解決し、必要な改善を行うのにも役立ちます。
💡 例:レコメンデーション システムは、導入のためにストリーミング プラットフォームに統合されています。その結果、ユーザーはシステムと対話できるようになります。さらに、フィードバックと使用パターンは継続的に監視されます。
そのために、AI チームはモデルのパフォーマンスとユーザー満足度を追跡し、長期にわたって推奨事項を維持および強化します。
📝 注: AI ワークフロー プロセスは反復的です。つまり、モデルは保持され、新しいデータが利用可能になったときに微調整されます。また、より正確で関連性の高い結果を適応させて提供するために継続的に取り組んでいきます。
全体として、AI は動的に機能して、パーソナライズされた価値のあるエクスペリエンスをユーザーに提供し、ビジネスに力を与えます。
AI の主要なサブフィールドはどのように機能するのでしょうか?
人工知能には、機械学習、ディープラーニング、コンピューター ビジョン、生成 AI などのいくつかのサブフィールドが含まれています。これらのサブフィールドには、反復、トレーニング、AI モデル、意思決定において独自の作業手順があります。
これらがどのようにシームレスに連携して素晴らしい AI ソリューションを作成するかについて詳しくご覧ください。
機械学習: AI の基礎
機械学習 (ML) は、人工知能の主要なサブ分野です。機械学習を使用すると、明示的にプログラムしなくても、あらゆるシステムが経験から学習し、改善できるようになります。教師あり学習でも教師なし学習でも構いません。
機械学習モデルの作業プロセスには、データの分析、パターンの特定、情報の分類、そしてデータに基づいた意思決定を行うためのアルゴリズムとモデルの開発が含まれます。
たとえば、スパムメールと正規のメールを識別してスパムメールまたは受信トレイフォルダーに送信することは、機械学習 Ai の実装に最適なユースケースです。
深層学習: 階層的なデータ表現
ディープ ラーニングでは、複数のレイヤー (ディープ アーキテクチャ) を使用してデータをモデル化し、処理します。主に、ディープ畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を使用してデータの階層表現を学習し、複雑なパターン認識によってデータを分類します。
たとえば、犬と猫の画像を含むデータセットがあります。ディープラーニングモデルを使用してエッジ、テクスチャ、形状などの特徴的な特徴をさまざまなレベルで分析することで、それらを効果的に 2 つのクラスに分類し、正確な結果を表示できます。
ニューラル ネットワーク: AI の構成要素
もう 1 つの成長サブ分野は、人間の脳の構造に触発されて開発されたニューラル ネットワークです。これは、人工知能の構成要素と呼ばれることがよくあります。
私たちの脳と同様に、ニューラル ネットワークは、層に編成された相互接続された人工ニューロンで構成されています。ニューロンの各層は入力データを処理し、信号を次の層に送信します。
この原理を使用して、光学式文字認識 (OCR) が開発され、さまざまなアプリケーションで手書きの数字を効率的に認識できます。
さらに、この AI サブフィールドにより、ネットワークは高度な計算を実行し、膨大な量のデータから学習できるようになります。
したがって、ニューラル ネットワークは暗黙的な知識ベースであると考えられます。
自然言語処理 (NLP): 人間の言語を理解して処理する
Fortune Business Insights によると
自然言語処理 (NLP) の市場価値は、2023 年に約 241 億ドルになります。
なぜこれほど急速に成長しているのでしょうか? NLP を使用すると、AI システムが人間の言語を解釈、理解、生成できるようになります。仮想アシスタントとチャットボットは、NLP AI テクニックの実例です。
これは、テキスト解析、感情分析、機械翻訳、質問応答システムを組み合わせて使用します。その結果、ユーザーはチャットボットとの会話を継続し、言語理解に基づいて質問に対する回答を得ることができます。
✅ コンピュータービジョン: ビジュアルデータを見て理解する
コンピューター ビジョンにより、AI システムは画像やビデオなどの視覚データから情報を分析、解釈、抽出できるようになります。コンピューター ビジョンのワークフローには、物体検出、顔認識、画像認識と分類、シーンの理解、結果の表示などが含まれます。
この AI テクノロジーは、自動運転車のビジョン システムの構築に広く使用されています。その結果、補助なしで道路標識、人、その他の物体を検出できるようになります。
ただし、コンピューター ビジョンは、AI の別のサブフィールドであるディープ ラーニング アルゴリズムを使用して、オブジェクトの識別、パターンの認識、および視覚コンテンツの複合的な理解を行います。
✅生成 AI: ユニークでオリジナルのコンテンツを作成
生成 AI は、人工知能の新時代に革命をもたらしました。 ChatGPT は、わずか5 日でユーザー数 100 万人のマイルストーンに到達するGenerative AI の一例です。
ただし、ChatGPT の使用法について詳しく知りたい場合は、次の記事を読んでください。
👉 ChatGPTの使い方 | 30 以上のベストユースケース
基本的に、生成 AI は、画像、アート、音楽、音声、テキスト、さらにはビデオなどの新しく創造的なコンテンツを作成するためのモデルのトレーニングに重点を置いています。これらのモデルは、既存のデータからリクエスト、パターン、分布を学習することで、独自のコンテンツを生成することもできます。
したがって、多くの合成データ企業は、トレーニングやシミュレーションのための現実的な仮想環境の作成から、機械学習モデル用の新しいデータの生成に至るまで、さまざまな用途に生成 AI を利用しています。
これらのモデルは、既存のデータからリクエスト、パターン、分布を学習することで、独自のコンテンツを生成することもできます。
AI が現実世界のアプリケーションでどのように機能するか
現実世界のアプリケーションでは、AI はデータを処理し、パターンを学習し、インテリジェントな意思決定を行うことにより、さまざまな業界の効率と機能を向上させます。
AI システムが実際のアプリケーションでどのように動作するかを見てみましょう。
仮想アシスタントとチャットボット
仮想アシスタントとチャットボットは、自然言語のクエリを理解し、AI 統合のために人間のような応答を提供できます。 GPT や BERTなどの AI モデルは、膨大なテキスト データを処理して、仮想アシスタント (例: Google アシスタント) やチャットボット (例: ChatGPT) を可能にします。
健康管理
畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) のような AI モデルは、 X 線などの医療画像を分析することで医療に革命をもたらします。 AI テクノロジーは、診断や個別の治療計画の支援にも役立ちます。
金融と銀行
AI、特に機械学習モデルは、銀行および金融部門における不正行為の検出とリスク評価をサポートします。 AI を使用すると、これらの分野での顧客サービスとポートフォリオ管理を効果的に強化できます。
自動運転車
人工知能のリカレント ニューラル ネットワーク (RNN) と長期短期記憶 (LSTM) により、自動運転車が環境を認識できるようになります。これらのモデルは、安全に航行するだけでなく、リアルタイムの意思決定にも役立ちます。
小売と電子商取引
AI の協調フィルタリングを利用すると、Amazon などのプラットフォームでパーソナライズされた製品の推奨が可能になります。このようにして、AI はサプライチェーン管理を最適化し、顧客満足度を向上させることができます。
AIは将来どのように機能するのでしょうか？
SF ファンタジーから現実世界のイノベーションまで、AI の可能性には限界がありません。今後も次のような革新と革命を続けていきます。
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自動化と効率の強化: AI は、反復的なタスクを自動化し、生産性を向上させ、業務を合理化することにより、自動化と効率を強化します。
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高度な学習機能:将来の AI モデルは学習が速く、膨大で多様なデータからトレーニングされ、より良い予測と意思決定につながります。
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より迅速な知識の取得と適応: AI システムは新しい情報を迅速に吸収し、変化に適応し、最新の関連性のある洞察を維持します。
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人間と協力する拡張知能:問題解決とイノベーションを強化するための協力パートナーとして、将来の AI モデルの力を体験してください。
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AI の統合による経済の変革: AI は、新たな機会と未知の領域への急速な成長を生み出すことで、経済を効果的に再構築します。
AI の仕組みに関するよくある質問への回答
人工知能はなぜ重要ですか?
人工知能は、機械が人間のように考え、データを分析し、パターンを認識し、変化する状況に適応し、意思決定を行えるようにするために重要です。さらに、AI は効率を高め、意思決定プロセスを改善し、複雑な問題を解決することで、さまざまな業界を変革できます。
強い AI と弱い AI は何を意味しますか?
強力な AI は、理解、推論、意識など、人間と同様の認知能力を備えています。一方、弱いAIは、限定されたまたは狭い領域で特定のタスクを実行するように設計された人工知能の一種です。
4種類の人工知能とは何ですか?
人工知能には次の 4 種類があります。
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リアクティブ AI:リアクティブ AI は、与えられた情報に基づいてのみ環境に応答できます。
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限定記憶 AI:このタイプの AI は、過去の出来事を記憶し、将来の意思決定に使用できます。
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AI の心の理論:このカテゴリの AI は、他人の考えや感情を理解できます。
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自己認識 AI:自己認識 AI は、自身の目標と欲求に基づいて意思決定を行うことができます。
AIの応用とは何ですか?
AI は、次のようなさまざまな用途であらゆる分野で優位に立っています。
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仮想アシスタントとチャットボット
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自然言語処理
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健康管理
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金融と銀行
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コンピュータビジョン
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ロボット工学
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ゲームとエンターテイメント
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自動運転車
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スマートホームシステム
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パーソナライズされたマーケティングとレコメンデーションなど。
AIとロボット工学は同じですか?
いいえ！ AIとロボット工学は同じではありません。 AI は、人間の知能と同様のタスクを実行できるより広い概念です。一方、ロボット工学は、現実世界でロボットを設計、訓練、操作する専門的な工学分野です。
最後の言葉
人工知能 (AI) は、私たちの生活のあらゆる側面に急速に革命をもたらしています。同時に、AI は私たちに新しい発明と機会をもたらします。
AI テクノロジーを常に最新の状態に保ち、効率を高めるには、AI のワークフローについて知る必要があります。そして、議論全体を通して、私たちは AI の基本原則を提供し、「 AI がどのように機能するか」のすべてのステップを網羅しようと努めてきました。
全体として、AI は現在に限定されるものではなく、高度な学習機能、効率の最大化、意思決定機能を備えた将来に向けた有望な可能性を秘めています。
Comments
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