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知覚進(jìn)化は、知覚インテリジェンスから認(rèn)知インテリジェンスへの進(jìn)化

知覚知能とは、センサー技術(shù)と人工知能アルゴリズムを使用して外部環(huán)境を知覚および理解する能力を指し、環(huán)境內(nèi)の情報を積極的に収集、分析し、対応できるようになる。知覚知能には主にコンピュータビジョン、音聲認(rèn)識、自然言語処理などが含まれる。そのテクノロジーはさまざまなスマートデバイスやシステムで一般的に使用されており、異なる環(huán)境を認(rèn)識して適応できるようにすることで、よりインテリジェントで自動化された機(jī)能を?qū)g現(xiàn)する。たとえば、音聲支援システム、顔認(rèn)識技術(shù)などだ。応用シナリオの例を挙げると、無人運(yùn)転車は知覚知能技術(shù)を通じて道路、障害物、信號機(jī)などを識別し、それによって自律ナビゲーション機(jī)能と障害物回避機(jī)能を?qū)g現(xiàn)する。知覚知能は、人間にとってなじみのある方法でのコミュニケーションとインタラクションを可能にする。

認(rèn)知知能は、人工知能がより高いレベルに移行するプロセスであり、外部情報の理解、推論、計(jì)畫、意思決定、問題解決などが含まれる。認(rèn)知知能を?qū)g現(xiàn)するには、機(jī)械が人間のような知能を持ち、環(huán)境で何が起こっているかを理解し、ある程度の自律的な思考と創(chuàng)造性を備えていることが必要だ。

知覚インテリジェンスから認(rèn)知インテリジェンスへの進(jìn)化のプロセスは 3 つの段階に分けることができる。

第 1 段階: データ駆動による知覚インテリジェンス。この段階では、コンピュータ ビジョン、音聲認(rèn)識、その他の機(jī)能を?qū)g現(xiàn)するためのトレーニングに大量のラベリング?データが使用される。この手法は、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) やリカレント ニューラル ネットワーク (RNN) などの深層學(xué)習(xí)モデルを使用して、人間の脳ニューラル ネットワークの動作モードをある程度模倣し、人間と同等の知覚能力を?qū)g現(xiàn)する。この段階は一定の成功を収めているが、依然として大量のラベリング?データに依存しているため、スケーラビリティと汎化パフォーマンスが制限される。

第 2 段階: 知識の表現(xiàn)と推論。この段階で、研究者は機(jī)械に知識表現(xiàn)と推論機(jī)能を裝備する方法を模索し始めた。典型的なアプローチには、象徴主義と結(jié)合主義が含まれる。象徴主義は、機(jī)械が論理に基づいて推論できるように、知識の明示的な表現(xiàn)を強(qiáng)調(diào)する。一方、結(jié)合主義は、ニューラル ネットワークの接続重みを通じて暗黙的に知識を表現(xiàn)しようとする。研究のこの段階は、認(rèn)知インテリジェントを真に実現(xiàn)するための基礎(chǔ)を築いた。

第 3 段階: 自主學(xué)習(xí)とイノベーション。人工知能が知識表現(xiàn)と推論の能力を備えている場合、自律的な學(xué)習(xí)とイノベーションの能力をどのように実現(xiàn)できるだろうか?これは第 3 段階で解決する必要がある問題だ。人工知能は常に環(huán)境を模倣し適応することで、徐々に自立した認(rèn)知能力とイノベーション力を発達(dá)させ、さまざまな分野にこれまでにない価値を提供する。

データの相互接続は人工知能の可能性を?qū)g現(xiàn)するための基礎(chǔ)

データの相互接続とは、異なるデータ ソースおよびシステム間でデータを効果的に共有およびリンクする機(jī)能を指する。これには、データの収集だけでなく、データの送信、処理、分析も含まれる。それは仮想世界と現(xiàn)実世界を結(jié)びつけ、私たちに新しいインテリジェンスの時代への扉を開いた。

データ ストレージの點(diǎn)では、分散型臺帳とブロックチェーンは、分散型データ ストレージと共有に対する需要の増加という問題の一部を解決できます。このデータ構(gòu)造と情報管理テクノロジは、複數(shù)の場所で複數(shù)の參加者間でデータを分散して保存、共有、同期する機(jī)能を提供した。

データの標(biāo)準(zhǔn)化とオープンソースに関しては、データの相互接続性の向上により、特定のサプライヤーへの依存を減らすことができるオープンソースおよび標(biāo)準(zhǔn)化されたソリューションに徐々に移行されていく。

データ セキュリティとプライバシー保護(hù)の観點(diǎn)からは、個人のプライバシーと企業(yè)の機(jī)密データを保護(hù)するためにさまざまなテクノロジーが登場している。例えば、データ暗號化技術(shù)、データ匿名化?匿名化技術(shù)、データ最小化技術(shù)（必要なサービスや目的を遂行するために必要な量のデータのみを収集し、漏洩する可能性のある情報を削減する技術(shù)）などだ。

リアルタイムのデータ ストリーミングと分析に関して、企業(yè)や組織は意思決定をサポートするためにリアルタイム データのストリーミングと分析にますます依存するようになる。これには、高速で中斷のないデータ フローをサポートできるデータ相互接続テクノロジが必要になりる。

データ ガバナンスとデータの相互運(yùn)用性の観點(diǎn)からは、データの分散化が進(jìn)むにつれて、さまざまなソースや形式のデータを効果的に統(tǒng)合して使用できるようにするための標(biāo)準(zhǔn)化と正規(guī)化がますます重要になっている。データ ガバナンスのフレームワークと相互運(yùn)用性標(biāo)準(zhǔn)の重要性は今後も高まり続けるだろう。

クラウド コンピューティングとエッジ コンピューティングの発展により、データの相互接続はより高速かつスマートになっている。クラウド コンピューティングはデータ相互接続のための集中型の大規(guī)模データ処理機(jī)能を提供しますが、エッジ コンピューティングは高速応答とデータ ソース近くのローカル処理機(jī)能を提供する。この 2 つを組み合わせることで、データの相互接続がより柔軟かつ効率的になる。將來的には、データの相互接続はよりスマートで安全かつ効率的になり、人工知能の境界はさらに拡大され、人間の生活の隅々にさらに深く融合されるだろう。

知覚の進(jìn)化とデータの相互接続の関係

データの相互接続は、人工知能の認(rèn)識の進(jìn)化において觸媒の役割を果たす。モノのインターネット (IoT) の拡大に伴い、ますます多くのデバイスが相互に接続され、大量のデータが生成される。さまざまなセンサーを通じて収集されたこれらのデータは、相互接続とディープラーニングを経て、人工知能が人間の知覚をより正確にシミュレートできるようになる。

同時に、人工知能の知覚の進(jìn)化により、データの相互接続に新たな勢いが生まれる。AI の視覚的および聴覚的認(rèn)識能力が向上すると、大量のデータをより正確にフィルタリングおよび分類できるようになり、より効率的なデータ交換と利用が促進(jìn)される。さらに、これらの進(jìn)歩は、データ交換の増大するニーズに適応するための新しい標(biāo)準(zhǔn)と新しいプロトコルの開発も促進(jìn)し、それによってより効率的なデータ相互接続を?qū)g現(xiàn)する。

最後に、人工知能の認(rèn)識の進(jìn)化とデータの相互接続が相互に強(qiáng)化していくことも目に當(dāng)たるようになるだろう。人工知能の認(rèn)識機(jī)能の向上により、データ相互接続情報の呼び出しと利用が向上し、複雑なシナリオをよりよく理解して対応できるようになる。同時に、データ相互接続技術(shù)の開発により、人工知能により高品質(zhì)でアクセス可能なデータが提供され、その認(rèn)識能力がさらに促進(jìn)される。人工知能の認(rèn)識能力、特に複雑な視覚、聴覚、言語理解能力を?qū)g現(xiàn)するには、大量の入力とデータ処理が必要だ。この相互強(qiáng)化関係は、データの相互接続と人工知能の認(rèn)識の進(jìn)化が、將來のインテリジェントな世界の可能性を共同で解き放つために、相互の発展に密接に依存していることも示している。