人工知能（AI））は、人間の知性を模倣する機械の能力です。これには、学習、問題の解決、および Kreativität。 AI 研究はどのように行うかに関係しています。 パソコン これらのスキルを身につけることができます。
人工知能とは何ですか?
人工知能 インテリジェント システムの研究と構築を扱うコンピューター サイエンスの一分野です。主なことは、 パソコン 人間のように考え、行動できるように子どもたちを育てます。
における重要な役割 人工知能 機械学習メソッドをプレイします。これらは次の手順です。 パソコン 大量のデータから独立して学習できる。たとえば、パターンを認識して予測を行うことができます。
彼女は今遊んでいます 人工知能 私たちの生活の多くの分野で重要な役割を果たしています。その例としては、現在多くの家庭で見られるようになった Siri や Alexa などの音声アシスタントがあります。自動運転車もますます一般的になってきており、現在では多くの道路で使用されています。
人工知能の歴史
人工知能 は、長年物議を醸しているコンピューター サイエンスの分野です。最初の人工知能システムは 1950 年代に開発され、それ以来この分野は大きく進化しました。近年では 人工知能 はテクノロジー業界の主流となり、多くの革新をもたらしました。 Googleのような企業は、 Facebook とマイクロソフトは人工知能システムの研究開発に数十億ドルを投資しています。
このブログ投稿では、その歴史の簡単な概要を説明したいと思います。 人工知能 与える。最も初期のものから始めましょう この分野での発展を経て、最も重要な分野に移ります 過去数十年のマイルストーン。
最初の人工知能システムは 1950 年代に開発されました。最も有名なシステムの 1960 つは、アラン チューリングによって開発された論理理論システムです。このシステムは単純な論理ステートメントを検証でき、単純な算術問題を解くことができました。 XNUMX 年代には、英語の簡単な命令を理解して実行できる SHRDLU システムなど、さらにいくつかの人工知能システムが開発されました。
1970年代に
人工知能ではいくつかの重要な進歩が見られました。最も重要な目標の 1 つは、自然な知能を実現できる人工知能システムを開発することでした。 言語を理解する。この目標を達成した最初のシステムの 1 つは、Terry Winograd によって開発された WINOGRAM システムです。このシステムは簡単な英語の文章を理解し、質問に応答することができました。
1980年代に
さらなる進歩が見られました。この時期の人工知能の最も重要な目標の 1 つは、エキスパート システムと同様のシステムを開発することでした。最初のエキスパート システムの 1 つは、血液検査を実行するために設計された MYCIN でした。 MYCIN は、簡単な診断上の決定を下し、アドバイスを提供することができました。
1990年代に
さらなる進歩が見られました。この時期の人工知能の最も重要な目標の 1 つは、機械学習を開発することでした。機械学習は次のプロセスです。 パソコン データから学ぶことを学びましょう。最初の機械学習システムの 1 つは、自動車レースに勝つために設計された NEAT システムでした。 NEAT は経験から学び、時間の経過とともに改善することができました。
2000年代に
さらなる進歩が見られました。この時期の人工知能の最も重要な目標の 1 つは、認知システムを開発することでした。最初のコグニティブ システムの 1 つは、テレビ番組 Jeopardy で勝つために開発された Watson システムでした。ワトソンは自然言語を理解し、複雑なタスクを解決することができました。
2010年代に
さらなる進歩が見られました。現時点での人工知能の最も重要な目標の 1 つは、人間のように動作するロボットを開発することです。この目標を達成した最初のロボット システムの 1 つは、Boston Dynamics の ATLAS システムです。 ATLAS は単純なタスクを実行することができ、サイズと強度は人間と同等です。
近年では
人工知能はテクノロジー業界の重要な部分となっています。のような企業 でログイン, FacebookとMicrosoftは人工知能システムの研究開発に数十億ドルを投資しています。で 未来は人工知能になる おそらく今後も重要性が増し、さらなるイノベーションにつながるでしょう。
人工知能はどのように機能するのでしょうか?
人工知能 (AI) は、インテリジェント システムの研究と構築を扱うコンピューター サイエンスの一分野です。これらのシステムは、人間と同じように学習し、考えることができる必要があります。
AIはどのように機能しますか？
AI は機械学習の原理に基づいています。アルゴリズムは次の目的で使用されます... データ パターンを認識し、予測を行います。
AI のよく知られた例は、いわゆる人工ニューラル ネットワークです。このネットワークは人間の脳の仕組みをシミュレートし、たとえば顔を認識する方法を学習できます。
AI のもう 1 つの例は、いわゆるエキスパート システムです。これは プログラム、特定のケースでどのように処理するかをルールに基づいて決定します。有名なエキスパート システムは、以前は Microsoft Office に含まれていた「Clippy」プログラムです。
科学者の中には、近い将来、AI が社会で重要な役割を果たすようになるだろうと信じている人もいます。たとえば、人間には複雑すぎる問題の解決に役立つ可能性があります。 AI を主に危険だと考える人もいます。インテリジェントなマシンがいつか人間よりも優れ、世界を征服する可能性があるのです。
人工知能の応用分野
人工知能の分野は非常に多様であり、さまざまな応用分野をカバーしています。このブログ記事では、人工知能の最も興味深く刺激的な分野のいくつかを紹介します。
音声認識：
人工知能の最初の、そしておそらく最もよく知られている応用分野の 1 つは音声認識です。この分野は長年にわたって研究されており、近年大きく進歩しました。今では、人間とほぼ同じ性能の音声アシスタントが登場しています。 Googleアシスタント、 Amazon Alexa と Apple Siri は、現在非常によく開発されている音声アシスタントのほんの一例です。
画像認識:
人工知能のもう 1 つの応用分野は画像認識です。この分野は数年前から研究されており、近年では大きな進歩も見られます。今では人間とほぼ同じ性能のカメラがあります。 GoogleのNest Cam IQ はこれらのカメラの 1 つです。動きを検出するだけでなく、顔を認識して区別することもできます。
ロボット工学:
人工知能のもう 1 つの興味深い応用分野はロボット工学です。この分野では、人間とほぼ同等のロボットが開発されています。これらのロボットの中には、独立して学習し、環境の変化に適応できるものもあります。ロボットの最も有名な例の 1 つは、ボストン ダイナミクス社の人型ロボット Atlas です。
自動運転車:
人工知能のもう 1 つの興味深い応用分野は自動運転車です。この分野では、人間とほぼ同等の乗り物が開発されています。これらの車両の中には、すでに独立して走行でき、環境の変化に適応できるものもあります。自動運転車の最も有名な例の 1 つは、テスラ モデル S です。
人工知能にはすでに多くの興味深く刺激的な応用分野があります。将来的には、人工知能はさらに多用途かつ応用可能になるでしょう。
さまざまな種類の人工知能
人工知能は、さまざまな分野を含む幅広い分野です。ほとんどの場合、コンピューター サイエンスの一分野と考えられていますが、心理学、言語学、その他の分野を活用したアプローチもあります。 AI研究者が挑戦している パソコン 人間の能力を模倣または超えるようにプログラムすることです。これらには、問題解決、計画、学習、音声認識と合成、知覚が含まれますが、これらに限定されません。
人工知能の最初の定義の 1 つは、この分野の先駆者の 1 人であるジョン マッカーシーによってもたらされました。マッカーシーは人工知能を「機械によって人間の知能を表示する技術」と定義しました。この定義は、人間の能力の模倣に焦点を当てています。もう 1 つのよく知られた定義は、AI 研究のもう 1 人のパイオニア、マービン ミンスキーによって定式化されました。「人工知能とは、人間の脳と同様の処理を実行できるコンピューターを使用して、通常は人間向けに設計された問題を解決する科学技術である」。この定義は人間の脳がどのように機能するかを強調し、問題解決に重点を置いています。
しかし近年、人工知能の定義が変わりました。今日、多くの専門家は人工知能を人間の能力の模倣としてではなく、独立した分野として見ています。これらには、問題解決、計画、学習、音声認識と合成、知覚が含まれますが、これらに限定されません。
人工知能のメリットとデメリット
人工知能はテクノロジーと科学の世界で注目のトピックです。多くの人がそれが提供する可能性に興奮していますが、いくつかの懸念もあります。このセクションでは、その一部について説明します。 利点と欠点 人工知能を研究します。
利点：
1. 人工知能は、困難な問題の解決に役立ちます。
2. AI システムは独立して学習し、新しい状況に適応できます。
3. AI テクノロジーは、作業をより効率的にし、時間を節約するのに役立ちます。
4. AI システムは意思決定に役立ちます。
短所：
1. 人工知能は一部のタスクを人間よりもうまく実行できるため、雇用の喪失につながる可能性があります。
2. AI システムは、人々を操作したり監視したりするために悪用される可能性があります。
3. AI テクノロジーの発展は、例えばロボットの自律性や敏感なロボットの取り扱いなど、いくつかの倫理的な問題を引き起こす可能性があります。 データ.
人工知能への批判
人工知能への批判は重要なテーマですが、無視されがちです。多くの人は、人工知能が人々の仕事を脅かすと考えているため、人工知能を何か否定的なものとして見ています。人工知能は十分な知能を持っておらず、人間社会の複雑な問題を解決することはできないと信じている人もいます。しかし、人工知能をポジティブなものとして捉えている人もたくさんいます。彼らは、人工知能がこれまで解決不可能と思われていた多くの問題を解決できると考えています。
Fazit
人工知能は多くの可能性を秘めたエキサイティングなテクノロジーです。人間には複雑すぎる問題の解決に役立ち、人間の知識とスキルを拡張できます。ただし、特に次の点でいくつかの課題も伴います。 セキュリティ そして倫理上の懸念。 AIが今後どのように発展していくのか、興味深いところです。
