この記事では、上位 15 の最新の AI テクノロジと、それらが私たちの日常生活にどのように影響しているかについて説明します。
人工知能 (AI) は、人間が通常実行するタスクを実行できるインテリジェント マシンの作成を扱うコンピューター サイエンスの領域です。 視覚、意思決定、音声認識、言語翻訳.
AI の専門家であるグレイ スコット氏は、「2035 年までに人間の心が人工知能マシンに追いつくことができる理由も方法もありません」と述べています。
AI市場は、 ２０２２年の１７４億４０００万ドル 2020 年から 2025 年まで、 21％のCAGR.AI はすでに私たちの日常生活に大きな影響を与えており、今後数年間で私たちの世界を変えようとしています。
たとえば、AI 対応のロボットは、病室の消毒や医薬品の配達などのタスクを支援するために病院で使用されており、AI 駆動のチャットボットは、顧客サポートを提供するためにすでに多くの企業で使用されています。
しかし、心配しないでください。AI ロボットはまだ洗濯をしたり、ベッドを整えたりすることはできません。 AI テクノロジーはまだ初期段階にあり、人間の能力に匹敵するまでには長い道のりがあります。
AI は特定のタスクを自動化し、支援を提供できますが、責任を持って倫理的に使用されるようにするには、人間による監視と監督が必要です。
15 年の最新 AI テクノロジー トップ 2024
以下は、私たちの生活をより良いものに変える最新の AI テクノロジーのトップ 15 のリストです。
1. 生成事前トレーニング済みトランスフォーマー 3 (GPT-3)
GPT-3 進んでいる 言語処理モデル 人間のようなテキストを生成する OpenAI によって開発されました。 エッセイの作成、電子メールの作成、さらにはコーディングなど、さまざまなタスクを実行できます。
GPT-3 は、その自然言語生成機能が高く評価されており、コンテンツの作成と顧客サポートを自動化するために企業で使用されています。
GPT-3 は、これまでに作成された中で最も強力な AI ツールの XNUMX つと考えられており、自然言語処理や機械翻訳から自動コンテンツ作成に至るまで、その潜在的なアプリケーションは多岐にわたります。
これは、人工知能のブレークスルーとして予告されており、コンピューターとやり取りする方法に革命をもたらす可能性があります。
たとえば、GPT-3 を使用して、顧客の質問に自然言語で答えることができる仮想アシスタントを作成し、顧客サポートに必要な時間とリソースを削減しました。
2.コンピュータビジョン
コンピューター ビジョンは AI のサブフィールドであり、機械が世界の視覚データを解釈して理解できるようにします。 コンピューター ビジョンは、顔を認識し、オブジェクトを識別し、感情を分析できます。
コンピューター ビジョンは、医療、小売、セキュリティなどの業界で既に使用されています。 MarketsandMarkets は、世界のコンピューター ビジョン市場が次のように成長すると予想しています。 十億ドル 2020年に米ドルへ 25.2億 2025年までに 18.0％のCAGR.
この成長は、自動運転車におけるコンピューター ビジョンの需要の増加、自動化された製造プロセスの必要性の高まり、および医療診断におけるコンピューター ビジョンの需要の増加に起因する可能性があります。
たとえば、小売業界では、万引き犯の検出、在庫の追跡、顧客行動の分析にコンピューター ビジョンが使用されています。
3.自律走行車
自動運転車は、人間の介入なしに自動運転できる車です。 センサー、GPS、AI を使用して道路をナビゲートし、意思決定を行います。
自動運転車は、事故を減らし、交通の流れを改善し、運転できない人々のアクセシビリティを向上させることで、輸送業界に革命を起こす準備ができています。
Allied Market Research によると、世界の自動運転車市場は、 十億ドル 2019の 十億ドル 2026年までに 39.47％のCAGR.
自動運転車の技術は、主要な自動車メーカー、テクノロジー企業、新興企業によって開発されています。 テスラ、トヨタ、アップルなどの企業はすべて、自動運転車の研究開発に多額の投資を行っています。
さらに、世界中の多くの国が、自動運転車の導入に関する法的および規制の枠組みを作成するための措置を講じています。
たとえば、シンガポールは自動運転車技術の開発を監督し、公共の安全を確保するために、シンガポール自動運転車イニシアチブを設立しました。
4。 ロボティクス
ロボティクスは、通常人間の知性を必要とするタスクを実行するロボットの作成を扱う AI の分野です。 これらのタスクには、組立ライン作業、手術、さらには消防が含まれます。
ロボティクスは、製造、ヘルスケア、農業などの業界ですでに使用されています。 ResearchAndMarkets は、世界のロボティクス市場が次のように成長すると予想しています。 十億ドル 2020の 十億ドル 2026年までに 8.8％のCAGR.
この成長は、産業用および非産業用アプリケーションでのロボットの採用の増加によって促進されています。 自動化の必要性の高まりと人件費の上昇は、ロボット市場の成長を促進する他の要因です。
例えば、農業分野では、植栽、除草、収穫、剪定など、労働集約的で精度が求められる作業にロボットが使用されています。
5。 自然言語処理
自然言語処理 (NLP) は、機械が人間の言語を理解して解釈できるようにする AI のサブフィールドです。 NLP は、チャットボット、仮想アシスタント、さらには音声認識システムでも既に使用されています。
MarketsandMarkets は、世界の自然言語処理市場が次のように成長すると予想しています。 十億ドル 2020の 十億ドル 2025年までに、21.5％のCAGRで。
多くの企業が AI と機械学習テクノロジを活用して顧客サービスを改善し、プロセスを自動化し、データから洞察を得ようとしているため、NLP の重要性はますます高まっています。
NLP ソリューションに対する需要の高まりは、NLP 市場の成長を後押ししています。
たとえば、Amazon は最近、医療機関が構造化されていない医療テキストから関連情報を簡単に抽出できるようにする NLP サービスである Amazon Comprehend Medical の立ち上げを発表しました。
6.レコメンデーションシステム
レコメンデーション システムは、ユーザー データを分析して、ユーザーが興味を持つ可能性のある製品、サービス、またはコンテンツを提案する AI アルゴリズムです。
レコメンデーション システムは、e コマース サイト、ストリーミング サービス、ソーシャル メディア プラットフォームで既に使用されています。
Zion Market Research によると、世界のレコメンデーション エンジン市場は、 十億ドル 2020の 十億ドル 2026年までに 20.9％のCAGR.
レコメンデーション システムが改善し続けるにつれて、企業がデジタル時代に競争力を維持するために、レコメンデーション システムがますます重要になっています。
顧客の購入パターン、好み、興味を分析することで、レコメンデーション システムはパーソナライズされたターゲットを絞ったレコメンデーションを作成して、エンゲージメントとコンバージョン率を高めることができます。
たとえば、Amazon の「頻繁に一緒に購入する」レコメンデーション システムは、過去の購入に基づいて顧客が興味を持ちそうなアイテムを提案するように設計されています。
7。 予測分析
予測分析とは、AI アルゴリズムを使用してデータを分析し、将来の出来事を予測することです。 予測分析は、ヘルスケア、金融、マーケティングなどの業界ですでに使用されています。
約 視聴者の３８%が から、2027 年までに世界の予測分析市場の CAGR になると予測されています。 十億ドル 2020インチ
より多くの情報に基づいた意思決定を行うために、企業は需要予測、顧客行動の予測、マーケティング キャンペーンの最適化など、より多くの情報に基づいた意思決定を行う予測分析にますます注目しています。
予測分析はビジネスに役立ちます 運用効率の向上、収益の増加、コストの削減.
さらに、データの可用性の向上と AI テクノロジの高度化により、予測分析市場の成長が促進されています。
予測分析は、企業がより多くの情報に基づいた意思決定を迅速かつ正確に行うことを可能にするスーパーパワーのようなものです。 スーパーヒーローのように、利用可能なデータとツールが増えるほど、予測分析はより強力になります。
8。 音声認識
音声認識は、機械が人間の音声を認識して解釈できるようにすることを扱う AI の分野です。 音声認識は、仮想アシスタント、スマート スピーカー、ディクテーション ソフトウェアで既に使用されています。
MarketsandMarkets によると、世界の音声および音声認識市場は、 十億ドル 2020の 十億ドル 2026年までに 23.0% の CAGR。
この技術は、ヘルスケア、自動車、消費者、企業など、さまざまな業界で使用されています。 また、学習をよりインタラクティブで魅力的なものにするのに役立つため、教育の分野でも人気が高まっています。
たとえば、教室での音声認識技術の使用により、生徒は外国語で話す練習をすることができ、発音に関するフィードバックを即座に受け取ることができます。
9. 深層学習
ディープ ラーニングは AI のサブフィールドであり、明示的にプログラムすることなく、機械が経験を通じて学習し、改善できるようにすることを扱います。
ディープラーニングは、医療、金融、運輸などの業界ですでに使用されています。
MarketsandMarkets によると、世界の深層学習市場は、 十億ドル 2020の 十億ドル 2025年までに 42.7% の CAGR。
この成長は、主に AI 対応ソリューションに対する需要の増加と、リアルタイムのデータ分析に対するニーズの高まりによって推進されています。
さらに、5G ネットワークの出現により、市場の成長がさらに加速すると予想されます。
たとえば、深層学習ベースのヘルスケア ソリューションは、次のような病気の診断に使用されます。 がん、アルツハイマー病、パーキンソン病、とに X 線や MRI スキャンで異常を検出します。
10.顔認識
顔認識は、機械が人間の顔を認識して識別することを可能にする技術です。 顔認識は、セキュリティ、マーケティング、さらにはヘルスケアでもすでに使用されています。
MarketsandMarkets によると、世界の顔認識市場は、 十億ドル 2020の 十億ドル 2025年までに 21.3％のCAGR.
この成長は、さまざまな分野での顔認識技術の需要の増加と、生体認証アクセス制御および監視システムの形での採用の増加に起因しています。
さらに、法執行機関での顔認識技術の使用の増加は、市場を牽引する重要な要因です。
例えば、 英国警視庁 顔認識技術を利用して密集したエリアで指名手配中の人物を特定し、犯罪を減らします。
11.エッジコンピューティング
エッジ コンピューティングは、データの処理と分析を中央のサーバーではなくデバイス上でローカルに実行できるようにするテクノロジです。
エッジ コンピューティングは、医療、製造、輸送などの業界で既に使用されています。
MarketsandMarkets によると、世界のエッジ コンピューティング市場は、 十億ドル 2020の 十億ドル 2025年までに 34.1％のCAGR.
この成長は、リアルタイムのデータ分析の必要性、IoT デバイスの採用の増加、および低遅延と高帯域幅の必要性によって推進されています。
エッジ コンピューティングは、データの処理と分析の方法に革命をもたらすことが期待されています。
たとえば、ヘルスケアでは、エッジ コンピューティングを使用して医用画像の異常を検出できるため、医師はリアルタイムで病気を診断し、より迅速な医療を提供できます。
12.強化学習
強化学習は、マシンがフィードバックから学習し、意思決定能力を向上させることを扱う AI のサブフィールドです。
強化学習は、ゲーム、ロボット工学、金融などの業界ですでに使用されています。
MarketsandMarkets によると、世界の強化学習市場は、 USD 303百万 2020の 十億ドル 2025年までに 75.8％のCAGR.
この急速な成長は、業界全体での自動化と革新的な AI ベースのソリューションに対する需要の増加によるものです。
強化学習は、よりスマートで効率的なシステムとプロセスを作成するために、今後数年間でますます使用されると予想されます。
たとえば、Amazon は、サプライ チェーンの運用や価格決定の最適化などのタスクに強化学習を活用しています。
13.説明可能なAI
Explainable AI は、人間が簡単に理解できる方法で AI の決定と出力を解釈できるようにするテクノロジーです。
AI が重要な意思決定プロセスに統合されるにつれて、説明可能な AI はますます重要になっています。
による MarketsandMarkets、グローバルな説明可能な AI 市場は、 十億ドル 2020の 十億ドル 2025年までに 21.7％のCAGR.
この成長は主に、AI主導の意思決定における透明性と信頼性への関心の高まりと、説明可能なAIに関連するさまざまな規制を遵守する必要性に起因しています。
さまざまな業界で AI 対応アプリケーションの需要が高まっていることも、説明可能な AI 市場の成長を後押ししています。
たとえば、AI ベースのヘルスケア市場は、医療分野で説明可能な AI の使用が増加しているため、大幅に成長すると予想されます。
14.連合学習
フェデレーテッド ラーニングは、次のトレーニングを可能にする手法です。 機械学習 データのプライバシーを損なうことなく、分散型データ ソースでモデルを作成します。
IoT デバイスやその他のソースによって生成されるデータが増えるにつれて、フェデレーテッド ラーニングはますます重要になっています。
MarketsandMarkets によると、グローバルなフェデレーテッド ラーニング市場は、 USD 117百万 2020の USD 831百万 2025年までに 47.8％のCAGR.
このテクノロジーは、Google、Microsoft、Apple などの主要なテクノロジー企業で勢いを増しています。 データのプライバシーとセキュリティに対する需要の高まりは、フェデレーテッド ラーニング市場の成長を後押ししています。
たとえば、Google は AI ベースの連合学習システムを開発して、モバイル デバイスでの音声認識を改善しました。これは、デバイス自体からのデータを使用して精度を向上させ、クラウドに送り返されるデータを最小限に抑えます。
15.AI倫理
AI 倫理は、AI の開発と使用を取り巻く倫理的考慮事項を扱う分野です。
AI が私たちの生活のより多くの側面に統合されるにつれて、AI が倫理的かつ責任ある方法で使用されるようにすることがますます重要になっています。
による報告 関連市場調査 世界のAI倫理市場が到達すると推定 十億ドル 2025年までにコンパウンドで 年間成長率52.6％.
AIの倫理は、テクノロジーがより広く展開されるにつれて、企業や政府にとってますます重要になるでしょう。 企業は、自社の AI システムが倫理的な方法で構築および使用されていることを確認する必要があります。
政府はまた、AI の倫理的な使用を確保するためのポリシーと規制を作成する必要があります。 たとえば、 欧州連合の一般データ保護規則 (GDPR) には、ユーザーのプライバシーを確保するための AI に関する規定が含まれています。
クイックリンク：
結論: 最新の AI テクノロジ 2024
結論として、AI は私たちの日常生活を急速に変革し、さまざまな業界に影響を与えています。 これらの 15 の AI テクノロジは、私たちの未来を形作るイノベーションのほんの一例です。
それはすることが重要です これらの技術が社会に与える影響を考慮し、倫理的かつ責任ある方法で開発および使用されるようにします。
AI が進化を続ける中、AI は間違いなく新しい機会と課題をもたらします。その力を人類の向上のために確実に利用できるようにするのは、私たち次第です。 ロボットの黙示録を作成しないようにする必要があります!
全体として、AI テクノロジは私たちの生活に革命をもたらしており、AI の世界市場は今後数年間で急速に成長し続けると予想されています。
AIにとってエキサイティングな時期であり、今後数年間でこの分野でさらに多くのイノベーションとブレークスルーが見られると期待できます.
AIの世界市場は、ほぼ価値があると予想されています 2030年までにXNUMX兆ドル、 約の現在の値から 100十億米ドル.
これらの新しいテクノロジーを採用する際には、リスクや課題がないわけではないことを覚えておくことが重要です。
潜在的なリスクと欠点を最小限に抑えながら、社会全体に利益をもたらす方法でそれらが開発および使用されていることを確認するのは私たちの責任です.
新しいテクノロジーに伴うリスクと課題を認識することは重要ですが、それらが社会に多くの利益をもたらす可能性があることも忘れてはなりません。
たとえば、新しいテクノロジーは、コミュニケーションをより簡単かつ効率的に行い、世界中の人々とつながり、生活を向上させる情報やリソースにアクセスするのに役立ちます。
AI が進化し続けるにつれて、ヘルスケア、輸送、金融、その他多くの分野で継続的な進歩が見られることが期待できます。
AI が私たちの世界を変革する可能性は無限です。AI を責任ある倫理的な方法で使用し、私たち自身と将来の世代のためにより良い世界を創造できるかどうかは、私たち次第です。
有名な物理学者スティーブン ホーキングがかつて書いたように、「AI の作成に成功することは、人類史上最大の出来事です。 残念ながら、リスクを回避する方法を学ばなければ、これが最後になるかもしれません。」
最新の AI イノベーションの優れた概要。 AI が多くの業界をどのように変革しているかを観察するのは興味深いです。それは大きな可能性を秘めていますが、将来的に物事を改善するためには、倫理がその成長を方向付ける必要があります。さまざまなアプリケーションと責任ある使用の必要性への対応はよくできています。 AIの進歩に関するさらなるアップデートに期待！