人工知能は私たちの日常生活をどのように改善するのでしょうか?

2023 年が、人工知能の進歩により、製造、小売、金融、マーケティング、メディア、その他多くの成熟した業界が再構築される年になることは間違いありません。

#人工知能は、今後も人々の興味を引きつけ、さらにはそれを活用する方法をまだ知らない人々を困惑させるでしょう。しかし、技術の進歩と幅広い業界における特定のアプリケーションによって推進されるイノベーションは、不可逆的な傾向となっており、多くの場合良い結果をもたらします。今後数か月、数年の発展が社会全体に進歩をもたらす可能性があるため、私たちは生成型 AI に対してオープンであるべきです。

生成 AI がクリエイティブになる...

生成 AI の魅力的な点は、既存のデータを分析するのではなく、以前の成果に基づいて新しいオリジナル コンテンツを作成できることです。で訓練された機械学習アルゴリズム。開発者は、画像やテキストの生成、コードの作成、描画やイラスト、さらにはビデオやサウンドの作成にもこれを使用してきました。もちろん、それは完璧ではなく、さまざまな結果が生じることがよくあります。しかし、今後数年間で、生成 AI は人間のようなコンテンツ作成機能を開発し、デジタル コンテンツの作成を容易にするでしょう。これは、技術的な専門知識を持たない人々でもモデルやサービスへのアクセスを容易にする、生成 AI に基づくインフラストラクチャとエコシステム全体が出現する可能性があることを意味します。また、誰もがより効率的かつ生産的になれるようになります。

人工知能にも第六感があります...

人間が世界を探索し、楽しみ、生き残るために複数の感覚を発達させてきたのと同じように、人工知能もまた、進化を達成するためにさまざまな情報源から学びます。マルチモーダルな事前トレーニング済みモデルは、画像、テキスト、音声、数値データなどのさまざまな種類のデータを組み合わせて世界を理解します。このようにして、人工知能の分野に参入することができます。これまでの単一モジュールとは異なり、これらの AI モデルはさまざまな種類のデータを消費して同時に処理し、多くのアプリケーションに新たなレベルの速度と精度をもたらします。これは、データの処理と理解、情報の共有、内部業務の強化、さらにはカスタマー エクスペリエンスの合理化と最適化において、組織にプラスの影響を与える可能性があります。

今日の人工知能の目的は生産性の向上です。

マルチモーダルの事前トレーニング済みモデルは、質問の理解、抽出、生成、回答においてシングルモーダル モデルよりも優れています。企業が高度なモデルとデータ分析にアクセスできるようにすることで、マルチモーダルな事前トレーニング済みモデルは、今日のデジタル経済における企業の生産性、機敏性、効率性の向上に役立ちます。

人工知能はクラウドへの理解を深めるのに役立ちます

今日、ますます多くの企業がクラウドに移行しています。しかし、クラウドは統合されたサービスのパッチワークになりつつあり、分離することがますます困難になっています。ナビゲートするのが難しい場合があり、クラウドの専門家でも一度に吸収して保持できる情報の量には限界があります。有能な IT スタッフの採用がますます困難になり、クラウド人材が不足する中、ますます多くのクラウド サービス プロバイダーが AI テクノロジーを使用して複雑さを軽減し、クラウド導入をより効率的に管理する理由は理解できます。

人工知能によるデジタル イメージングの強化

スマートフォンのような小さなもので素晴らしい写真やビデオを撮影できると考えるのは興味深いですね。この機能はコンピュテーショナル イメージングによるものです。コンピューテーショナル イメージングの出現により、人間と機械が世界を認識する方法がさらに変化します。人工知能や信号処理などのテクノロジーを使用することで、デジタル イメージングによりスマートフォンがプロ仕様のカメラのように動作できるようになります。デジタル イメージングは​​、このハイテク ツールを誰でも利用できるようにすることで、たとえばポートレートの照明を強化して振動を軽減するなど、デジタル イメージングに革命をもたらしています。

人工知能は離陸の準備が整いました

人工知能の処理効率を向上させるために、「メモリ処理」と呼ばれる新しいコンピューター アーキテクチャが登場しました。従来のコンピュータ システム アーキテクチャでは、個別のプロセッサとメモリ ユニットを使用してデータ処理タスクを実行します。これには、プロセッサとメイン メモリ間でデータを継続的に転送する必要があります。インメモリ処理は、データが保存されている場所に直接処理をもたらすことでデータ転送を克服し、それによって消費電力を削減し、システムのパフォーマンスを向上させます。この種のメモリ内処理は、人工知能の時代において重要かつ普及したコンピューティング アーキテクチャになるでしょう。開発者は、仮想現実や拡張現実から天文データの計算に至るまで、幅広い人工知能アプリケーションを強化するためのインメモリ コンピューティング チップを構築してきました。

もちろん、AI に最適なアプリケーションについては多くの議論があります。しかし、これまでに多くの新興テクノロジーで見られたように、生成 AI も他の成熟したテクノロジーと共存できる場所を見つけるだろうと私は信じています。それが成熟するにつれて、人間の労働力のスキルを補完し、職場や家庭でより効率的かつ創造的になれるように支援します。

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