2022 年の 92 の驚くべき人工知能の統計と事実
私たちが知っておくべきいくつかの事実と統計を次に示します。
興味深く驚くべき人工知能の統計と事実
1, 人工知能は世界で最も急速に成長しているテクノロジーの 1 つとして、2027 年までに市場シェアを獲得すると予想されていますその規模は2700億ドルに達する。
2. 2030 年までに、15.7 兆米ドルに達すると予想されます。
3, 77% の人々が何らかの形で機械の人工知能機能を利用していますが、実際にそうしていることを認識しているのは 33% だけです。
4. 職場における人工知能テクノロジーは、2015 年の 10% から 2021 年には 37% に増加すると予想されます。
5, 新型コロナウイルス感染症のパンデミック中に、人工知能の使用が大幅に増加しました。 AI アプリケーションは金融業界で 37%、小売業界で 27%、IT 業界で 20% 成長しました。
6, 83% の企業は、人工知能アルゴリズムの開発と導入が戦略的優先事項にとって重要であると回答しています。
さまざまな業界における人工知能の応用に関する統計
7、人工知能は現在、ビジネス分析 (33%)、セキュリティ (25%)、および販売およびマーケティング (16%)。しかし、企業の 40% は、新しいテクノロジーを採用する最大の動機は顧客エクスペリエンスを簡素化することであると主張しています。
8, 人工知能を使用している企業の 54% が、生産性が向上したと主張しています。しかし、ビジネス リーダーの 80% は、生産性向上の可能性を認識しています。
9, 人工知能テクノロジーを導入した企業の 44% は、運用コストが削減されたとも回答しています。
10, 顧客サービス業界では、人工知能により通話時間が 70% 短縮され、コストが 40% ～ 60% 節約されます。
11. 営業部門に人工知能を導入すると、潜在顧客を 50% 以上増やすことができます。
12, 28% の企業がマーケティング目的で人工知能を使用しています。しかし、マーケティング担当者の 84% は、人工知能が他のどのテクノロジーよりも重要であると考えています。
13. 2025 年までに、農業ロボット産業は 206 億米ドルに達すると予想されます。このうち62億ドルは無人航空機（UAV）に費やされる。
14, 2024 年までに、教育システムにおける人工知能の応用価値は 60 億米ドルに達すると推定されています。
15. 小売企業の 80% は、2027 年までに人工知能が何らかの形で使用されると考えています。
16. 人工知能ロボットは銀行業界のほとんどのタスクとやり取りを 90% の精度で処理できると予測されています。
17, ヨーロッパの製造業者の 51%、日本の製造業者の 30%、米国の製造業者の 28% が自社の業務に人工知能を統合しています。
18, 人工知能技術を導入した米国の製造業者は、生産量が 12% 増加したと報告しました。
人工知能とウェアラブル デバイスに関する事実
19, ウェアラブル AI 市場は 2025 年までに 1800 億に達すると予想されます米ドル。
20, 2027 年までに、スマート ウォッチのウェアラブル AI アプリケーションだけで 963 億 1,000 万米ドルに達すると予想されており、2020 年から 19.6% 増加します。
21, 2025 年までに、米国がウェアラブル テクノロジー市場で最大のシェア (35%) を支配し、次にラテンアメリカ (20%) が続くことになるでしょう。
22, 2022 年末までに、スマート ウェアラブル デバイスの販売台数は 7 億 8,000 万台を超えると予想されています。
23, ウェアラブルデバイス自体に使用される人工知能技術も常に発展しています。 2013 年には、平均的なウェアラブル デバイスには 1.4 個のセンサーが搭載されていました。今では4.1まで成長しました。
24, フィットネス ウェアラブルにおける人工知能の使用も大幅に増加する可能性があります。 2027 年までに 146 億 4,000 万米ドルの収益が見込まれています。
25, 業界リーダーの 92.1% は、2025 年までに人口の 10% がスマート ウェアを所有すると考えています。
人工知能と自動運転車の統計
26, 現在、自動運転車を開発している国は 25 か国あります。
27, 2021 年、世界の自動運転車産業の価値は 540 億米ドルを超えるでしょう。
28, 自動運転車業界は年率 36% で成長しています。 2030 年までに、道路を走る車の数は 80 万台を超える可能性があります。
29, 2040 年までに中国は自動運転車の最大の市場となり、その走行距離は世界総走行距離の 66% を占めると予想されています。
30, アメリカ人の 35% は自動運転車を決して使用しないと主張していますが、さらに 67% が自動運転車は人間のドライバーより安全であると述べています。
31, 87% の人々は、必要なときに人間のドライバーが運転を引き継いでくれれば、自動運転車はより安全になると考えています。
32, 自動運転車はタクシーの待ち時間を 88% 短縮できます。
33, 2050 年までに、自動運転車業界は交通事故を 90% 近く削減できると考えられます。
人工知能とロボットに関する事実
34, 2020年、世界のロボットの数は1,200万台でした。
35, 42% のロボットが自動車産業で使用されています。
36, 2025 年までに、産業用ロボット産業は 2016 年比 61% 増の 338 億米ドルに達する可能性があります。
37, 2025 年までに、販売される産業用ロボットの 35% が協調動作し、人間の従業員と一緒に作業できるようになります。
38, ロボット市場で最も高いシェアを占めるのは中国 (22.1%) と予想され、次に米国 (20.4%) が続きます。
39, 生命・製薬業界はロボット工学を最も多く導入している業界の 1 つであり、2020 年から 2021 年にかけて 70% 成長しました。
40, Amazon が Kiva 協働ロボットを導入する倉庫を開設するたびに、約 2,200 万米ドルを節約できます。
チャットボットと人工知能に関する事実
41, 2022 年までに、ディープラーニング チャットボットの使用は 2018 年と比較して 15% 増加すると予想されています。
42, 2022 年までに、顧客とのやり取りの 70% にチャットボットが使用されるようになると予想されています。
43, 電話会社の 52% は現在、顧客との対話にチャットボットを使用しています。
44, 顧客の 27% は、実際の顧客サービス担当者よりも人型ロボットと話したいと答えています。
45, チャットボット システムを使用する 3 つの最大のメリットは、24 時間サービス (66%)、即時応答 (55%)、簡単な質問に回答できること (55%) です。 。
46, 予測によれば、チャットボットにより世界中で毎年 80 億ドルが節約できることが示されています。
音声検索と人工知能の統計
47, 米国だけでも 110 を超えるデジタル音声アシスタントや仮想アシスタントが存在します。そのうち 5,300 万台が Amazon Echo デバイスで、音声アシスタント市場の 30% を占めています。 Google アシスタントの市場シェアは 17% です。
48, 55% の顧客は、音声認識 AI ツールを使用する最大の理由は、ハンズフリーでデバイスを制御できることであると述べています。
49, 2024 年までに、84 億人のアシスタントがさまざまなデバイスで使用されると予想されており、これは現在の世界の総人口を超えています。
50, Google アシスタントは、精度が 98% の最も正確な音声アシスタントです。 Amazon Alexa は 93% であるのに対し、Apple Siri は 68% にすぎません。
51, デジタル音声アシスタントが自分の声を正確に理解できると信じている顧客はわずか 54% です。
52, Amazon Alexa には 66,000 を超えるスキルがあり、すべての音声アシスタントの中で最も強力です。
人工知能のネットワーク セキュリティ統計
53, 2027 年までに、人工知能サイバーセキュリティ業界は 463 億米ドルに達し、2020 年から 23.6% 増加すると予想されます。
54, 39 秒ごとにネットワーク データ攻撃がオンラインで発生し、毎日約 300,000 個のマルウェアが検出されます。
55, 2021 年には、世界中のほぼ 65% の企業がネットワーク データによる攻撃を受けるでしょう。ただし、AI ベースのセキュリティ分析を導入している企業は 12% のみです。
56, 61% の企業は、人工知能の助けがなければデータ セキュリティ侵害を検出することは不可能であると回答しました。そのうちの80％は通信会社です。
57, 他国と比較して、アメリカ企業にとって人工知能ベースのデータ ネットワーク セキュリティは 15% 重要です。
58, 64% の企業は、人工知能ベースのサイバーセキュリティを導入することで、データ内の潜在的な脅威を検出するコストと時間を削減できると考えています。
59, 52% の顧客は、人工知能を使用する際のデータ プライバシーについて疑問を表明しました。
60, 毎日約 3,000 億件の電子メールが送信されます。機械学習アルゴリズムにより、データの少なくとも半分がスパムであることが検出されました。
61, 人工知能の助けを借りて、データ内の盗用コードを 87% の精度で検出できます。
ヘルスケアに関する人工知能の統計
62, ヘルスケア企業の 38% は、医療診断を支援するために人工知能を使用しています。
63, 2020 年には、100 を超えるさまざまな人工知能が開発したデバイスが医療用途に承認されました。最も一般的な分野は、放射線学、心臓病学、血液学です。
64, 2020 年、医療用手術ロボットの使用額は 46 億米ドルを超えました。 2027 年までに、この数字はさらに 17.4% 増加する可能性があります。
65, スタンフォード大学は、入院患者の死亡を最大 90% の精度で予測できる機械学習アルゴリズムを開発しました。
66, 2027 年までに、ヘルスケア分野が人工知能の研究と使用のためのインテリジェント マシンの最大の分野になると予想されています。
67, 2022 年までに、人間の支援なしで動作できるヘルスケア機械の成功率は 75% に達すると予測されています。
68, 2026 年までに、人工知能は臨床医療業界を 1,500 億ドル以上節約できる可能性があります。
人工知能が雇用および労働市場統計に与える影響
69, 2025 年までに 8,500 万人の雇用 (米国の労働力の 16%) が置き換えられると予測されています人工知能技術によって。
70, 米国の従業員の失業リスクが最も高く (38%)、次いでドイツ (35%)、英国 (30%) です。
71, 行政、食品調理、建設、製造、清掃、運転などの業界の労働者が職を失う可能性が最も高くなります。
72, 人工知能は、米国市場で、特にデータ サイエンス エンジニア、コンテンツ マネージャー、人工知能自動化専門家に最大 5,800 万人の雇用を創出します。
73, 現在、150,000 人がさまざまなロボット工学や人工知能産業でエンジニアリングや組み立ての仕事に従事しています。
74, 2012 年から 2021 年にかけて、LinkedIn 上のデータ サイエンティストのポジションは 650% 増加しました。
75, 79% の企業経営者は、人工知能によってワークロードが簡素化され、長期的には作業効率が向上すると考えています。
人工知能の面白い事実
76, 人工知能は、92%の精度で新型コロナウイルス感染症による死亡統計を予測できます。
77, Google とオックスフォード リサーチは最近、深層学習人工知能システムをリリースしました。その唇を読み取る能力は、人間の脳の 12.4% よりも優れており、精度は 4.8% です。
78, Netflix は、パーソナライズされた Netflix レコメンデーション エンジンを通じて機械学習を実装し、10 億ドル以上を節約しました。
79, 2021 年、レジなしの Amazon Go ストアは、通常のコンビニエンス ストアより約 50% 高い 45 億ドルの収益を達成しました。
80, 動物福祉研究者のジャン・ルー・ロー博士は、2025 年までに人々はロボットのペットを飼うことになると予測しています。
81, 人工知能が発展途上国で使用されれば、2035 年までに国の経済成長を 2 倍にする可能性があります。
人工知能の導入に関する統計
82、米国のグーグル、ゼネラルモーターズ、ファイザー、CVSヘルスなどの大手企業の91.5%が投資している人工知能技術において。
83, 人工知能スタートアップ企業の 54% は米国にあります。スタートアップ企業の 15% は中国にあります。
84, 2018 年、中国で最も有名な 3 つの人工知能投資家は、China SenseTime Technology (12 億米ドル)、UBO Technology (8 億 2,000 万米ドル)、Megvii Technology (8 億 2,000 万米ドル) でした。 ).6億米ドル)。
85, 企業にとって、人工知能を導入しない最大の理由は従業員のスキル不足 (56%) です。次いで、未知への恐怖 (42%)、出発点が見つからない (26%) と続きます。
86, CEO も、AI 自動化によってビジネス慣行が破壊されることを懸念しています (77%)。
87, 2030 年までに、人工知能の導入の 45% は、既存のテクノロジーに対する製品の改良によってもたらされるでしょう。
88, 2019 年の第 2 四半期に、スタートアップ企業は人工知能への投資と資金調達として総額 74 億米ドルを受けました。
89, 中国は人工知能技術から最も大きな経済的利益を得ると予想されており、2030 年までに GDP は 26% 成長します。米国が2位になる可能性がある。
90, 2020 年だけでも、Facebook、Apple、Microsoft、Google、Amazon は 13 社の異なる人工知能スタートアップを買収しました。
91, 84% の企業が、ディープ ラーニング AI ソリューションを導入することで、同業界の他の企業に対して戦略的な競争上の優位性が得られると回答しました。
92, 経営陣の 75% は、人工知能または機械学習を導入しなければ会社は失敗すると信じています。
以上が2022 年の 92 の驚くべき人工知能の統計と事実の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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Rag と Sem-Rag を使用したコンテキスト拡張 AI コーディング アシスタント
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。
微調整によって本当に LLM が新しいことを学習できるようになるのでしょうか: 新しい知識を導入すると、モデルがより多くの幻覚を生成する可能性があります
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。
GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。
あなたが知らない機械学習の 5 つの流派
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。
新しい科学的で複雑な質問応答ベンチマークと大規模モデルの評価システムを提供するために、UNSW、アルゴンヌ、シカゴ大学、およびその他の機関が共同で SciQAG フレームワークを立ち上げました。
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A
SOTA パフォーマンス、厦門マルチモーダルタンパク質-リガンド親和性予測 AI 手法、初めて分子表面情報を結合
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究
SKハイニックスは8月6日に12層HBM3E、321層NANDなどのAI関連新製品を展示する。
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8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日（8月1日）ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス
