用語集

人工知能(AI)

AIの中核概念、実世界での応用、倫理的考察をご覧ください。Ultralyticsがコンピュータビジョンの革新をどのように推進しているかを学びます。

人工知能(AI)は、通常人間の知能を必要とするタスクを実行できる機械やシステムを作り出すことに焦点を当てた、コンピュータサイエンスの広範かつ変革的な分野である。これには、経験からの学習、推論、問題解決、言語理解、環境認識などの能力が含まれる。この概念は、1956年にジョン・マッカーシーのような先駆者たちによって、"知的機械を作る科学と工学 "と定義されたことで有名である。AIは単一の技術ではなく、単純なルールベースのシステムから複雑な自己学習モデルまで、幅広い手法と応用を包含する包括的な用語である。

AI、機械学習、ディープラーニング

AIはそのサブセットと同じ意味で使われているのをよく見かけるが、両者には明確な意味がある:

  • 人工知能(AI):人間の知能を機械でシミュレートするという包括的な概念。記号的AI(論理とルールに基づく)と、より現代的でデータ駆動型の統計的AIに分類される。
  • 機械学習(ML)明示的にプログラムされることなく、システムがデータから学習し、改善する能力を与えるAIのサブ分野。ルールをハードコーディングする代わりに、開発者は学習データからパターンを学習するアルゴリズムを使用する。
  • ディープラーニング(DL)複雑で多層のニューラルネットワークを使用して膨大な量のデータを分析する、MLの特殊なタイプ。特にコンピュータ・ビジョン(CV)における今日のAIの重要な進歩のほとんどは、ディープラーニングによってもたらされている。

基本的に、AIは分野全体であり、MLはその中の中核技術であり、DLはMLの中の最先端技術である。研究者たちの究極の目標は、人工知能(AGI)、つまり人間ができるあらゆる知的作業を理解し、学習できるAIの一種を作り出すことである。

アプリケーションと実例

AIは、産業を再構築する無数のイノベーションの原動力となっている。コンピュータ・ビジョンでは、AIは機械が世界からの視覚情報を解釈し理解することを可能にする。これは、物体検出画像分割顔認識などのタスクに不可欠です。AIの概要とその影響については、ブログ記事「人工知能とは何か」をご覧ください。

AIが活躍する2つの顕著な例がある:

  1. 自律走行車自動運転車は、カメラ、LiDAR、その他のセンサーからのデータをリアルタイムで処理するために、高度なAIモデル群を使用する。これにより、車両は周囲の状況を認識し、歩行者や他の車両を識別し、重要な運転判断を下すことができる。ウェイモのような企業がこの技術の最前線にいる。
  2. 医療画像分析 Ultralytics YOLOのような最先端のアーキテクチャを含むAIモデルは、腫瘍や病気の兆候などの異常を検出するために、医療スキャンで学習させることができます。これは放射線科医を支援する強力なツールとして機能し、より迅速で正確な診断につながり、医療用AIの成果を向上させる。この分野の進歩については、『ネイチャー・メディシン』誌などで読むことができる。

AIのエコシステムと倫理的考察

強力なAIアプリケーションの開発は、ツールやプラットフォームの豊富なエコシステムに依存している。PyTorchや TensorFlowのようなフレームワークがビルディングブロックを提供し、Ultralytics HUBのようなプラットフォームがデータ管理からモデルのデプロイまでのプロセス全体を効率化する。

AIがより社会に溶け込むようになるにつれ、その倫理的意味合いへの対応は極めて重要である。アルゴリズムの偏見や AIにおける透明性の必要性といった問題は、研究や政策立案の活発な分野である。Partnership on AI(AIに関するパートナーシップ)のような組織や政府機関は、こうした強力な技術が安全かつ公正に使用されるよう、責任あるAI開発の枠組みを開発している。スタンフォードAIラボのような著名な研究機関や、DeepMindや OpenAIのような企業は、能力と安全性の両面で研究をリードしている。

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