AI(人工知能)

AI(人工知能)とは、artificial intelligenceの略語です。人間が持つ認識や推論などの知的能力をコンピューターに代行させるための技術の総称です。なお、人工知能とは異なる概念として人工無能(チャットボット)があります。

2019年現在、人工知能は様々な環境で活躍しています。例えば、銀行や保険会社でのオペレーションサポート、医療現場での診断、ディープランニング(深層学習)による画像認識技術を活用した自律走行、機械学習による検索エンジンの最適化(Googleのアルゴリズムなど)、インターネット広告におけるRTBにおいて、広告枠への入札をリアルタイムに判断するなど、人工知能活用の事例は枚挙に暇がありません。

人工知能開発には、それに適したプログラミング言語を習得する必要があります。開発においては、python(パイソン)やC++(シープラ)を中心にして、Julia(ジュリア)、R言語(アール)など技術計算、統計解析系の言語も使われています。
 
人工知能の利点・欠点
 
人工知能には、得意分野と苦手分野があります。人間の知的能力を代行させる目的で研究されてきたため、情報収集、計算、記録、分析、予測、選択、作業効率化、自動化、自己学習などデータを用いたパターン研究、最適解の選定など知的作業を得意とします。これらの強みは、広告業界において広告運用の自動最適化、広告枠入札の自動化、広告効果分析など様々な分野で活用されています。

しかし、人工知能は人間のように「心」をもたないため、自分の行動や結果に興味が持てない、人間の気持ちに寄り添えないなど人間性の観点で多くの欠点を持ちます。また、過去に体験したことない出来事への対処、0から1を想像・実現するゼロイチのひらめきを苦手とします。これらの弱みは、広告業界においても顕在しています。広告戦略におけるクリエイティブ(原稿)制作は、人の心に刺さるようにデザインを考えるため、人の「心」を理解することが苦手な人工知能の苦手分野と言えるでしょう。
 
人工知能の種類
 
人工知能にはたくさんの種類がありますが、大きくわけて「記号処理的人工知能」と「非記号処理的人工知能」の2つに分類することができます。

記号処理的人工知能は、数式処理、推論、自然言語処理などの記号の処理を得意とします。応用例としては、機械翻訳や自動推論があげられます。

非記号処理的人工知能は、、パターン認識(音声・画像・文字など)や機械学習を得意とします。応用例としては。、顔認証や指紋認証、音声認識(AppleのSiriにおける音声アシスタントなど)があげられます。

機械翻訳の分野において、両者を比較してみましょう。記号処理的人工知能は、記号の判別をするため定型文に翻訳することが得意ですが、文章に多少の違和感が生じます(Google翻訳における文章の違和感などがこれに該当)。それに加えて、非記号処理的人工知能では、文字パターンを認識し、自己学習するため読み手に違和感を感じさせない自然な文章を作成することができます。
 
人工知能の将来
 
人工知能の進歩は様々な可能性を秘めている一方、危険視する有識者も多く存在します。人工知能の技術革新、成長は著しく、2045年には人知を超えるシンギュラリティ(技術的得意点)に到達すると考えらており、2045年以降の発明、開発などは人工知能が担当することになり、人間は知的領域よりつまみ出される可能性が懸念されています。




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