IEEE(アイ・トリプルイー)は世界各国の技術専門家が会員として参加しており、さまざまな提言やイベントなどを通じ科学技術の進化へ貢献しています。今回、日常生活におけるAIの用途10選を発表しました。
AIは、最近になって驚くほどの進化を遂げていますが、すでに私たちを取り巻く世界に多大な影響を及ぼしていることは見落とされがちです。
今年、人工知能の一般的利用において目を見張るほどの新展開がありました。あるAIが生成した画像が、なんと人間のアーティストと競い合って芸術賞を獲得したのです。
人工知能は私たちの周りに溢れているのが現実です。
がんのスクリーニング、絶滅危機にあるゾウの密猟対策、宇宙からの考古学的遺跡の発見など、様々に利用されています。しかし、AIの利用はこういった科学の最前線に限定されません。実際、人工知能はどこにでも存在しています。
恐らく、皆さんも日常生活でAIを利用しているはずです。
IEEEのシニアメンバーである漢広傑 氏(Guangjie Han)は、次のように述べています。「AI技術は、ほとんど気づかない間に、私たちの生活のほぼあらゆる面に浸透しました。日々利用する電子機器は、そこで発生するデータを分析することで、AIにより継続的に改善され進化しています。」
■AIの一般的な用途
1. 音声アシスタント
スマートフォンやスマートホームデバイスに搭載された音声アシスタントは、AIに支えられています。音声によるリクエストは、スマートフォンの中で処理されるだけでなく、時にはリクエストがクラウドに送られてサーバーで処理されます。
2. スマートホームデバイス
人工知能により、スマートサーモスタットは家庭の空調システムを自動的に調整します。また、カメラは人、車、荷物の存在をユーザーに知らせることができます。
3. eコマース
AIは、オンラインショッピングの至る所で見受けられます。おすすめ商品の紹介は広く知られている用途ですが、カスタマイズされたショッピング体験や、販売や返品の管理に役立つチャットボットなどもあります。
4. 小売業界のトレンドの把握
オンラインストアは、買い物する際に単に推奨商品をお知らせしているだけではありません。自社や他社ストアの売れ筋商品データを積極的に活用してトレンドを見定めています。AIを駆使して次に流行する商品を設計・製造すれば、人々がそれを望んだ時には、すでに準備を終えて店頭に並べることができます。
5. コンテンツレコメンデーション
AIを搭載したコンテンツレコメンデーションエンジンは、商品カタログや消費者データを使ってトレーニングすることで、よりパーソナライズされたレコメンデーションを提供するようになります。
6. ナビゲーションと旅行
紙の地図は過去のものになりました。カーナビでAIが生成するルート案内に従えば、移動時間や燃費を最適化することができます。
7. 創薬
薬の潜在リスクと薬剤作用のメカニズムを解明することによって、AIシステムは医薬品の新たな用途を発見します。この技術は、現在の医薬品や生物活性物質の再利用を可能にする、創薬プラットフォームを構築するのに役立っています。
8. 顔認証によるスマートフォンのロック解除
スマートフォンを見つめるだけでロックを解除できます。この機能は、カメラとセンサー技術を駆使して顔を正確に測定するAIが支えています。
9. 金融詐欺の検出
AIはパターン分析に秀でており、私たちのクレジットカード利用については高い精度で予測できることが分かっています。そのためクレジットカード取引の不正を見極める作業に適しています。もし銀行から、ある取引をしたか照会する電話がかかってきたとしたら、それはおそらくAIが分析した結果でしょう。
10. オートコレクト
AIシステムは、機械学習、ディープラーニング、および自然言語処理を使用して、ワードプロセッサ、テキストアプリ、その他のテキストメディアでの誤った言葉使いを見つけ出して、修正案を提示します。
当面の間、AIシステムの取り組みの大半は、モデルトレーニング用のより大規模でバイアスの少ないデータセットの構築に尽力することになるでしょう。
IEEEフェローのカレン・パネッタ 氏(Karen Panetta)は、次のように述べています。「このようなシステムのトレーニングは、AIモデルをトレーニングするデータそのものに大きく依存しています。経験できるシナリオの件数が多ければ多いほど、より優れたシステムになりますが、そのためには厳選された注釈付きデータセットが必要です。これらのデータセットには、バイアスを減らすために多様性が求められます。また、現実世界の用途で発生する新たな条件やシナリオを反映するよう、柔軟に更新できることが重要です。」
また、生活が変わってしまうほどAIシステムに依存し過ぎる状況について警告しています。
「AIは説明可能でなければなりません。」とパネッタ氏は指摘します。「たとえば、多くのベンダーが人事考課と報酬を決定できる製品を販売しています。しかし、これらのシステムが下した決定について、AIがどのようにして結果を導き出したのか説明することはできません。AIは、そのようにして人の暮らしの糧にまで影響を与えるべきではありません。」
AIがこれほど普及した現在でも、まだまだ成長し、改善する余地は大いにあるのです。
參考元: @Press
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