人工知能はどこにいるのでしょうか?

コンピューターは、翻訳から病気の診断まで、人間の知性を必要とするタスクを実行できる能力がますます高まっていることを日々証明しています。さらに、人工知能の背後にあるアルゴリズムが、私たちが読むニュースやビデオなど、私たちの意思決定にますます影響を与えることができるようになってきています。私たちの交流の仕方を見てください。

人工知能: 人間の知能をシミュレートできるマシンの作成に焦点を当てたコンピューター サイエンスの一分野であり、組織の運営方法や金融機関を含む顧客とのやり取りの方法に革命をもたらしました。

コンピュータ サイエンスの分野の 1 つとしても知られており、学習、意思決定、自己啓発など、通常は人間の認知を必要とするタスクを実行できるシステムを作成することを目的としており、しばしば次のように呼ばれます。 「機械知能」。

機械学習、言語処理、データ分析などの AI テクノロジーは、よりパーソナライズされた顧客体験、不正検出の強化、効率的なリスク管理、運用プロセスの合理化への道を切り開きました。

人工知能テクノロジーは、これまで人間の力を必要としていたプロセスやタスクを自動化することで、組織のパフォーマンスと生産性を向上させ、人間には不可能な大規模なデータを理解することもでき、この能力はビジネスに大きな利益をもたらします。たとえば、ある企業が使用しているのは、 Netflix機械学習によりレベルのカスタマイズが可能となり、同社の顧客ベースの拡大に貢献しました。 25 パーセント。

これにより、顧客満足度が向上しただけでなく、内部プロセスも改善され、コスト削減と意思決定の向上が実現しました。銀行業務に人工知能を統合することは、「サービスまたは銀行業務での人工知能の活用」とよく呼ばれます。 AI を銀行業務に統合すると、業務効率と顧客エンゲージメントが向上するだけでなく、急速に進化する銀行部門で銀行が競争力を維持できるようになります。

前述したことに加えて、銀行業務への人工知能の統合は、金融機関とその顧客の両方にとって大きな可能性を秘めた驚くべき変革を表しています。銀行業務における人工知能の利用が成功するかどうかは、イノベーションとイノベーションのバランスを達成する業界の能力にもかかっています。そして、イノベーションの文化を強化し、次の分野に投資することによって… ガバナンス データに強力な力を持つ銀行は、AI の力を利用してサービスに革命を起こすことができます。 人工知能が進化し続けるにつれて、銀行サービスはよりシームレスでパーソナライズされた効率的なものになり、人間の専門知識と最先端のテクノロジーを組み合わせた金融エンゲージメントの新時代の到来を告げるものとなるでしょう。

メタCEOのマーク氏はこう語った。 ザッカーバーグ人工知能は2017年の同社の主な投資の焦点となる。 2024年リソースを強化する計画を発表 計算主義 そしてエンジニアをもっと雇いましょう。 彼が追加した ザッカーバーグ、今年の第3四半期の同社の決算発表の際、メタは今後も人工知能に関連しないプロジェクトの優先順位を下げると述べた。

同氏は、同社は最終的には人工知能を使用して、アプリケーションを通じてユーザー向けにパーソナライズされたコンテンツを作成するつもりであると説明し、「ニュースフィードアプリケーションについては、時間の経過とともに、人工知能が人々が消費するより多くのコンテンツを生成または編集するようになるだろうと私は信じています。」と続けた。

今日、世界は現代テクノロジーの分野で目覚ましい急速な発展を遂げており、その代表的なテクノロジーの一つである人工知能は、私たちの日常生活やさまざまな場面でますます重要な役割を果たしています。そして畑。 人工知能は強力で革新的なテクノロジーですが、この急速な進歩により、私たちが直面し、細心の注意を払って対処しなければならないリスクと課題がもたらされます。

人工知能の主なリスクの 1 つは、労働市場と雇用への影響です。 なぜなら、テクノロジーの発展は、単純で反復的な作業を人間よりもうまく、より速く実行できる、インテリジェントなメカニズムやロボットの開発につながると予想されているためです。これにより、従来の多くの仕事が失われ、その結果、大規模な労働力が生み出されることになるでしょう。高い失業率や貧困の悪化などの経済的・社会的問題。

人間よりも早く、より正確にパターン認識を適用する医療や知能の研究など、テクノロジーの一部の分野は人工知能の恩恵を受けていると私は信じていますが、インターネットを悩ませている一連の書籍出版のように、悪い応用例もいくつかあると見ています。この例としては、ハワイで火災が発生した直後、その翌日には人工知能によって書かれた書籍がオンラインで販売されたことが挙げられます。

セキュリティプロトコルを回避するための音声や画像の再生などの悪質なアプリケーションも存在するため、非常に幅広い分野にわたる人工知能の規制が必要となるが、計算タスクなどの自動完了にはほとんど異論はないが、これは、より複雑な複数段階の操作では大きく異なります。

たとえば、航空分野では、気象予報士やその他のコンピューターがパイロットの仕事の多くを軽減し、パイロットが空域に集中できるようにしていますが、自動化された手順でパイロット自身が難しい判断を下すことは困難です。危機的な状況での緊急着陸は、困難ではありますが、パイロットが常にすべての状況を把握して最後の判断を下す必要があります。天候、重量、速度、滑走路の状態、航空機の信頼性以外には、いかなるプログラムも対処できないからです。タワーのメッセージ、環境、交通、特性など、その他のローカル。

しかし、AI は、書かれたテキストやさまざまな音声を翻訳したり、猫や犬の画像を分類したり、人間の顔を認識したりするのに非常にうまく機能します。これらすべての例では、以前の決定が依然として有効です。

倫理的には、たとえば ICU のベッドが 1 つしかない場合、医師はどの患者を治療するかをどのように決定するでしょうか? ガイドラインには、生存の可能性がより高い人を優先する必要があると常に記載されています。

作家兼ジャーナリスト