人工知能の主な種類とその使用方法は何ですか？

サイエンスフィクションの映画で見慣れているものとは異なり、人工知能（AI）はもはや未来的な概念ではありません。

人類を引き継ぐロボットの類似性は低いですが、このテクノロジーは、特にデジタルマーケティングにおいて、さまざまなプロセスのパフォーマンスを大幅に向上させました。

自動化はAIのサポートによる主要な目的の1つであり、マーケティングとマーケターのワークフローを完全に変えました。

デジタルトランスフォーメーションの結果として、これらのさまざまなメカニズムは、特にデータ主導の戦略を適用する場合に、企業が優れた結果を達成するのに役立ちます。

AIについて知れば知るほど、戦略的な方法でAIを活用できるようになります。

この投稿は、さまざまな種類の人工知能とそれらをどのように適用できるかを示すことを目的としています。 次の例を示します。

1.人工知能（ANI）

ANIは、特定のシステムやマシンの要件に適合しない、より狭いタイプのAIです。

それは単一の仕事に焦点を合わせ、特定の問題を解決することにその完全な複雑さを捧げます。

平行線を引くとしたら、ANIは単一の複雑な機能に専念する熟練した専門家になります。

ANIモデルの動作は、そのアクションのプログラミングを通じて設計されています。 システムは、この段階で単一の機能を実行できるように準備し、その役割を可能な限り狭める必要があります。

これにより、その役割を最大限に実行できるようになります。 これは制限のように思えるかもしれませんが、広範かつ統合的な取り組みと見なすこともできます。

その特徴の中で、ANIはリアクティブな特性と限られたメモリを備えたAIの形式です。

また、定義上、他のすべてのモデルはANIの一種と見なすことができます。

違いは、ほとんどの場合、他のタイプの人工知能は、より多様な、さらには複数の機能を実行するように設計されていることです。

技術的な分類では、ANIは人間の行動を再現できず、シミュレートするだけのインテリジェンスとして位置付けられています。 したがって、それは目標指向のみです。

通常、ANIは次の機能をサポートします。

• 仮想アシスタント（Siri、Alexa、Cortanaなど）
• 顔認識
• 電子メールのスパムフィルター
• 自動運転車システム

2.人工知能（AGI）

人工知能の種類の中で、AGIは、人間の知能とその膨大な機能を模倣できるマシンとして、強力で深いと見なされています。

AGIはその動作において、さまざまな問題を解決するために動作を学習し、これに基づいて複製することができます。

これが、今日利用できる最も用途の広いモデルの1つです。

AGIには思考の役割があり、完全にロボットではない独自の理解を生み出します。 したがって、シナリオごとに、異なるソリューションを提案します。

この柔軟性により、ソリューションを開発する強力な機能が提供され、人間の心と同様の意思決定の可能性がもたらされます。

これがまさに、それがはるかに深い知性と見なされる理由です。

AGIの基盤の1つは、その理論的構造です。

これは、正しく行動するために、さまざまなニーズ、プロセス、さらには感情さえも評価および検出できることを意味します。 これは、他のタイプの人工知能と比較した場合のユニークな機能です。

実際には、その学習能力と認知レベルは非常に高いです。

この特性により、たとえば、購入者のペルソナの最も一般的な質問やニーズに応じて、企業の顧客サービスを形成することができます。

人間の行動を再現できる機械での作業が一般的になっています。 ただし、AGIは、人間を研究および理解し、ユーザーの相互作用や行動を正確に処理できるシステムです。

3.人工超知能（ASI）

ASIは、マシンに意識的かつ自律的になる可能性を与えるため、最も強力なAI関連テクノロジーと見なされています。

単に人間の行動を複製するのではなく、この能力を超えています。 実際、それは人間よりも熟練しているとさえ考えられています。

このカテゴリのAIは、すでに高度な段階にありますが、まだ開発および改善されています。

このモデルは、ロボットが独自の意志を持ち、単に地球を支配する現実を作り出すために映画に影響を与えました。

もちろん、これは起こりません（多分）が、アイデアは、マシンが映画で描かれているのと同じくらいインテリジェントになることができるということです。

ASIの開発ラインでは、これらのロボットがすべてにおいて人間よりも優れていることを求めています。 マシンは、より優れたアスリート、科学者、芸術家、さらには医師になります。

このテクノロジーには、独自の感情や希望を持ったシステムの作成に焦点を当てたレベルの科学が必要であるため、これは可能性です。

それでも、ASIを開発するときは注意することが重要です。 高度な推論能力の考えられる結果には、綿密な分析が必要です。

したがって、作業は段階的であり、常に責任を持って行われる必要があります。

4.リアクティブマシン

人工知能の種類の中で、リアクティブマシンは最も古く、最も単純です。

これらは入門モデルであり、これまでに提示されたモデルよりもはるかに限られた容量しかありません。

その役割は単純です。刺激されたときに人間の行動を再現すること、つまり反応的に実行することです。

これらのマシンにはメモリがないため、入力を処理するための内部データベースを学習および管理できません。 応答機能しかない。

したがって、それらは何らかのアクションに反応するように自動化されています。 ただし、この制限により、徐々に古くなってきたとしても、いくつかのコンテキストでの有用性が妨げられることはありません。

結局のところ、リアクティブマシンについて話すとき、このテクノロジーが1990年代にテストされたときの最大の瞬間を覚えておく必要があります。

それは1997年にチェスチャンピオンのギャリーカスパロフを打ち負かしたようなシステムでした。当時、特定のマシンはディープブルーと呼ばれるIBMの作品でした。

ちなみに、このイベントについては素晴らしいTEDがあります。

5.限られたメモリ

制限付きメモリマシンは、前の例のように完全にリアクティブですが、使用可能なメモリの量が少ないという利点があります。

この特性により、データから学習できるため、より高度になります。 つまり、情報に触れるたびに、その入力から学ぶことができます。

次に、これらのマシンは、相互作用の履歴から小さなデータベースを作成します。

このため、必要に応じて、リクエストに応答したり、何らかのアクションを実行したりするための簡単な決定を下すことができます。

今日、この形式のAIは広く使用されていますが、基本的な形式でのみ使用されています。 メモリが拡張され、パフォーマンスが向上しました。

たとえば、Limited Memory Intelligenceは、顔認識システム、仮想アシスタント、チャットボットに含まれています。

6.心の理論

心の理論は、近年開発されたAIの一種です。

現時点では、その適用について、または開発の観点からどこまで進むかについては、多くを語ることはできません。

ただし、これはこれまでに見られた中で最も革新的なモデルの1つであるという考え方です。 目標は、それがさらされている相互作用を理解できるようにすることです。

心の理論は、人間の心の感情、ニーズ、思考プロセスを正確に扱います。

今日、このカテゴリーは、これまでのセグメントですべての進歩があったとしても、依然として未来的であると考えられています。 専門家の理解は、AIについてはまだ研究すべきことがたくさんあるということです。

このため、心の理論は作成における理想化ですが、最も著名なものの1つになる可能性があります。

一般的な研究の発展に加えて、プロセスは人間の心が感情や反応をどのように処理するかを理解することにも依存します。

7.自己認識

自己認識はこの段階では単なる概念ですが、AIの開発を導く概念です。

アイデアは、マシンが将来的に自己認識するということです。 これはAIが到達できる最高レベルの開発であり、当然、時間とかなりの労力がかかります。

このタイプのAIは、すべての感情を理解し、独自の感情を持ち、それと対話するすべての人とのあらゆる詳細を理解できるようになるという考え方です。

これは野心的に聞こえるかもしれませんが、これは科学者が地平線上で見ているものです。 ただし、AIがこのレベルに到達するまでに何年かかるかを指摘することは不可能です。

これがAIにとって危険な進歩の段階であることも否定できません。

本質的に独立しているため、マシンには、いつでも停止できないという理由があります。

自己認識は人工知能の種類の中ですでに明確な概念ですが、やるべきことはたくさんあります。

まとめ：AIの未来に備える準備はできていますか？

テクノロジーの現在の現実は、機械が人間のように振る舞うことを可能にし、それは多くのビジネスソリューションに非常に役立つ可能性があります。

彼らは新しいタイプのAIが出現し、世界を変える道を開いた。

人工知能の開発がどれほど進んでいるかを理解したところで、それをビジネスで使用する方法を見つけてください。

マーケティングにおけるAIの役割について記録されたウェビナーをチェックしてください！ 特別ゲストは、PR20/20およびMarketingArtificialIntelligenceInstituteのCEOであるPaulRoetzerです。