【図解】コレ１枚で分かる人工知能の実用を支えると技術と適用領域

人工知能が、いま実用化へ向けて大きく動き出した背景には、４つのテクノロジーの進化に支えられています。

ビッグデータの蓄積

インターネットの普及と共に、膨大なデジタル・データが日々生みだされています。スマートフォン、ソーシャルメディア、そしてIoTの普及は、日常生活や社会活動などの現実世界のデジタル・データ化を加速し、拡大させています。こうして集められたデータは、ビッグデータとも言われ、現実世界の様々な事象がデータとして取り込まれたものです。これが人工知能の知識の源となっています。

ハードウェアの性能向上

ハードウェアの高性能化とコスト低下は、膨大かつ急激に増え続けるビッグデータを格納する受け皿として、さらにこれを分析する巨大な計算資源として使われています。また、センサーやコンピュータの小型・高性能・低価格化は、ウェアラブルやロボット、IoTを普及させる要件となります。それらが、現実世界のデータを収集する感覚器として、また、作られた情報を利用する手段になります。

アルゴリズムの進化

機械学習やディープラーニング、神経言語プログラミングなどのアルゴリズム（計算の手法や手順）が開発され、状況の分析や判断、最適なルールの生成や解釈など、自律的行動に必要な知識を生成します。人工知能の賢さを飛躍的に向上させました。

ネットワークの低コスト・高速化

高速・大容量のネットワークは、膨大なデータを収拾し、その結果をフィートバックするために欠かせません。さらに近接通信技術により、ウェアラブルとモバイル、あるいは、センサーが埋め込まれたモノが低消費電力で効率よくつながる仕組みができあがりました。

このようなテクノロジーの支えにより様々な用途で人工知能が使われはじめています。

高度な専門的アドバイス

• 膨大な文献や診断記録から病名や治療法を提示
• 株式市場やSNSから投資判断
• 規制や産業動向からM&A戦略を提案
• 遺伝子や疾患データから新薬候補物質を探索
• 論文の採点や校正

利便性と安心安全

• ウイルスと振る舞いからワクチンを自動生成
• 自動翻訳・通訳
• 自然言語での検索や商品紹介・問合わせ対応
• 気象やゲノム、マクロ経済の解析
• 自然言語での対話型のデータ分析

効率化・省力化

• 自動運転自動車やドローン
• 工作機械やロボット、搬送機械などの生産設備
• コールセンターや受付での接客・応対
• ニュース記事の執筆やテクニカルライティング
• プログラミングやシステム運用

適用領域の広がりは、ここに挙げた例に留まりません。今後益々私の日常に、深く、そして、静かに浸透してゆくでしょう。

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