人工知能（AI）は、今日の成長のための最も有望な技術の一つです。 コンサルティング会社Gartnerが発表した最近のデータによると、AIを実装している組織は、2018年から2019年の間に4から14％に増加しました。実際には、同じコンサルタント会社は、2020年の技術動向に人工知能が含まれています。
実際には、同じコンサルタント会社は、2020年の技術動向に人工知能が含まれています。 具体的には、AIはITセキュリティの向上に焦点を当てました。
AIは業界4の重要な技術です。0それは企業にもたらすすべての利点のために、デジタル変換プロセスを開始したいすべての人は、彼らのプロセスでそれを採用しなければならな
人工知能とは何ですか？
人工知能の概念は長い間存在してきました。 実際、John McCarthyは1950年に人工知能という用語を作成し、Alan Turingは同じ年に「Computing Machinery and Intelligence」と題された記事ですでにこの現実について話し始めました。
それ以来、コンピュータサイエンスのこの規律は多くのことを進化させてきました。
マサチューセッツ工科大学教授Patrick H.Winstonのために、IAは”思考、知覚、行動をリンクするループモデルをサポートする表現によって公開される制約対応アルゴリ DataRobot CEOのJeremy Achinなどの他の著者は、人工知能を人間の知能を必要とする作業を機械が実行するために使用するコンピュータシステムと定義しています。
Tech Targetの技術百科事典、Margaret Roseの責任者にとって、学習、推論、自己修正などのさまざまな人間のプロセスをシミュレートするシステムです。ご覧のように、AIの3つの定義は、考える機械やコンピュータシステムを指しています。
彼らは人間の知性を模倣した推論を発し、人々だけができる仕事を実行します。
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しかし、他のソースはさらに進み、人間の脳の能力を超えている複雑な問題を解決するために使用されるコンピュータシステムとしてAIを定義しています。この意味で、AIは機械の力を利用して、人間の心には届かない複雑な問題を解決します。
フューチャーライフインスティテュートの社長、マックス-テグマークは、この方向に撮影し、”私たちの文明について好きなものはすべて私たちの知性の産物であるため、人工知能で人間の知性を増幅することは、文明がこれまでにないように繁栄するのを助ける可能性がある”と述べている。
この問題について、Google Deep Mindとオックスフォード大学は、AIが破損した判読不能な古代ギリシャ語のテキストを解読することができるという結論を示 歴史家や碑文の誤り率は57ですが。3％、この偉業を担当するアルゴリズムの誤り率は30.1％です。
これらの例は、AIが複雑な問題を解決するために人間の能力を超えてどのように行くかを示しています。 しかし、AIはどのように機能しますか？
AIはどのように機能しますか？AIは、プログラミングルールとそのサブセット機械学習（ML）と深い学習（DL）などのさまざまなML技術から行動するアルゴリズムを介して動作します。
AIは、これは、人工知能の枝であり、時間をかけて学習し、改善するために開発されたアルゴリズムの技術を開発する責任がある最も一般的なの一つです。
機械学習（ML）
これは、人工知能の枝であり、時間をかけて学習し、改善するために開発されたアルゴリズムのための技術を開発する責任があります。 これは、マシンが与えられた問題の解決策を見つけることを可能にするために、大量のコードと複雑な数式を必要とします。
AIのこの側面は、大量のデータを迅速に処理し、人間が理解できる方法でそれらを堆積させるために使用されるため、現在、商業目的またはビジネス目的
これの明確な例は、接続された要素が機械の状態、生産、機能、温度などに関するデータの一定の流れを供給する生産工場からのデータです。 中央コアに。
継続的な改善と適切な意思決定を達成するためには、生産プロセスから得られた膨大な量のデータを分析する必要がありますが、このデータの量は、人間が分析とトレーサビリティに多大な時間（日）を費やさなければならないことを意味します。これは、機械学習が機能するときであり、データが生産プロセスに組み込まれているときに分析され、動作中のパターンや異常をより迅速かつ正確に特定 このようにして、意思決定のために警告または警告をトリガすることができます。 しかし、MLは比較的広いカテゴリです。 これらの人工知能ノードの開発は、現在ディープラーニング（DL）として知られているものに上昇を与えています。 Deep Learning(DL)
機械学習用に設計され、非線形推論に参加する一連のアルゴリズム（またはニューラルネットワーク）を指す機械学習（ML）のさらに具体的なバージ
この技術では、アルゴリズムは、脳内に存在する人間のニューラルネットワークのように機能することを意図した人工ニューラルネットワークにグルー それはあなたがそれのための特定のコードなしで深い方法で学ぶことを可能にする技術です。
ディープラーニングは、同時に要因の広い範囲の分析を可能にするはるかに高度な機能を実行するための基本的なものです。
たとえば、Deep Learingは、自動運転車で使用されるセンサーによって受信された情報、すなわち物体の距離、物体が移動する速度、物体が行っている動きに基づ 彼らはこの情報を使用して、レーンを変更する方法とタイミングを決定します。
私たちは、DLがその可能性を最大限に開発の非常に初期段階にまだある段階にまだあります。 データをより詳細で拡張性の高いセットに変換することで、ビジネスでますます使用されていることがわかります。 ビジネス環境におけるAI
AIは、自動化、言語処理、生産データ分析など、多くの商用および生産アプリケーションですでに使用されています。
これにより、一般的なレベルでは、企業は製造プロセス、運用の両方を最適化し、内部効率を向上させています。
AIは、マシンが人間のように動作し、問題を解決することを可能にする異なるコンピュータプログラミングルールを介して動作します。
自社のプロセスにAI技術を実装する企業の関心は、それがもたらす利点にあります。
AIの利点
技術部門のさまざまな声は、人工知能（AI）の利点を守ります。
Infinia MLのプロダクトマネージャー、アンディ-チャンは、Youtubeで40,000以上の訪問とTEDトークで、仕事でのAIの様々な利点を打破します。
ベンチャーキャピタルファンドSinovation Venturesの創設者であり、技術分野の第一人者であるKai-Fu Lee氏は、600,000以上の演劇を持つTED TalksビデオでAIの主な利点を説これらの2つの専門家を考慮すると、これらはビジネス部門に適用されるAIの主な利点になります。
- 1。 プロセスを自動化します。人工知能は、ロボットが自動的に、人間の介入なしに、反復的なルーチンとプロセスの最適化タスクを開発することができます。
- 2. 創造的なタスクを強化します。 AIは、日常的で反復的な作業から人々を解放し、創造的な機能により多くの時間を費やすことを可能にします。/li>
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- 3。 精度を提供します。例えば、産業環境では、機械は以前に手動で行われたか、またはAIなしで監視された決定を下すことができます。
- 4. ヒューマンエラーを低減します。 AIは、人間の限界に起因する障害を軽減します。 一部の生産ラインでは、AIを使用して、赤外線センサーを使用して、人間の目では検出できない部品の小さな亀裂や欠陥を検出します。
- 5. データ分析に費やされる時間を短縮します。 それはリアルタイムに遂行されるべき生産から得られるデータの分析そして開発を可能にする。
- 6. 予知保全。 それは同じの操作の時そして条件に基づいて産業設備の維持を遂行することを割り当て性能およびライフサイクルを高めることを割り当てる。
- 7. 生産レベルとビジネスレベルの両方で意思決定の改善。 構造化された方法でより多くの情報を持つことによって、それは担当者のそれぞれがより速く、より効率的な方法で意思決定を行うことができます。
- 8. 生産プロセスと生産ラインの制御と最適化AIにより、より効率的でエラーのないプロセスが実現され、社内の生産ラインをより詳細に制御できます。
- 9. 生産の生産性そして質の増加。 AIは機械レベルでの生産性を向上させるだけでなく、労働者の生産性を向上させ、作業の質を向上させます。 より多くの情報を持つことは、彼らが自分の仕事のより焦点を当てたビューを持っており、より良い意思決定を行うことができます。aiのリスクと障壁
いくつかの声は、人工知能（AI）がリスクを持っていると信じています。 特に、AIの可能性が探求され、人間の仕事を再現するだけでなく、それを実現することができるのであれば。 Stephen HawkingやBill Gatesなどの著者やさまざまな研究者がAIについて懸念を表明しています。
参入障壁に関しては、ビジネス環境で発生する可能性のある最も一般的なもののいくつかがあります。
- データの可用性。 多くの場合、データは企業間で孤立して提示されるか、一貫性がなく品質が低いため、大規模なAIから価値を創造しようとする企業にとって重要な課題 この障壁を克服するためには、データを組織的かつ一貫した方法で抽出できるように、最初から明確な戦略を策定することが不可欠です。
- 資格のある専門家の欠如。 ビジネスレベルでAIを採用する際によく発生するもう1つの障害は、この種の実装でスキルと経験を持つプロファイルが不足していることです。 このような場合には、すでに同じ規模のプロジェクトに取り組んでいる専門家がいることが重要です。
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- AIプロジェクトのコストと実装時間。 実施コストは、当時と経済レベルの両方で、このタイプのプロジェクトを実行することを選択する上で非常に重要な要素です。 社内のスキルが不足している、またはAIシステムに精通していない企業は、プロジェクトで成功した結果を得るために、実装と保守の両方のアウトソーシ要するに、AIは、特に製造および生産環境において、より競争力があり、より大きな利益を得ることができるため、企業にとって非常に重要な資源とな
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