人工知能の種類は何ですか?

人工知能は、間違いなく人間による最も驚異的で複雑な発明です。 しかし、この分野はほとんど未開拓のままです。 これは、今日私たちが使用している AI ベースの各アプリケーションが氷山の一角に過ぎないことを意味します。 私たちは AI についての調査と理解を続けていますが、今後数年間で人工知能がもたらす可能性のあるすべての影響について包括的に把握することはそれほど簡単ではありません。 この背後にある理由は、人工知能が初期段階であっても私たちの生活に与えるダイナミックで革新的な影響です。

AI とその強力な機能の急速な成長により、すべてのプロセスと運用が AI によって完全に引き継がれる可能性と確実性について、私たち全員が妄想を抱くようになりました。 これは、ほとんどの組織が人員不足であり、主に自動化された AI ベースの手順に依存する必要がある現在のパンデミックのヒット時に特に関連しています。 さらに、AI がさまざまな分野でもたらした変革により、ほとんどのビジネス リーダーは、主流の一般大衆でさえ、AI 研究と AI の真の可能性の拡大という点で、すぐに頂点に到達する可能性があると考えています。 ただし、このスペクトルの全範囲について学ぶには、まず基本に戻って、さまざまな種類の人工知能を調べる必要があります。 この理解は、AI のさらなる研究への道を開くことができます。

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人工知能の種類

AI 研究は、あらゆる種類の人間のような機能を機械にエミュレートすることを目的としているため、AI システムが人間の機能を正確に実行できる範囲は、さまざまな種類の AI を分類するための重要な基準として使用されます。 したがって、汎用性とパフォーマンスに関して、機械が人間と比較してタスクを実行する能力に応じて、AI を共通のカテゴリに分類できます。 このように、人間のような機能を正確かつ同等の能力で実行できるすべての AI システムは、より進化したカテゴリと見なすことができます。 一方、限られた機能で実行する AI は、あまり開発されていない、またはより単純な AI と見なすことができます。

人工知能を分類する場合、2 つのサブタイプがあります。1 つはその機能に基づく分類で、もう 1 つはその機能に基づく分類です。

能力によるAI（人工知能）の種類

1. 狭いまたは弱い AI

• このタイプの AI は、精度と知性を備えた専用のタスクを実行できます。 これは、現在利用可能な最も一般的なタイプの AI です。
• 狭い AI は、特定の 1 つのタスクのみを実行するように設計されているため、特定の制限とフィールド内でのみ実行できます。 これが「弱いAI」と呼ばれる理由です。
• ナロー AI は、その限界を超える予測不可能なタスクを実行できません。
• Apple Siri は、弱い AI または狭い AI の一例です。 ただし、最小限の事前定義された機能範囲で動作します。
• IBM のワトソン スーパーコンピューターも Narrow AI の一種です。 このシステムは、適切な機械学習と自然言語処理機能を組み合わせた専門的で体系的なアプローチを使用しています。
• Narrow AI の他の例としては、e コマース サイトでの購入提案、オンライン チェス、自動運転車、コンピューター ベースの音声認識、さらには Google の画像認識機能などがあります。

2. 一般的な AI

• 一般的な AI は、狭い AI よりもわずかに機械化されています。 このタイプの AI は、人間の脳と同様の効率でほとんどの知的タスクを実行できます。
• 一般的な AI の開発の背後にあるアイデアは、人間と非常によく似た考え方をし、それ自体でより革新的な方法で実行できるシステムを作成することでした。
• 現在、一般的な AI はまだ人間の頭脳のように完璧にタスクを実行することはできませんが、日々研究開発に費やされているため、この目標に近づいています。
• 世界中の研究者は、一般的な AI に基づく AI の開発に注力しています。
• 一般的な AI に基づくシステムはまだ開発および研究中であるため、このそれぞれのサブタイプには未開拓の知識が広く残っています。

3.スーパーAI

• スーパーAIは、機械が人間のような知性を凌駕するさまざまなシステムの人工知能の一種です。 これらのマシンは、人間よりも優れたすべてのタスクを実行し、認知特性を有効にすることができます。 このシステムは、一般的な AI と高度な AI を組み合わせたものです。
• スーパー AI の重要な特徴のいくつかは、考え、パズルを解き、推論し、判断を下し、学習し、計画し、さらにはコミュニケーションを行う能力です。
• スーパー AI は、まだ人工知能開発の概念化段階にあります。 ただし、完全に開発された場合、このカテゴリは世界を変える発明と見なされます。

人工知能の種類 その機能に応じて

1. リアクティブマシン

• このタイプは、純粋にリアクティブな人工知能の最も基本的なカテゴリです。
• そのような機械システムは、将来の行動を操作するために過去の経験や記憶を保存しません。
• 代わりに、これらのマシンは現在のシナリオのみに焦点を当て、同時現実に具体的に反応して、可能な限り最良の将来のアクションを選択します。
• IBM の Deep Blue システムは、リアクティブ マシンと呼ばれる AI の優れた例です。
• Google の AlphaGo は、リアクティブ マシンがどのように機能するかを示すもう 1 つの強力な例です。

2. 限られたメモリ

• 限られたメモリの人工知能マシンは、記憶や過去の経験に基づいたデータをかなりの期間保存できます。
• これらのマシンは、主に保存されたデータを使用して、特定の期間の将来の活動を決定します。
• 自動運転車は、メモリ制限 AI システムの好例です。 これらの車は、近くの車の速度、移動距離、制限速度、およびその他の同様の情報に関連する最近のデータを保存して、車が道路をナビゲートするのを支援します。

3. 心の理論

• 心の理論と呼ばれる AI は、人間の感情、信念、人々を理解し、人間と同じように積極的かつ社会的に相互作用するように作られています。
• この AI マシンはまだ開発段階にあり、まだ実行されていません。 しかし、研究者たちは、そのような AI マシンを完全に進化させるために、多くの努力と開発を継続的に行っています。

4.自己認識

• 自己認識型の人工知能は、AI の未来と呼ぶことができます。 これらのシステムは非常にインテリジェントに作られ、自動化された人間のような意識、自己認識、さらには感情を備えています。
• これらの AI マシンは、実際の人間の心よりもさらにインテリジェントに作られています。
• 他のすべての AI と同様に、自己認識 AI も進化しています。

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結論

企業や個人の人工知能への依存度がますます高まっている結果、このサービス産業の未来は、よりインテリジェントで柔軟でスケーラブルな状況に動的に移行しています。

この分野の成長は、サービスの自動化、エッジ コンピューティングの使用、コンテナ、さらには機械学習などの新たなトレンドに関連している可能性があります。 人間のような正確さで機能するマシンのこのような統合モデルは、非常に機敏な方法で、すべての既存のビジネス テクノロジの未来的な側面を形作っています。

成長を期待するすべての企業は、AI ベースの機能を採用することで、将来に向けて準備を整える必要があります。 AI の種類を理解することは、そのような野心の最初のステップです。