愛：スローモーション爆発

人工知能は「スローモーションの爆発」である、とIDC GroupのVP Dan Vessetは先週ボストンで開催された調査会社の会議で述べた。 AIのコンポーネントとソリューションの市場は、2019年の401億ドルから2022年には955億ドルに成長すると述べた。

Vessetは、GPS、ライドシェアリングサービス、SiriやAlexaなどのスマートアシスタント、または今日の人気のある電子メールプログラムを使用するかどうかにかかわらず、私たち全員が日常生活でAIを使用していると指摘しました。

AIを展開しようとする組織には、いくつかのハードルがあります。 彼は何百ものAIアルゴリズムがあると言いました。 先月のIDCの調査では、AI科学者の50％が3つ以上のAIフレームワークを使用していると答えました。 しかし、AIを機能させるには、アルゴリズムとモデル以上のものが必要です。トレーニングと推論の両方におけるIT運用の役割を含む完全なワークフローが含まれます。 また、新しい人々のグループは、彼が「AI Ops」と呼んでいるものに焦点を当て、データとモデルを機能させ続けました。

最も重要なことは、人間と機械の関係です、とベセットは言いました。 これがうまくいかない場合、GPSの指示が間違っていたり無意味であっても、運転手が盲目的にGPSの指示に従っているなどの問題が発生します。 IDCは、AIベースの自動化を5つの基本的なカテゴリに分類しています。

• 人間、ITは非常に限られている
• 人間-主導型、機械サポート、これにはほとんどのAI組織が現在行っていることも含まれます
• 誰がお金を貸すかを決定するためのアルゴリズムなど、人間主導の機械主導型
• 自動運転など、人間主導の機械主導型
• R2-D2やHALなど、まだ見たことのないマシン制御。

彼は、これらをどのように見るかは、失敗か成功かの違いであることが多いと指摘しました。 たとえば、AmazonにはAI募集ツールがあり、女性に対する偏見があることが判明した、と彼は言いました。 人々がそれをキャッチしたので、それは決して生産に入れられませんでした。

彼はしばしば「期待と能力の不一致」があり、フルプロセスでより高いレベルの自動化を実現するには時間がかかると指摘した。 たとえば、販売とマーケティングにおけるAIへの多くの要望はトップダウンから来ていますが、今日可能なことの現実は、特定のタスクとアクティビティの「ボトムアップ」自動化です。

一般的に、自動化の範囲が広くなればなるほど、人間の関与がさらに必要になると彼は言った。 たとえば、ヘルスケアでは、AIが画像解釈を支援します。これは、機械主導の人間が管理するタスクと呼ばれます。 人間は個人の好みなどを理解するためにより深く関与する必要があるため、アクティビティリマインダーは機械主導で人間がサポートします。 この場合、データが非常に豊富であるため、拡張するのは困難です。 診断や治療の推奨のようなものは、人間が主導し、機械でサポートされ、今日では非常にまれです。

IDCの702のデジタルトランスフォーメーションのユースケースのうち、約100はAIに依存しており、それぞれがタスク、アクティビティ、プロセス、およびシステム全体に分解できるとVessetは述べています。

IDCによると、2019年のAIコンポーネントとソリューションの市場は合計で401億ドルになります。これには、半導体（チップ）が43億ドル、インフラストラクチャが127億ドル、AIソフトウェアプラットフォームが33億ドル、AIアプリケーションが102億ドル、構築されたAIサービスが96億ドルが含まれますそれらのアプリケーションの上に。 2022年には市場全体が955億ドルに成長するが、IDCは実際の成長は後から来ることを示唆した。

Vessetによると、1つの問題は、現在AIに変換されるデータが十分にないことです。 世界のデータ量は33ゼタバイトから103ゼタバイトに増えていますが、タグ付けされた場合に役立つのはこのうち約27％のみであり、その内、半分未満がタグ付けされており、その割合が分析されていますさらに少ない割合がAIシステムに送られます。これは、すべてのデータの1％未満です。

AIプラットフォームの利点には、従業員の生産性の向上、プロセスの自動化の向上、意思決定の一貫性の向上、新しい洞察の発見、対話の一貫性の向上が含まれます。 これらはすべて時間がかかります。

Vessetは、この「爆発」がいつ起こるかを知る明確な方法はないと述べた。 ムーアの法則に基づいて、彼は人間の脳の処理能力を備えた1, 000ドルのコンピューターを期待していますが、脳の仕組みを実際に理解していないことを含め、加速器と阻害剤の両方があります。 ビジネスプロセス、規制、社会規範など、その他の問題は、米国でできることは中国でできることではなく、その逆でもあると指摘しました。 彼は、より多くのAIへの道は線形ではなく、その代わりに、この進化に向かって組織が「ジグザグ」することを期待しています。

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Vessetは、AIシステムの本当のメリットを見ているため、もう1つの「AI冬」に向かっているとは考えていません。 彼は、最終的には人間の知性を備えたマシン、そしておそらく すべての 人間の知性を備えたマシンを手に入れることができると期待しています。 これはすぐには起こりませんが、法的および倫理的な問題について考え始める必要があります。

AIは、開発者やプログラマーに任せるにはあまりにも重要なトピックであり、「私たち全員が何らかの形で関与する必要がある」と述べた。