人工知能プロジェクトトップ10

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Industries are adopting artificial intelligence and machine learning on a grand scale. Tech companies both big and small are working on 人工知能 のような産業の未来を形作るプロジェクトがあります。 ヘルスケア, banking, 事業, エデュケーション and more.  We’re not quite at the point where すべて が自動化され、機械によって運営されるようになってきました。 これらのテクノロジーは私たちの周りにあり、バックグラウンドで静かに稼働し、業務を円滑に進めています。AIは、私たちが物事を成し遂げる方法、投票方法、商品の購入方法、そして選択に影響を与え、私たちの社会を静かに再構築しています。

あなたはどこかでAIを搭載したシステムと対話したことがあるかもしれませんが、それすら知らなかったのではないでしょうか。最近の調査では、回答者の37%がAIツールを使ったことがあると答えています。使っていないと答えた人のうち 63%が利用したことがある - 意識していなかっただけです。テクノロジーがより洗練されていけば、それがより浸透していくでしょう。Google BrainやMicrosoftのCortanaなど、一部のAIプロジェクトは有名ですが、芸術分野のAIに取り組んでいるスタートアップは非常に多くあります。AIがビジネスの仕事を奪っていると思っていた人は、AIのアーティストやミュージシャンに今すぐご挨拶を。実際、AIは次のようなことにまで役立っています。 奇妙な信号を解読する 宇宙の中で!?ここでは、いくつかの 私たちの周りの世界を変革する革新的な人工知能プロジェクト。

10.テスラ

自動運転車や自律走行車が、いつの間にか道路を走るようになっています。GoogleからFordやGMなどの自動車メーカーまで、あらゆる企業が自動運転技術に取り組んでいます。

少なくとも現時点では、オートパイロット機能を搭載したテスラが突出しています。テスラの車は、これまでに作られた車の中で最も優れたものの一つであるとさえ言えるでしょう。その理由の1つは、自動運転システムのAIと予測機能にあります。他の企業がこの技術を道路に乗せるために苦心している一方で、Teslaはすでに想像を絶することを達成しています。つまり、今すぐ消費者の手の中にあるのです。

テスラの車両とAIシステムは、膨大な量のユーザーデータと性能データ、そして無線によるアップデートによって、日々賢くなっています。

9.アレクサ 

このようなリストを作成するにあたり、AmazonのAlexaについて一度も触れないとは思わなかったのではないでしょうか?確かに、Alexaは基本的には他の音声アシスタントと同じですが、Amazonがこのプラットフォームで行っていることは、Alexaを際立たせています。

アマゾンは、AlexaのAIプラットフォームの構造を「会話型AI」と呼んでいます。これにより、アシスタントはより自然に反応し、問い合わせに対応できるようになります。もちろん、世の中のあらゆるテクノロジー企業が、これまで以上に人間らしいアシスタントを提供しようとしているように思えますから、それだけでも何の不思議もありません。

Alexaが話題になるのは、少なくとも熟練した開発者や他のブランドにとって、このプラットフォームがいかにオープンであるかという点にあります。堅牢なAPIと、「Alexaスキル」(Alexaデバイスに新しいアプリケーションを追加できる一種のアドインチャンネル)への驚異的なサポートのおかげで、プラットフォームは日々成長し、アマゾンの公式エンジニアチームが行っていること以上の成果を上げています。

8.Netflix

ほんの数年前までは、Netflixのようなエンターテインメント企業がAIゲームに手を出すとは考えられませんでした。しかし、同社の取り組みは、最も複雑で高度な技術を持つAIを育てることに貢献しています。 機械学習 現代の市場におけるツール。

Netflix uses alarmingly accurate predictive measures to analyze and deliver more relevant viewer コンテンツ. It does this by analyzing past behavior and viewed content, as well as customer reactions to films and shows. Every time you select that little “thumbs up” after watching something on Netflix, the AI registers the interaction.

より多くのお客様がプラットフォームを利用し、ユーザープロファイルやデータセットが増えるにつれて、システムはより賢く、より正確になっていきます。これが、機械学習やコグニティブAIシステムの全体的な考え方です。より多くのデータを取り込むことで、時間とともにより賢く、より熟練したものになるように設計されています。ここでのポイントは、Netflixがこの技術をかなり刺激的な方法で活用しているということです。

7.マイクロソフトのCortana

As you may well know, Microsoft’s Cortana was born out of a need to compete with the likes of Google Assistant, Siri and Alexa. It powers a voice assistant that comes with nearly all modern Microsoft products. But the name is also a moniker for the company’s large-scale AI エンジン.

マイクロソフトの開発者たちは、その誕生以来、様々な方法でプラットフォームの最適化と改善に取り組んできました。その中でも特に期待されているのが マイクロソフトによるSemantic Machines社の買収は、比較的最近のAIスタートアップです。このアイデアは、人間に自然に対応できるCortanaのような、より正確でインテリジェントなアシスタントを確立することを目的としています。Semantic Machines社は、機械学習を利用してボットに情報を提供し、顧客との対話を促進するプラットフォームを提供しているため、このコンセプトをさらに推し進めることができます。

6.グーグル・ブレイン

Formed back in 2010, Google Brain is a deep learning and AI research team at the major tech firm. Like most of Google’s teams, they have a lot of freedom, which means they can adhere to whatever agenda they like. This flexibility results in some incredibly unique artificial intelligence projects.

もちろん、AlexaやSiriに対するGoogleの回答であるGoogle Assistantをはじめ、Googleのほとんどの製品で使用されている主要エンジンも搭載されています。

グーグル・ブレインの最新の製品または開発の一つ はスマートリプライGmailに統合されたクイックメッセージングツールで、一般的な回答を自動化することができます。また、携帯電話のOSであるAndroidのテキストメッセージングアプリとも連携します。

5.アルファ碁

AlphaGo, believe it or not, is an offshoot of Google’s DeepMind — another AI and machine learning project from the tech firm. More specifically, it’s a computer program designed to play the board game Go. There are several variations, including AlphaGo Zero, AlphaGo Master, AlphaGo Lee and more.

In 2015, AlphaGo became one of the first computer programs in history to beat a human professional without any handicaps. The game also took place on a full-sized 19” x 19” board — which is, if you didn’t know, unprecedented. The AI and its algorithms had to account for more board space than previous versions, which involved more moves and player outcomes.

これは、AIシステムが人間の努力とより互角に渡り合えることを示している点で注目に値します。これは、AIがいつの日か人間の認知能力の代わり、あるいは補強の役割を果たすようになることを証明しています。

4.Yelp

このリストに掲載されている多くの企業と同様に、Yelpは機械学習とAIを活用してユーザーベースの体験を向上させています。しかし、Yelpが異なるのは、アップロードされた画像をより良く分類するために、特にAIを活用している点です。

コンピュータにとって、画像を分析して施設の中か外かを判別するのは難しいことです。しかし、Yelpのようなオンラインレビューのプラットフォームでは、それを知った上で適切な画像を表示することが不可欠です。そうですね。 機械学習を採用している を使って、このプロセスを自動化し、より実用的なレビューを提供することができます。

3.パンドラ

Netflixに似ています。 PandoraはAIを活用する 彼らは、このプラットフォームを自分たちの音楽のDNAと呼んでいるほどです。

様々な特徴や特性を通じて、プラットフォーム上の各トラックや音楽作品は、まずプロのミュージシャンやオーディオファイルのグループによって分析されます。その後、カスタムタグを取得し、AIがよりターゲットを絞ったレコメンドを提供できるようになります。

2.エッジケース

以前の名称はCompare Metrics。 Edgecaseは、Eコマースツール は、機械学習の力でコンバージョン率の向上を支援するために設計されました。その目的は、行動データやインサイトを利用して、オンラインのお客様により適切な体験を提供することです。例えるならば、オンラインショップのウィンドウショッピングのようなものです。このプラットフォームは、人々が必ずしも自分の欲しいものを正確に知らなくても、結果を見つけられるようにします。

正直なところ、カジュアルなブラウジングがよりやりがいのある、正確なものになることを望まない人はいないでしょう。

1.IBMのワトソン

IBMのWatsonは、ほぼ無限のプロジェクトに利用されているコグニティブAIと機械学習のプラットフォームです。その能力のすべてを列挙するとしたら。 私たちは一日中ここにいる. It’s having a profound impact on banking and finance, online therapy and mental 健康, retail, marketing, and even customer service.

最も革新的な使い方のひとつが、スポーツ業界で起きています。トロント・ラプターズは このプラットフォームを使って、分析やドラフト は、既存のスキルギャップに基づいて、潜在的なプレーヤー現在のプレーヤーのスキル、才能、性格的特徴、キャラクターを調べ、その情報をもとに潜在的な採用者を評価します。

このシステムは、チームがプロスペクティングセッションで理想的な選手を選ぶのに役立ちます。リクルーターは、視察の際に必要な情報をシステムに入力します。その後、チームが目指すべき選手をシステムが予測して提案してくれます。

アートにおける人工知能プロジェクト

上記の例以外にも、世界中のイノベーターたちが、音楽やアートにおける人工知能プロジェクトに取り組んでいます。

  • メロミクスは、AIを使って人の手を介さずに作曲を行います。このソフトウェアは、すでに10億曲以上の楽曲を生み出し、アルバムを丸ごと出すこともしています曲を聴いてみる これ.
  • Robbie Barrat氏のスタンフォード・ロボット 2週間勤務 ビジネスウィークのAI特集号のための油彩画を制作しました。
  • チュービンゲン大学の研究者が、写真をもとに「ニューラルアート」を作成するオンラインAI画家「DeepArt」をまとめました。写真をアップロードし、スタイルを選択すると、ニューラルネットワークが画像を作成してくれます。
  • フランスのアート集団「Obvious」は、18世紀の肖像画を生成できるアルゴリズムを開発しました。その肖像画のひとつが、パリ在住のコレクターに1万ユーロで落札されました。
  • クラクフ在住のエンジニアが作った ロボット 彼のバイオリン演奏をピアノで伴奏することができる「Stanley」という名前。
  • イタリアのTeotronica社は、ピアノを弾くロボットを開発しました。モーツァルトを演奏している動画をご覧ください。

AIは日々進化している

このリストは、現在世界で行われている人工知能と機械学習の使用例のほんの一握りです。この技術を導入しようとする企業や組織が増えれば、この機会は今後も増え続けるでしょう。近い将来、AIは私たちの生活に欠かせないものになるでしょう。

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著者について

Finding an Outlet(https://www.findinganoutlet.com/)の創設者であるネイサン・サイクスは、ペンシルバニア州ピッツバーグ出身です。彼は、AI、ビッグデータ、クラウドコンピューティング、その他の新興技術の最新ニュースやトレンドについて書くのが好きです。Twitter @nathansykestechでネイサンをフォローして、ビジネステクノロジーに関する最新情報を入手してください。

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