コンテンツ
- ゲームプレイとその先
- がん治療の精度向上
- バグやストレスなし-あなたの人生を破壊することなく人生を変えるソフトウェアを作成するためのステップバイステップガイド
- 神経科学の進歩
- AIとパーソナライズされたマーケティング
- 日常のインターフェース
- ビジネス・インテリジェンス
ソース：Agsandrew / Dreamstime.com
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AIの新しい形態は、非常に興味深い方法で私たちの生活を変えます（そしてすでに始めています）。
私たちは世界が急速に変化していることを知っていますが、新聞やテレビであまり聞いていない具体的な技術の進歩がたくさんありますが、それでも私たちの生活に劇的な影響を与えています。
これらの大きな新しいストーリーの一部は、人工ニューラルネットワークに関連しています。これは、エンターテイメントから医療まで、多くの分野であらゆる種類の進歩を推進している人工知能研究の比較的新しい現象です。
人工ニューラルネットワークは、技術が入力に基づいて出力を生成するために、個々の人間のニューロンとニューロンのグループに対応する小さな単位を使用して、人間の脳の生物学的作業をモデル化できるという考えに依存しています。
人工ニューラルネットワークのアイデアは、1940年代に出現した「コネクショニズム」の哲学に依存し、多数の協調する神経単位が全体的な行動と認知に影響を与える可能性があることを理論化します。別の言い方をすれば、人間として、これらの人工ニューロンの多くを一緒に投げて、私たち自身の生物学的思考プロセスに非常に似た方法でそれらを一緒に機能させることにより、より良いモデルを構築できることを発見したということです。
それでは、人工ネットワークはテーブルに何をもたらすのでしょうか？多くの、実際。それらは一般名でも、おなじみのブランドでも、小学校や高校のカリキュラムの大部分でもないが、人工ニューラルネットワークの作業は多くの分野で一般的になっています。 （Ada Lovelaceからディープラーニングまで、コンピューティングとAIの歴史におけるマイルストーンの詳細をご覧ください。）
ゲームプレイとその先
最近、チェスよりもはるかに複雑なゲームである「囲game」のゲームで、コンピューターが人間のプレーヤーを打ち負かすことができたと聞いたことがあるかもしれません。私たちの多くは、これがさらに強力な人工知能への道を進むもう1つのステップであることを直感的に理解しています。1990年代にチェスをプレイするコンピューターの優位性について学んだので、これは論理的な進歩のようです。
Goで人間を打ち負かすことができる人工ニューラルネットワークに支えられた人工知能エンティティの出現は重要ですが、知らないかもしれませんが、この新しいゲームプレイモードに貢献したIBMは、新しい基本的な実験も行っています人工ニューラルネットワークの能力と速度を大幅に向上させるAI技術。先月、IBMはMITとの共同プロジェクトで2億4,000万ドルを削減し、ANNと関連テクノロジーの力を倍増させて、これまで以上に前進するというニュースを落としました。
がん治療の精度向上
癌は西洋医学用語集で最も交絡疾患の1つですが、科学者がさまざまな種類の腫瘍を治療する新しい方法に近づきつつある現在、非常に新しい種類の癌研究が人工ニューラルネットワークによってサポートされています。
バグやストレスなし-あなたの人生を破壊することなく人生を変えるソフトウェアを作成するためのステップバイステップガイド
誰もソフトウェアの品質を気にしない場合、プログラミングスキルを向上させることはできません。
人工神経回路網が乳がん、前立腺がん、肺がんなどのがんの診断と治療に役立つ最も重要な方法の1つは、がんデータの分類かどうかにかかわらず、大量のデータを活用し、今後の道筋を特定できることです。 、または遺伝子発現に関連するデータを使用して、一連の新しい癌治療はAIから得られた洞察を使用して命を救おうとします。
神経科学の進歩
人工神経回路網は癌研究に役立つだけでなく、同じ原理であらゆる種類の臨床データを取得し、より実用的な形式に改良することができます。
しかし、人工ニューラルネットワークと神経科学の間には特別な関係があります。人間の脳をシミュレートするこれらのビルディングブロックをまとめているにもかかわらず、人間の脳がどのように機能するかについて学習しているためです。新しい方法で。
科学者が入ってANNシステムを作成するとき、彼らはニューロンがシナプス全体でどのようにインパルスを発火するかを見ています。彼らは、人間の脳の一部を構成するニューラルネットワークをグループ化および分類しています。断片的に、彼らは高度な人工知能研究の全体的な目標に向かって取り組んでいます-生物学的脳の仕事をより完全にシミュレートし、それらの結果を自律技術に由来する人間の思考に非常に似たものに変えます。人々が人工ニューラルネットワークを使用すると、脳で起こること、夢で起こること、脳卒中で起こることについてさらに学ぶことができます。これらすべてが神経科学のさまざまな分野での拡大を促進します。 AIを開発するにつれて、自分自身の理解も深めています。
AIとパーソナライズされたマーケティング
人工ニューラルネットワークでサポートされている別の突破口は、特定の消費者が何を望んで何を必要としているかを把握するマーケターの不思議な能力です。
Webサイトの推奨エンジン、Pandoraフィード、または他の場所でこの種の問題に遭遇した可能性があります。とてもターゲットを絞った広告は気味が悪いように見えます。あなたが望んでいるか、興味を持っているかもしれないが、誰にも話したことがない情報を得ることができます。これはすべて、人間の意思決定者によって駆動されるのではなく、人工ニューラルネットワークと機械学習アルゴリズムによって駆動されることが多く、それらは独自に接続を行うことができます。彼らの正確さはすさまじく、時間がたつにつれて良くなるだけです。 （推奨システムがオンラインショッピングの方法である方法で詳細をご覧ください。）
日常のインターフェース
科学者が人工ニューラルネットワークで達成しているブレークスルーを考える興味深い方法がここにあります。Gizmodoの記事は、インターネットで毎日プレイされているANNの結果をどのように見るかについて語っています。人工ニューラルネットワークの使用の最も有望なフロンティアの1つは画像認識です。
これらの人工知能ツールを早期に使用する際、科学者は猫から個々の人間の顔までのすべての写真をコンピューターが認識する方法を見つけ出しました。そして、それはすでに多くの方法で適用されています-メッセージングプラットフォーム、プロファイル、そして場合によっては地元の空港でも。
生体認証の分野は、画像認識を使用して個人を特定できるという考えから多くを得ています。そして、もちろん、画像認識からのマーケティングの利益も、人間のユーザーにアピールするこれらの接続をまとめるのに役立ちます。しかし、より広いレベルでは、データ用に写真をマイニングできることは、あらゆる種類の有用なアプリケーションを持っています。そのため、ある時点で、コンピューターに言葉を送ることはもうありません。私たちが伝えようとしているものを何でも見せてください。そして、誰もが知っているように、写真は1,000語に値します。
Gizmodoの作品のもう1つの興味深い点は、自然言語処理もANNの成果物であるということです。 Siri、ディクテーションツール、またはその他の形式のいずれで使用するかにかかわらず、しばらくの間使用していました。コンピューターが音声学を分解して変換する方法は、人工ニューラルネットワークの初期の研究と多くの関係があります。
ビジネス・インテリジェンス
個々の顧客を絞り込んでマーケティング目的で個人情報を分析できることに加えて、企業は他の非常に重要な方法で人工ニューラルネットワークと機械学習を使用しています。
ビジネスは有機体であり、かなりの規模のビジネスには、日々、そして長期的に多くの方向性が必要になります。
ソフトウェアが十分に進歩し、十分に進歩するとすぐに、ベンダーは、企業が手作業で行っていたすべてを自動化できるように、さまざまなエンタープライズソフトウェアプラットフォームの構築を開始しました。 Salesforceの自動化は、テクノロジーを通じて営業チームの力を高めます。顧客関係管理ツールは、ターゲットオーディエンスとのより良いつながりを促進するのに役立ちます。サプライチェーン管理ツールは、必要な原材料を事業所に運びます。また、一般的なビジネスインテリジェンスツールは、すべての生データを取り込み、エグゼクティブが使用できる実用的なレポートにします。
施設をウォークスルーして将来何が起こるかを想像しようとするのではなく、今日のリーダーはますます視覚的なダッシュボードを見て、ビジネスを改善するために必要なことを明確に見ています。これらの透明性はすべて、これらの分析エンジンに適用される人工ニューラルネットワーク（および機械学習とディープラーニングツール）に依存しているため、人間の思考の非常に重要なシミュレーションに基づいて、必要な知識を得ることができます。
これらのブレークスルーはすべて、氷山の一角にすぎません。革命が近づいています–テクノロジーとの対話方法における大規模な海の変化。よりスマートで高性能なロボットとコンピューターが鳴り始め、私たちのように見え、行動し始めます。そして、それがどのように機能するかを理解するのは私たち次第です。