彼によると、人工知能技術に対する態度は、100年前の電気に対する態度と比較できます。 両方の発明は、さまざまなプロセスを改善および簡素化することを目的としているため、AIシステムは大きな未来を予測します。
次に、人工知能の傾向と、テクノロジーが来年のビッグデータ、ビジネス、セキュリティ、仮想インフラストラクチャ、および日常生活にどのように影響するかを見ていきます。
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1.ビッグデータがよりアクセスしやすくなります
IDCとEMCの予測によれば、グローバルデータボリュームは2020年までに40ゼタバイトに達し、Veritasの調査によれば、 ダークデータとROTがこのボリュームの85％を占めると予測されています。 ダークデータ-会社が保存するが使用しない非構造化データ（メール、画像、音声）。 ROT-組織が「万が一に備えて」保持し、いかなる方法でも使用しない電子文書。
ただし、アナリストは 、AIテクノロジーの導入により、ビジネスはこの情報から利益を得ることができると主張しています。 Targitの製品およびソリューションマネージャーであるMads Hansenによれば、こうしたデータの分析により、企業は自分のミスをよりよく理解し、ミスから学ぶことができます。 West Realty Advisorsの創設者であるJames Paineが主張するように、AIはビッグデータを大衆にもたらし、ビッグデータの処理方法を完全に変えます。
ただし、Forresterの代理店は 、2018年に、企業は人工知能システムの実装とビッグデータの操作に関する計画を慎重に検討する必要があると指摘しています。 そうでなければ、これらの技術は利益ではなく、損失と問題のみをもたらします。
2.アプリケーションおよびサービスの配信速度が向上します
GE Researchのコンピューターサイエンスの主任研究者であるMarc Edgar氏によると 、詳細なトレーニングにより、ソフトウェアソリューションの開発にかかる時間が数か月から数日に短縮されます。 これにより、機能特性が向上し、開発者の生産性が向上し、製品コストが削減されます。
そのようなシステムの例は、機械学習モデルの設計を自動化するソリューションであるAutoMLです。 来年、専門家は、商用AutoMLパッケージの人気の高まりと、主要な機械学習プラットフォームへのAutoMLの統合を予想しています。
Gartnerの副社長であるDavid Cearley は 、MoEが徐々に多くのアプリケーションとサービスの基盤になりつつあると指摘しています。 同社の最近の調査の1つでは、組織の59％が人工知能技術を実装するために必要な情報を収集し、40％の企業がすでにAIシステムを実装またはパイロットバージョンを起動していることが示されています。
3.サービスの質が向上します
Bazaarvoiceの情報技術担当副社長であるBryan Chagoly氏によると 、機械学習とAIシステムは、マーケティング担当者が消費者の行動パターン、好み、意図を判断するのに役立ちます。 これにより、企業はパーソナライズされたサービスを実装できます。
AI機能もテクニカルサポートサービスで人気を集めています。 たとえば、IBMはWatson を使用してサポートを高速化する予定です：インシデント解決、データ収集と処理の自動化、24時間年中無休のカスタマーサポート
4.サイバー攻撃は「よりスマート」になります（およびそれらに対する保護システムも）
今年、ITコミュニティは、攻撃者がより洗練されていると確信しています。 Zighraの創設者兼CEOであるDeepak Duttは、AIがより正確かつ効果的なサイバー攻撃を実行できると主張しています。ソーシャルネットワークで個人データを収集し、それらを使用してハッキング、フィッシング、脆弱性の検索などを行います。
Future Crimesの著者であるMarc Goodmanによると 、そのような犯罪はすでに始まっており、AIシステムでそれらを強化すると、それらに対して防御することは非常に困難になります。 他のインテリジェントなソリューションの助けを借りない限り。
ZeroFoxのPhil TullyとZack Allenによれば、来年の組織は2要素認証よりも堅牢なセキュリティメカニズムについて考える必要があります。 企業は、脅威と疑わしい動作を検出するために、自動セキュリティシステムを実装および拡張する必要があります。 たとえば、Oracleクラウド環境の「防御」のために、 セキュリティ監視と分析が提供されます。これにより、会社によると、最も広範なセキュリティ脅威を迅速に検出、調査、排除できます。
5. AIシステムは日常生活に入ります
オレンジシリコンバレーのCEOである Georges Nahon（Georges Nahon）の言葉を信じるなら、人工知能と生体認証システムを使用して店舗で支払いを行い、機密施設のセキュリティを確保します。
たとえば、中国のHSBC銀行の顧客は、自分撮りを使用して既に支払いを確認できます。音声技術センターは、カメラの視野に入ったすべての人々の顔を認識できる生体認証システム「Vizier」を提供します。 Naon は 、すぐにクレジットカード、運転免許証、およびその他の書類が私たちの顔に置き換えられると主張しています。
同時に、iManageの戦略担当バイスプレジデントであるPeter Wallqvistは、2018年のAIテクノロジーがより実用的になり、特定のビジネス問題の解決、生産性の向上、新しい機会の開拓に役立つと考えています。
6.仮想インフラストラクチャはより多くの機能を取得します
AIの進歩は、新しいクラウドベースのツールにつながります。 QuboleのチーフアナリストであるHoria Margaritは、データ収集を加速し、コンピューティング機能を向上させ、仮想インフラストラクチャ統合プロセスを簡素化する革新的なソリューションの早期普及に自信を持っています。
これらの開発の一部はすでに市場で入手可能です。 VMwareのvRealize Log Insightで機械学習を使用して、仮想インフラストラクチャデータを自動的に収集します。 機械学習アルゴリズムはAppDefenseソリューションでも使用されており、検出された脅威に自動的に応答することでエンドデバイスのセキュリティを確保します。 別の例はIBMで、機械学習を使用してIBMクラウドのワークロードのバランスを取ります。
Evans Strategic CommunicationsのCEO、Bob Evansによると 、プロバイダーは、顧客がクラウドを最大限に活用するために、人工知能システムを含む新しいテクノロジーソリューションの実装を支援する必要があります。
PS仮想インフラストラクチャの使用方法に関する資料：