AI についてもう一度話しましょう

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6年前に韓国のソウルで行われた囲碁のトッププレイヤーイ・セドルとAlphaGoのマンマシン対決を今でも覚えていますか？その戦いの結果、Google DeepMindが開発したコンピューター囲碁プログラム「AlphaGo」がリー・セドルを 4:1 で破りました。この人間と機械の対決は、人工知能（AI）の力を初めて国民に感じさせ、AIはもはやハイテク業界で議論されているぎこちないわかりにくい専門用語ではなく、一般の人々が日常生活で言及するホットな話題であり、私たちの認識を変えるような話題になりました。

「強い人工知能」と「弱い人工知能」

最先端のテクノロジーとして、AIはコンピューターサイエンス、統計学、神経学、社会科学を組み合わせたものです。理想的なAI、いわゆる「強力AI、フルAI、一般人工知能」は、自然言語を使って計画、学習、コミュニケーションを行う能力と、これらを統合して設定した目標を達成する能力を備えた、人間らしくあり得ます。強力なAIは、人間のように識別、認識、分析、意思決定を行うことができます。そのため、いつの日か人工知能が人工知能を発明した人間に取って代わってしまうのではないかと多くの人が心配しています。

人工知能元年と呼ばれる1956年から、人工知能は70年近くにわたって発展してきました。ディープラーニングでは明らかな飛躍を遂げましたが、現在人間が実現できる人工知能は、まだ「弱い AI (ナローAI、応用AI)」の段階にあります。この段階の人工知能は、特定の分野の問題しか解決できません。おなじみのアルファゴやシリ、FaceIDは「弱い AI」に属します。

人工知能の知能の源は？

機械学習は、数学、コンピューターサイエンス、統計学、およびその他の分野を含む非常に学際的な分野です。

機械学習の中心にあるのは、一般化と合成を行う能力です。簡単に言うと、機械学習とは、アルゴリズムを使って大量のデータを解析して学習し、現実世界の出来事について独自の判断や予測を行うことです。

AI史上最大のブレークスルーとは？

ディープラーニングは機械学習の一分野ですが、機械学習とは異なります。

ディープラーニングとは、ディープニューラルネットワーク (DNN) を使用してモデルをより複雑にし、モデルがデータをより深く理解できるようにすることです。ディープラーニングの目的は、機械に人間のような認知能力、つまり学習能力と分析能力を持たせ、テキスト、画像、音声などのさまざまなデータを認識できるようにすることです。

ディープラーニングは、コンピュータービジョン (CV)、自動音声認識 (ASR)、自然言語処理 (NLP) などの分野で広く使用されています。

畳み込みニューラルネットワーク (CNN) について聞いたことがありますか?これはディープラーニングの代表的なアルゴリズムです。CNN は、画像分類、顔認識、物体検出などの分野で広く使用されています。たとえば、CNN を使用して X 線画像や MRI 画像を分類すると、人間の目よりも正確な結果が得られます。

Market Research Futureのグローバルディープラーニング市場調査レポートによると、ディープラーニング市場は2023年までに174億ドルに達すると予想されています。

AI の応用分野

私たちの生活に密接に関係するAIの応用分野は何ですか？デロイトの AI レポートを見てみましょう。

出典:デロイト人工知能レポート

デロイトの報告によると、「人工知能には、コグニティブ・オートメーション、コグニティブ・エンゲージメント、コグニティブ・インサイトという3つの主要な応用分野があります。

コグニティブ・オートメーションの分野には、主に機械学習、ロボティック・プロセス・オートメーションなどが含まれますが、この分野では、ロボットは熟練労働者だけが実行できるタスクを実行できます。

コグニティブ・エンゲージメントとは、患者を受け入れたり、製品を推奨したりするなど、人間とより密接な関係を築くコグニティブ・テクノロジーを指します。

最後の分野は認知的洞察です。この分野では、AIは何が起こったのかを理解するだけでなく、何が起こっているのかを分析し、将来何が起こるかを予測することもできます。コグニティブ・インサイトを備えたAIは、顧客の問題を積極的に解決することができます。

スタンフォード大学の「2030年の人工知能と生活」というタイトルの調査研究によると、専門家はAIが交通、サービスロボット、ヘルスケア、教育、低資源コミュニティ、公共の安全、雇用、仕事と娯楽産業の8つの分野で重要な役割を果たすと予測しています。」

AI アバター

AIアバターとは、コンピューターグラフィックス、ディープラーニング、音声合成などのAI技術を通じて、物理学の境界を突破し、擬人化されたサービスを提供する仮想人間を指します。

AIアバターは、機能によってサービス型AI人間とアイデンティティ型AIアバターに分類されます。サービス型AIアバターは機能性を重視しており、AI弁護士、AI薬剤師、AIショップアシスタント、AI警察官、AIレポーターなど、あらゆる職業で活用でき、実在の人々の業務を支援することで、労働力を解放します。

アイデンティティタイプのAIアバターは、春節ガラのステージに出演した有名なルオ・ティアン・イー、シャオ・ホンシュウでデビューしたAYAYI、ByteDanceに参加したA-SOULなど、主に文化・エンターテイメント業界で使用されています。どれも本物のアイドルと同じくらい人気があります。

現在、AIアバター市場はまだ初期の市場です。「デジタル・バーチャル・ヒューマン・ディープス・インダストリー・レポート」によると、2030年までに中国のAI AIアバター市場は2700億元に達する見込みです。そのうち、アイデンティティ型AI AIアバターの市場規模は約1,750億元で、サービス型AI AIアバターの市場規模は950億元を超える見込みです。

DeepBrain AIは、「放送レベル」のAI AIアバターを作成できるサービス型のAI AIアバター技術とアプリケーションに焦点を当てたAI企業です。DeepBrain AI独自のDeep Emotionテクノロジーは、AIアバターに実在の人間のような鮮やかな表現を与え、仮想環境を現実世界のような鮮明な体験にもたらします。

DeepBrain AIが制作するAI AIアバターは、見た目も声も実在の人物に97％似ています。リアルタイム合成技術により、AI アバターはユーザーとリアルタイムで対話することもできます。

DeepBrain AIは、中国初のAIアンカー、CCTV用のアイ・ワン・グアン、有名なアンカー、北京テレビのシュー・チュンニさんのタイム・シャオ・ニ-AIアバター、MBNの韓国初のAIアナウンサー、AIキム・チュハを制作しました。サムスン証券のAI証券アナリスト、AIAコリアのアイ・ソン・フンミン、韓国初のAI銀行スタッフがハナ銀行のモバイルアプリを開発しました。