ChatGPT のリリースにより、人工知能と、それに伴う人工知能ツールの悪用のリスクについての議論について多くのことを聞いたことがあるかもしれません。ただし、現在 ChatGPT を使用していない場合でも、過去 5 分間に少なくとも 1 回は AI と対話したことがあるはずです。それは、人工知能があまりにも普及しすぎて、私たちが毎日遭遇する例が無限にあるように見えるからです。ここでは、人工知能の最も一般的な例を 8 つ紹介します。
人工知能が私たちの生活にどのような影響を与えるかを判断する前に、それが何なのか (そして何がそうでないのか) を正確に知ることが役に立ちます。オックスフォード辞書では、人工知能を次のように定義しています:
視覚認識、音声認識、意思決定、言語間の翻訳など、通常は人間の知能を必要とするタスクを実行できるコンピューター システムの理論と開発。 ——Oxford Dictionary of Phrases and Fables (第 2 版)
本質的に、人工知能とは、コンピューターが統計分析を通じてデータを処理し、特別に設計されたアルゴリズムを通じてデータを処理できるようにする方法です。データを理解し、分析し、そこから学ぶこと。これは自動化されたプロセスです。 AI マシンは行動パターンを記憶し、その行動に適合するように応答を調整したり、行動の変化を促したりすることができます。これは簡単な定義ですが、もちろん、人工知能とは何かについて言えることはたくさんあります。
AI を構成する最も重要なテクノロジーは、機械学習 (ML)、深層学習、自然言語処理 (NLP) です。
機械学習は、構造化された大規模なデータセットと、人間とアルゴリズムからの継続的なフィードバックに基づいて、機械がより適切に反応する方法を学習するプロセスです。
ディープ ラーニングは、表現を通じて学習するため、ML のより高度な形式であると考えられますが、データを構造化する必要はありません。
自然言語処理 (NLP) は、コンピューター サイエンスの言語ツールです。これにより、機械が人間の言語を読んで解釈できるようになります。 NLP を使用すると、コンピューターは人間の言語をコンピューターの入力に翻訳できます。
ここでは、あなたが毎日遭遇する可能性のある人工知能の 8 つの例を紹介します。
人工知能により旅行は大幅に改善されました。印刷された地図や道順に頼る必要はなくなり、携帯電話で Google または Apple マップを使用して目的地を入力できるようになりました。
それでは、アプリはどのようにして行き先を知るのでしょうか?そしてさらに重要なのは、最適なルート、道路の障害物、交通渋滞は何でしょうか?少し前までは、衛星ベースの GPS のみが利用可能でしたが、今では人工知能が利用可能になりました。ユーザーにさらに強力なエクスペリエンスを提供します。
機械学習を通じて、これらのアルゴリズムは学習した建物の端を記憶し、地図上の視覚化を改善し、家と建物の番号を識別して理解できるようにします。このアプリはまた、通行止めや渋滞を回避するルートを推奨するために、交通の流れの変化を理解し認識することも学習しました。
写真を撮るときに顔に仮想フィルターを使用することと、携帯電話のロックを解除するために顔 ID を使用することは、現在私たちの役割の一部となっている人工知能の 2 つの例です。日常生活の。前者には顔検出が含まれており、あらゆる顔を認識できます。後者は顔認識を使用して特定の顔を識別します。顔認識は政府施設や空港の監視や警備にも使用されています。
学生の頃、最終レポートを教師に提出する前にチェックするために Grammarly などのツールを使用したことがあるかもしれません。あるいは、現在でも使用しているかもしれません。上司へのメールのスペル。これも人工知能の例です。人工知能アルゴリズムは、機械学習、深層学習、自然言語処理を活用して、ワード プロセッサ、テキスト メッセージング アプリ、その他の文字メディアでの誤った言語の使用を特定し、修正を推奨しているようです。言語学者とコンピューター科学者は、学校で教えるのと同じように、協力して機械文法を教えます。このアルゴリズムは高品質の言語データを使用して学習されるため、カンマを間違って使用しても、エディターがそれを検出します。
映画を見たり、オンラインで買い物をしたいときに、推奨される製品があなたの興味や最近の検索結果と一致していることが多いことに気づきましたか? フォローするこれらのインテリジェントな推奨システムは、オンラインでのアクティビティを長期的に追跡することで、あなたの行動や興味について学習します。データはフロントエンドで (ユーザーから) 収集され、機械学習と深層学習を通じて保存および分析されます。多くの場合、ユーザーの好みを予測し、次に買いたいものや聴きたいものについての提案を提供します。
顧客として、カスタマー サービスとのやり取りは時間がかかり、ストレスがかかる場合があります。これは企業にとって非効率な部門であり、多くの場合非常にコストがかかり、管理が困難です。ますます人気が高まっている AI ソリューションの 1 つは、AI チャットボットの使用です。プログラムされたアルゴリズムにより、機械はよくある質問に答え、注文を受け付けて追跡し、電話に応答することができます。
自然言語処理 (NLP) を通じて、チャットボットは顧客担当者の会話スタイルを模倣できます。高度なチャットボットでは、特別にフォーマットされた入力 (はい/いいえの質問など) が必要なくなりました。詳細な回答が必要な複雑な質問にも答えることができます。実際、受け取った応答に悪い評価を付けた場合、ボットは間違いを認識して次回修正し、顧客満足度を最大限に高めます。
私たちは非常に忙しいとき、タスクの完了を手伝ってくれるデジタル アシスタントに頼ることがよくあります。運転中にアシスタントに母親に電話するように依頼できます（テキストメッセージを送信したり運転したりすることはできません、子供たち）。 Siri のような仮想アシスタントは、連絡先にアクセスし、「お母さん」という単語を認識して電話をかけることができる人工知能の一例です。これらのアシスタントは、NLP、ML、統計分析、アルゴリズムの実行を使用して、ユーザーが望むものを決定し、それを取得しようとします。音声検索と画像検索はほぼ同じように機能します。
ソーシャル メディア アプリは、人工知能の力を活用して、コンテンツの監視、つながりの提案、ターゲット ユーザーへの広告の配信など、ユーザーが確実に投資とサービスを維持できるようにする多くのタスクを実行します。 「挿入します。」
人工知能アルゴリズムは、キーワード認識と視覚的画像認識を通じて利用規約に違反する問題のある投稿を見つけて迅速に削除します。ディープ ラーニングのニューラル ネットワーク アーキテクチャはこのプロセスの重要な部分ですが、それだけではありません。
ソーシャル メディア企業は、ユーザーが自社の製品であることを知っているため、人工知能を使用して、そのユーザーのプロフィールを主要ターゲットとして特定した広告主やマーケティング担当者とユーザーを結び付けます。ソーシャル メディア AI は、ユーザーの共感を呼ぶコンテンツの種類を理解し、同様のコンテンツを推奨する機能も備えています。
取引のたびに銀行に行かなければならないのは、大きな時間の無駄です。人工知能は、なぜ銀行支店に行かなかったのかをある程度説明してくれます。 5年。銀行は現在、人工知能を使用して支払いプロセスを合理化し、顧客に利便性を提供しています。
スマートなアルゴリズムにより、セキュリティ、アイデンティティ管理、プライバシー制御に人工知能を活用し、どこにいても入金、送金、さらには口座開設が可能になります。
ユーザーのクレジット カードの消費パターンを観察することで、潜在的な不正行為を検出することもできます。これも人工知能の一例です。これらのアルゴリズムは、ユーザーがどのような種類の製品を購入するのか、いつ、どこで、どの価格帯で購入するのかを把握しています。
ユーザー プロファイルと一致しない異常なアクティビティがある場合、システムはアラートを生成したり、トランザクションを確認するよう求めるプロンプトを生成したりできます。
これらの人工知能の例は、人工知能がどこでも話題になり、どこでも使用されている理由を示しています。私たちの生活のほぼすべての部分が人工知能に関連しています。モバイルオーダーに行くと、新しいコーヒーの提案が得られるかもしれません。 Instagram は昼休みに新しいビデオを表示するかもしれません。 Google マップを使用すると、新しいレストランで食事をすることができます。リストは永遠に続く可能性がありますが、これらの 8 つの人工知能の例は、人工知能が何であるか、そして私たちがそれをどのように使用するかを示しています。
以上が日常的に役立つ人工知能の 8 つの例の詳細内容です。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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