ARX CHALLENGERS BLOG技術者ブログ
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2023/03/10
皆さんこんにちは。お久しぶりですね。hidedxです。
性懲りもなくまた、登場しました！
今回は、人工知能について皆さんと一緒に学んで行きたいと思います。
弊社でも、人工知能の分野に力を注いでいっているところですが、私自身、「人工知能＝ドラえもん」で止まっているので、知識のアップデートを痛感している昨今であります。
人工知能(Artifical Intelligence、AI)は、コンピュータや機械に人間の知的な能力を与えることを目的とした技術の総称です。
人工知能には、様々な種類の技術やアルゴリズムがありますが、共通しているのは、人間が行うような知的なタスクをコンピュータが自動的に行うことを可能にすることです。
例えば、
自然言語処理、画像認識、音声認識、機械翻訳、予測分析、自動運転などの分野で人工知能が活用されています。
人工知能の種類には、ルールベースの人工知能、機械学習、深層学習、強化学習、進化アルゴリズムなどがあります。
また、人工知能の応用分野は多岐にわたり、医療、金融、交通、農業、製造、ロボット工学など、あらゆる分野での活用が期待されています。
次に人工知能のメリット、デメリットを見ていきたいと思います。
・高度な予測分析や意思決定により、精度の高い結果を生み出すことができます。
・危険な環境や作業を代替することができます。
・機械によるタスク自動化により、人間の時間と労力を節約することができます。
・24時間体制で作業を行うことができ、生産性が向上することがあります。
・精度や正確性が人間より高いことがあります。
・人工知能による仕事の自動化により、人間の雇用機会が減少する可能性があります。
・機械による意思決定が誤った場合、深刻な結果をもたらす可能性があります。
・開発や保守の費用が高い場合があります。
・データの品質が低い場合、人工知能の正確性が低下する可能性があります。
・エラーや偏りを含んだ学習データを使用することで、差別的な結果がでることがあります。
したがって、人工知能を使用する際には慎重な考慮が必要です。特に、倫理的な問題、機械の学習アルゴリズム、データ品質、データの保護、および社会的影響について十分検討が必要です。
人工知能の特徴を見てきましたが、自分で開発したくなりますね。
ここでは、どのように学習(勉強)していけばいいか見ていきたいと思います。
人工知能を学ぶにあたっては、まず基礎知識を身につけることが重要です。
数学(線形台数、微積分、確率統計など)、プログラミング(Pythonなどの言語)、必要な知識をしっかりと学びましょう。
学生時代、数学なんて社会に出て何も役に立たないと思っていた読者のみなさん、役に立つ時代がきましたね。。
昔の教科書を引っ張り出してみましょう。
人工知能は非常に広い分野であり、トピックも多岐にわたります。
自然言語処理、画像認識、強化学習、深層学習など、興味や関心があるトピック
を選び、そこに集中して学びましょう。
オンラインコースを受講することで、専門家による講義を受けたり、演習や課題を通して実践的な知識を身に着けることができます。
例えばUdemyなどには、人工知能に関する豊富なコースがあります。
人工知能に関するチュートリアルを実行することで、実践的なスキルを身に着けることができます。
やっぱり、トライ＆エラーを通じて身に着けていくのが何よりもいいですね。
人工知能に関する論文を読むことで、最新の研究トピックや技術動向を知ることができます。
Google Scholarなどの検索エンジンを使って、興味のある分野の論文を探し、読解することが重要です。
最終的には、実践的なプロジェクトを通じて、自分自身で人工知能の技術を身に着けていくことが重要です。
例えば、自然言語処理を使ったテキスト分類や画像処理のプロジェクトに参画して、技術を磨いていきましょう。そんな都合のいいプロジェクトなんてないかもしれませんが、諦めたらそこで終わりですよ！
会社に直談判してでも、プロジェクトに潜り込んでみましょう。
やっぱり、自分で勉強するより、サービスをすぐ使ってみたいという人のために代表的なサービスを紹介したいと思います。
Amazon Transcribe
Amazonが提供する音声認識サービスで、リアルタイムまたはオフラインで音声をテキスト変換できます。
Google Cloud Speech-to-Text
Googleが提供する音声認識サービスで、リアルタイムまたはオフラインで音声をテキスト変換できます。
Microsoft Azure Speech Services
Microsoftが提供する音声認識サービスで、リアルタイムまたはオフラインで音声をテキスト変換できます。
IBM Watoson Speech to Text
IBMが提供する音声認識サービスで、高い精度で音声をテキスト変換できます。
これらのサービスは、音声認識技術を利用して、音声入力をテキストに変換することで、音声認識アプリや音声認識システムを実現することができます。
具体的には、音声認識による書き起こし、自動音声応答、音声検索などの分野で利用されます。
Google 翻訳
Googlega提供する無料の機械翻訳サービスで、100以上の言語に対応しています。
Amazon Translate
Amazonが提供する機械翻訳サービスで、100以上の言語に対応しています。
Microsoft Translator
Microsoftが提供する機械翻訳サービスで、60以上の言語に対応しています。
DeepL
ドイツの企業が提供する機械翻訳サービスで、多言語対応や高品質の翻訳などが特徴です。
これらのサービスは、ビジネスや個人の翻訳ニーズに応じて利用されます。
ただし、機械翻訳には精度の限界があり、特に専門的な分野やニュアンスのある言語においては、人手による翻訳が必要な場合があります。
Amazon Rekognition
Amazonが提供する画像認識サービスで、人物検出、顔認識、オブジェクト検出、ラベル付けなどが可能です。
Google Cloud Vision
Googleが提供する画像認識サービスで、ラベル付け、オブジェクト抽出、顔検出、テキスト検出などが可能です。
Microsoft Azure Cognitive Services Computer Vision
Microsoftが提供する画像認識サービスで、ラベル付け、オブジェクト抽出、顔検出、テキスト検出などが可能です。
Clarifai
Clarifaiが提供する画像認識サービスで、ラベル付け、オブジェクト抽出、顔検出、テキスト検出などが可能です。
これらのサービスは、セキュリティカメラの監視、スマートフォンアプリの画像解析、自動運転車の環境認識など、多様な用途で利用されています。
Google Cloud Natural Language
Googleが提供する自然言語処理サービスで、テキスト分析や感情分析、意図解釈、エンティティ認識などが可能です。
Amazon Comprehend
Amazonが提供する自然言語処理サービスで、テキスト分析やキーフレーズ抽出、感情分析、トピックモデリングなどが可能です。
IBM Watson
IBMが提供する自然言語処理サービスで、テキスト分析やエンティティ認識、感情分析、キーワード抽出などが可能です。
OpenAPI GPT-3
OpenAPIが提供する言語生成AIで、文章を生成することができます。
これらのサービスは、企業のビジネスアプリケーションやWebサイト、IoTデバイスなどの多様なシステムで利用されています。
ここでは最近、メディア等でもとりあげられている、自然言語処理サービスのChatGPTについて簡単ではありますが紹介します。
ChatGPTとは、OpenAIによって開発された大規模な自然言語処理モデルです。このモデルは、トレーニングに使用された膨大な量のテキストデータから自動的に学習し、自然言語の生成、理解、および応答に関するタスクを実行することができます。
ChatGPTは、人間との対話を模倣するために設計されており、オンラインのチャットボットや仮想アシスタントとして利用されています。
ユーザがChatGPTに質問やメッセージを送信すると、モデルはその内容を解析し、自然な言葉で回答を生成します。
ChatGPTは、自然言語処理の分野における最新の技術の一つであり、機械学習の進歩によってより自然な対話や高度な応答が可能になっています。
また、多言語に対応しており、世界中の多くの言語での自然言語処理に利用されています。ChatGPTは、オープンソースで利用可能であり、研究者や開発者が自分たちのプロジェクトで使用することができます。
ChatGPTを実際に利用して以下の質問をしてみました。
質問：「人間は人工知能に負けるか？」
回答：「人工知能は、特定のタスクや分野において人間を上回ることがありますが、全ての分野において人間に勝てるわけではありません。また、人間と人工知能はそれぞれ得意な分野が異なるため、比較することは難しい場合があります。
人工知能は、大量のデータを解析したり、特定のタスクを繰り返し続けることで、高度な精度を発揮することができます。
例えば、囲碁や将棋などのボードゲームにおいては、AIが人間のプロ棋士を打ち負かすことができました。また、自然言語処理や画像認識においても、人間に匹敵する成果をだしています。
一方で人間は、柔軟な思考や創造性、直観力、そして共感などの感情的な要素を持っています。これらは、複雑な問題解決や創造的な作業、人間同士のコミュニケーションなどにおいて、人間が優れている分野です。
つまり、人工知能が人間が勝つ分野もあれば、人間が優れている分野もあります。また、人間と人工知能がそれぞれ得意な分野が異なるため、お互いを補完し合い、共存することができる可能性があります。つまり、人工知能が人間に勝つ分野もあれば、人間が優れている分野もあります。」
人工知能の紹介と具体的にChatGPTを使った簡単な例を記載しましたが、いかがだったでしょうか？
人工知能のコア部分を学習、開発していくか、すでにあるサービスを組み合わせて、新たなサービスを生み出すかは、あなた次第です。
ChatGPTも回答しておりますが、人工知能に勝つ部分もあれば、負ける部分もあります。将来仕事を奪われてしまうと不安がらずに、人工知能との共存を考えて、自分の得意な部分や人工知能ではできない部分について、注力していくようにしましょう。
さて、賢明な皆さんはお気づきかもしれませんが、ChatGPTの例以外にも本ブログ、ChatGPTに考えてもらった部分があります。大部分 or 一部かは想像にお任せしますが、今後は人間が考えたか人工知能が考えたか判断がつかないようになり、見極める目が重要になってきそうです。
(※自分でやっておいてなんですが、、）
それではまた、次回をお楽しみに。
hidedx