テクノロジーの冒険を始めましょう: AI の基本概念を説明する

夏の初め、私は目を大きく見開き、ビジネスカジュアルの服装が正しかったかどうか不安になりながら、シカゴにある G2 本社に足を踏み入れました。

テクノロジー業界でしっかりとしたインターンシップに就けたことに興奮しました。 しかし、到着してから、学ぶべきことがいくつかあることに気づきました。 それ以来、企業の世界が人工知能 (AI)ブームによってどのような影響を受けているか、また、どのような立場や分野に属していても、それがすべての人にとって重要である理由についてさらに学びました。

ここでは、夏のインターンシップを始める前に AI とテクノロジーについて知っていればよかったと思うことを紹介します。

人工知能の用語

AI は何十年も前から存在していますが、本格的に普及し始めたのはここ数カ月です。

しかし、一体何が大騒ぎなのでしょうか？ なぜ AI を気にする必要があるのでしょうか? まず、いくつかの基本的な用語を定義しましょう。

人工知能とは何ですか?

HCLTech は AI を「人間のように考えることができる機械を作る科学」と定義しています。 それは「賢い」と考えられることを行うことができます。」 彼らは続けて、「AI テクノロジーは、人間とは異なる方法で大量のデータを処理できます。 AI の目標は、人間と同じようにパターンを認識し、意思決定をし、判断できるようになることです。 これを行うには、大量のデータを組み込む必要があります。」

Medium のカビール・シダナ氏は、 「AI の目標は、効率を高め、人的ミスを減らすために人間の知能を模倣することです」と書いています。

機械学習とは何ですか?

機械学習 (ML) はAI のサブセットであり、コンピューター システムが新しいアルゴリズムを自律的に作成および学習できるという考え方が含まれています。

従来のコンピューターは A to B フォーマットに従い、作成者がプログラムしたことを実行します。 ただし、ML は新しいプロセスを学習し、新しい問題にその場で適応できます。

つまり、AI は What (人間のように考え、適応できるコンピューター) であり、ML は How (さまざまな分野でパターンを検出して分析するアルゴリズム) です。

たとえば、プログラマーは、自動運転車が直面する可能性のあるすべてのシナリオを計画しているわけではありません。 代わりに、そのシステムは学習し、その場で意思決定を行うように訓練されています。

チャットボットとは何ですか?

1966 年にチャットボット (後にチャットボットと呼ばれる) として最初に作成されたチャットボットは、人間のような対話をシミュレートするように設計された予測型の会話型 AI コンピューター プログラムです。

AI チャットボットの例としてはChatGPT がおそらく最もよく知られており、最新のものですが、Google の Bard と Microsoft の AI Bing が市場シェアの一部を獲得しようと熱心に追求しています。

大規模言語モデルとは何ですか?

大規模言語モデル (LLM) は、データ入出力セットを通じてトレーニングされる、予測型の会話型 AI の別の形式です。 これらは予測子であり、LLM に入力されるデータはすべてプログラムによって正確であるとみなされることを意味します。 これらの予測プ​​ログラムに供給されるデータの量は、数兆を超えるデータ ポイント (パラメーターとも呼ばれます) に達することがあります。

たとえば、Google の LLM モデルである Bard を使用して、 「今日の朝食に…を食べました」と入力すると、「オートミール 1 杯」、「スクランブルエッグ 2 個」、「クリームチーズ入りベーグル」という応答が返されました。 これは、バードがこれらの料理が一般的に朝食時に食べられることを以前に学んだために起こりました。

LLM に関する主な懸念は、LLM に取り込まれるデータが知らず知らずのうちに偏ったり、不正確になったりする可能性があることです。 そのため、一部の応答は不正確で、曖昧で、さらには不快なものになる可能性があります。

現時点では、LLM を構築する目標は、より多くのデータ ポイントを使用して LLM を大きくすることではなく、はるかに小さく、特定のビジネスに重点を置くことにあるようです。

これは、取り込み可能なデータをプログラムに入力する前に認証できるため、より安価で高速かつ正確です。

自然言語処理とは何ですか?

自然言語処理 (NLP) とは、人間と同じ方法で話し言葉を理解し、処理する方法を学習するコンピューターを指します。 言語のルールと基礎を取得し、それを膨大な量の入力データと組み合わせて、自然言語の処理を開始します。

この原則は、音声操作 GPS システム、テキスト読み上げオプション、顧客サービス チャットボットなどを実現する方法です。 これらはすべて、ビジネス プロセスを短縮し、従業員の生産性を向上させ、顧客が正確な結果をより早く得られるように設計されています。

ディープラーニングとは何ですか?

ディープ ラーニング (DL) は、より大規模な問題を扱う ML のサブセットです。

これらのプログラムは複数の計算を同時に実行できるため、より高速な結果が得られます。 多くの DL プログラムは、ML システムと同様に、人間の助けや指導なしに新しいアルゴリズムを作成できます。 これらのプログラムは知識の幅を広げ、ヘルスケア、ソーシャル メディア、金融、サイバーセキュリティ、その他多くの領域にわたって新しく革新的な方法で私たちを支援します。

本質的には MLg ですが、より大規模で複雑な問題に対応します。 学習が進むにつれて、人間にとって役立つ方法でさらに学習し、開発するための膨大な量の情報を保存できます。

AIの歴史

では、AI はいつ誕生したのでしょうか?

AI の起源は、 1950 年代に現代コンピューターの父であるアラン チューリングによって生まれました。 1950 年、チューリングは「コンピューティング機械とインテリジェンス」というタイトルの論文を発表しました。この論文では、人間が保存された情報を使用して新しい問題を解決し、意思決定を行う場合、機械が同じことを行うのを妨げるものは何でしょうか?という考えに焦点を当てていました。

悲しいことに、当時のコンピューターは高価で、速度も遅かったです。 そして、コマンドを保存するのではなく、コマンドを実行するだけだったので、チューリングが想定していたような学習や分析ができなくなりました。 しかし、時間の経過とともに、コンピューターの機能とメモリは増大し、同時にサイズと価格は縮小しました。

2022 年後半、OpenAI は、NLP に特化した AI チャットボットであるChatGPTという画期的な製品をリリースしました。 リリースから 4 日後にはユーザーが 100 万人を超え、その 1 か月後には ChatGPT が約2 億 6,500 万のユニーク ユーザーを獲得したと専門家は推定しています。

参考までに、TikTokは月間アクティブユーザー数が1億人に達するまでに9カ月かかり、Instagramはその点に到達するのにほぼ2年半かかった。

世界中の企業は、AI に対する需要の高まりに対応しようと躍起になっていました。 間もなく、さまざまな業界の大手企業が AI を使用してビジネス プロセスを合理化することを発表しました。

たとえば、Microsoft は ChatGPT の台頭直後に、OpenAI と提携し、AI の研究開発に 100 億ドルを投資することに同意したと発表しました。 他の大手企業もこれに追随しましたが、そのすべてがマイクロソフトのような大手テクノロジー企業だったわけではありません。 テクノロジーにまったく興味のない人もいた。

テクノロジー業界における AI

企業は常に競合他社に対して優位性を得る方法を模索しています。 AI は、企業がまさにそれを実現するのに役立つ強力なツールです。

AI はビジネスの効率と規模の向上に役立ち、企業が人間の頭脳と人工頭脳を組み合わせて生産量と価値を最大化できるようになります。 また、企業の個別のニーズに合わせてカスタマイズすることもでき、ビジネス モデルを合理化するための非常に費用対効果の高い方法です。

企業はAIをどのように活用しているのでしょうか？

2023 年 4 月に、EY はテクノロジー分野のリーダー 250 名以上を対象に調査を実施しました。

G2もそれほど遅れていません。

数か月前、G2 は、 Montyと呼ばれる人工チャットボットの独自のバージョンをリリースしました。 非常に簡単に言えば、Monty を使用すると、ソフトウェア研究者はどのような種類のサービスに興味があるかを尋ねることができます。Monty は、数秒以内に提案のリストを提供します。

以下は、ユーザーが行う可能性のある検索の例です。

かなりクールですよね？

ここでは、AI が G2 のビジネス プロセスを円滑化しています。 G2 の共同創設者の 1 人である Tim Handorf 氏によると、 G2 のビジネス プロセスに AI を導入することは、「ユーザーを独自のビジネス ニーズに合わせた理想的なソフトウェア ソリューションに導く」のに役立ちます。

全体として、AI はビジネスの未来です。 人間と機械が結合することで、これまでにない方法でビジネスを拡大し、成長させ、成功を収めることができます。

スイスのジュネーブ大学院教授で経済学者のリチャード・ボールドウィン氏は、 「 AIがあなたの仕事を奪うことはありません。 それを行うのはAIを使用する誰かです。」

AI を効果的に使用することで、私たちは社会として生産性と生産量が急増し、AI によってのみ利用可能な合理化されたプロセスと結合した勤勉な労働を背景に構築される新世代の到来をもたらします。

AI は何でもありません。 それがすべてだ

AIには幅広い可能性があります。 生徒が次のレベルに進む準備ができたら難易度が上がる個別化された教育システムから、人間よりも早くウォーリーを見つけるAI システムまで、その機能は無限です。

ML を私たちの社会に適用することで、業界に関係なく、テクノロジーの活用方法においてより前向きな成長結果が得られるでしょう。 最近では、AI を使用するだけでは十分ではなく、AI を受け入れる必要があります。

私たちと同じように、人工知能も学習を止めることはありません。 これらのボットが強化学習を使用してスキルを微調整している方法について詳しく学びましょう。