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出典：CharlieAJA / iStockphoto
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AIはあなたが思うよりも近く、私たちの仕事と生活に根本的な変化をもたらす可能性があります。
人工知能（AI）は最近の企業でホットなトピックであり、業界のリーダーはスマート製品から自己修復、さらには自己認識のコンピューティングインフラストラクチャに至るまでのアプリケーションを検討しています。
しかし、これはどれくらい現実的で、SFはどれくらいですか？私たちは本当に人類をロボットの大君主のクラスに売ろうとしていますか？それとも、テクノロジーが意味のある変化をまったく生み出さないのでしょうか？
現在利用可能なものと開発動向がどこに向かっているかを判断すると、最後の2つの質問に対する答えは「いいえ」です。
AI対自動化
今日のAIについて最初に理解することは、それが既存の自動化の単なる拡張ではないということです。従来の自動化を使用して、マシン、デバイス、およびアプリケーションに、通常一定の速度で一貫した方法で繰り返し可能なタスクを実行させることができます。 AI駆動の自動化により、プログラムされたエンティティは最初に広範囲の刺激に適応して応答し、次に変化する環境に合わせて独自のプログラミングおよび動作パターンを調整できます。そのため、自動化されたロボットアームは、特定のパネルを特定の種類の車のドアに無限に同じように取り付けるようにプログラムできますが、AIアームはさまざまな種類のパネルを分析し、それを取り付ける方法を独自に把握できますさまざまな種類のドア。 （自動化の詳細については、「自動化：データサイエンスと機械学習の未来？」を参照してください。）
自動化企業Rage Frameworksの会長兼CEOであるVenkat Srinivasan氏は、エンタープライズインフラストラクチャの観点から、AIはサービス指向の経済で成功するために必要なデジタル変革を実装するための鍵です。 AIは、従来のデータベースアルゴリズムの代わりに、より言語学的なデータ分析アプローチを使用して、インフラストラクチャ操作にいくつかの重要な機能を既に導入しています。このようにして、エンタープライズデータシステムは、実世界との関連性と関連性でデータを理解する能力を獲得します。これにより、エンタープライズアーカイブに残っている大量の非構造化データを手付かずに忘れることができます。同時に、より高いレベルの推論とトレーサビリティが可能になり、人間のオペレーターやその他のインテリジェントシステムは、分析やその他のプロセスにドリルダウンして、意思決定の方法と理由を判断することができます。
しかし、正確に、これらすべてが運用レベルでどのように機能するのでしょうか？ AI駆動のプロセスからどのようなアプリケーションを期待できますか？
リサーチコンサルタント会社gPressのマネージングパートナーであるGil Press氏によると、さらに重要なのは音声認識と自然言語生成です。 GoogleやAmazonなどの企業は、ニューラルネットワークやその他の高度な技術を使用して、Google HomeやAlexaを介して既に会話型コンピューティングを家庭に押し込んでいます。これらの同じ技術がデータセンターに侵入するのは時間の問題です。非技術ユーザーでも、入力、クリック、または入力するのではなく、データ環境に単に知っておくべきことを尋ねることができます。同様に、AIがテーブルにもたらす自己学習、自己修正機能により、システムのライフサイクルとアップグレードパターンが劇的に変化する可能性があります。機器は時間とともに劣化しません。人間の関与がほとんど、またはまったくなくても良くなります。同様に、データ環境自体もその操作においてより積極的になり、コマンドに応答するだけでなく、データパフォーマンスを最適化する方法について提案します。
欠点はありますか？
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確かに、eWeekのChris Preimesberger氏は、AIは他のテクノロジーと同様に、制御された調整された方法で実装される必要があると言います。実際、重要な落とし穴の多くは、ソリューションを求めてテクノロジーを展開し、自動化されたプロセスがビジネス要件に密接に関係していないなど、既存のデータプラットフォームと同じです。しかし、AIには、AIが受信したデータと同程度の結果しか提供できないという事実を認識するなど、特別な注意も必要です。 AIに関しては、幅と深さの間にはトレードオフがあります。幅広い機能に対応するように設計されたシステムは、生産性を高める非常にきめ細かいプロセスにドリルダウンすることはできません。 （AIの将来の詳細については、「振り返らないで、ここに来る！人工知能の進歩」を参照してください。）
そしておそらく最も重要なのは、AIプラットフォームがいかに「スマート」になろうとも、それを導くには常に人間の脳が必要になるということです。
だから、決まり文句に聞こえるかもしれませんが、事実は、AIがまさに危機にonしているか、ここ数年のSF映画で見たようなデータ環境を作り直しているということです。 Starship Enterpriseのオンボードコンピューターのような私たちの周り。
この観点から、企業はもはやデータをサポートするデバイスとソフトウェアの単なるコレクションではなく、ビジネスチームの応答性が高く非常に効果的なメンバーであるという考えに慣れなければならないようです。