投稿者：KR Sanjeev、CTO、 Wipro
人工知能技術が今後10〜20年でどのように発展するかを予測することは困難ですが、 利益の可能性は膨大です。 2018年までに、 ロボットは 300万人以上の作業を管理します。 2020年までに、スマートカーは3分の1以上の企業投資政策リーダーの主要な投資対象になります。
ジャーナリズムから顧客サービスまで、活動の多くの領域はすでにAIによって提供されており、AIは人々の行動をより正確に再現し、私たちの経験から学ぶことができます。 かつて未来の技術と思われていたものは、すでにドアをノックしています。そして、唯一の問題は、それがどのようにマスマーケットに導入されるかです。
時間が経つにつれて、現在、尾とたてがみでAIを使用し、プロセスのこれらの開発を改善している産業界の開発は、多くの分野でより信頼性が高く有用になります。 AIに多額の投資をする余裕のある組織は、さらに多くの企業が追随するための強力な推進力を生み出します。
リスクと利益
AIのビジネスリスクや利益への適用を予測することは不可能だと考える人もいますが、アナリストは2020年までにすべての商業取引の5％がスタンドアロンソフトウェアエージェントによって処理されると予測しています。
AIの将来は、潜在的な困難に関係なく、リスクを冒して投資する企業に依存しており、技術に関する研究を実施し、継続的な改善に資金を提供する準備ができています。 そのうちのいくつかは、知らず知らずのうちにプログラマーに合計50万ドル以上を6年間支払った会社のように、新しいテクノロジーに投資しています。
AIの分野での開発の多くは、軍事分野からもたらされています。 米国政府だけでも、現在使用されている現在のドローンを置き換えるために、来年ドローンに資金を供給するために46億ドルが必要です。 AI制御の無人機は目的地を設定するだけで、防空施設を迂回して独自のルートを作成し、人々は「キラー」な決定を下します。
論理は次のとおりです。船外に留まるリスクは、この問題に対する慎重なアプローチの利点よりもはるかに高くなります。
マサチューセッツ工科大学やオックスフォード大学などの機関は、脳を研究し、その仕事をシミュレートするために懸命に働いています。 2つの方法があります。人間の脳またはレプリカの複雑なアルゴリズムを再現するAIを作成します。これにより、倫理的な問題が発生します。 たとえば、AIにはどのような権利が必要ですか？ そして、愛する人の脳のレプリカを保存しているサーバーがクラッシュするとどうなりますか？
これまでのところこれらの質問に対する答えはありませんが、すべての活動分野でのAIの明らかな利点は、経済のすべての分野のすべての主要なプレーヤーにテクノロジーの使用を余儀なくさせます。 誰もが理解する必要があります。現代産業に不可欠な他の技術の成果と同様に、 人工知能も不可欠なツールになることを理解してください。
コンピューティングの未来
最近まで、AIは特定のタスク用の事前プログラミングツールを作成することを意味していました。 そして、機能は非常に柔軟性に欠けていました。 同様のAIベースのスキームはすでに一般的に受け入れられています。 AIの未来は自己学習です。 言い換えると、AIは、何が必要なのかを理解するために、直接コマンドを受け取るべきではありません。
現在、自動認識と学習スキームに依存するGPSシステムを使用しています。これは、音声を解釈できるモバイルデバイスと、意図の解釈を学習する検索エンジンです。 GoogleのDeepMindやWatson IBMなどの開発をAI開発の次のステップにするのはプログラミングです。
DeepMindは事前にプログラムされていません。特定のタスク用の特定のプログラムやモジュールはありません。 DeepMindは自動的に学習します。 このシステムは一般性のために特別に設計されているため、最終結果は独立したプロパティになります。 Go Grandmastersを倒すなどの独立した機能は、DeepMindを誰もプログラムしていないことに気付いたときにさらに印象的です。
原則として、AIは非常に限られており、プログラムされたものしか実行できませんが、ワリソンのロボットであるOllicar は 、乗客との作業と通信のプロセスで訓練されています。 新しい乗客が推奨または目的地を求めるたびに、車は次の人と働くための情報を記憶します。 新しいセンサーが絶えず追加されており、車は運転手として（運転手として）常に「賢くなっています」。
しかし、AIシステムはGoogleなどの企業が期待することを実行できますか？たとえば、現在使用されているソフトウェアよりもユーザーの購入習慣を予測する方が良いでしょうか？ または、過去の傾向に基づいて生産とマーケティングのサイクルを動的に最適化しますか？ これが本当のお金のある場所であり、ゲームをプレイし、運転し、繰り返し行動するよりもはるかに難しい仕事です。
最適な衣服の選択や健康上の問題の予測など、さまざまなAIプラットフォームで今できること は、AIが拡大しており、近い将来、より複雑なタスクが利用できることを明確に示しています。
AIはまもなく、患者への投資アドバイスや薬の処方など、複雑な人間の意思決定プロセスを模倣できるようになります。 実際、継続的なトレーニングが行われると、すぐに第1レベルのサポートと危険な作業（たとえば、トラックの運転） がロボットによって完全に実行され 、新しい産業革命につながり、人々は繰り返し行動する代わりに問題を解決するための時間を確保します。
AI禁欲価格
投資の利点とリスクは曖昧で理解不能であり、議論の対象となっています。 すべてのイノベーションに共通する既知のリスクの1つは、不確実性です。 つまり、これまでのところ、リスクは主に潜在的に失敗する投資に関連しており、これは金融の世界では長い間目新しいものではありませんでした。
これらの技術は奇妙で新しいものですが、誰もが、この問題における注意深い行動の利点よりも、船外にとどまるリスクがはるかに高く、より深刻であると考えています。
オリジナル： AIへの投資はリスクよりも多くの報酬を提供します