20世紀を通じて、産業革命や宇宙計画、原子爆弾や核エネルギー、そしてコンピュータなどの時代の進化から知識は常に拡大してきた。
- 1950年代以降、AIの初期の発展が始まり、1970年代を通じて着実に進展し、一般に広まるようになる。
- 1970年代後半から1980年代初頭にかけて、コンピュータ科学は大規模な「メインフレーム」計算システムから日常的な個人レベルでの使用を可能にするプラットフォームに進化し始めた。
- 機械学習は、明示的にプログラムされることなく学習するAIの基盤であり、データをコーディングアルゴリズムに送り込み、パターンを特定し予測するために訓練される。
- 画像や音声認識、自然言語処理、推奨プラットフォームなど、様々なアプリケーションが新しいシステムのライブラリを構成している。
- 機械学習は連続的なプロセスであり、試行が徐々に「正しい解決策」に近づけるように結果を生み出す。
機械学習には、データの偏りや公平性などの課題があり、社会メディアなどでのデータの偏りや公平性はトレーニングに使用可能なデータに大きく依存する。
- データの偏りは差別的な解決策につながる可能性があり、プライバシー保護やセキュリティ違反などの問題も存在する。
- 自動化と仕事の置き換えの潜在的な可能性もあるが、これによりデータ分析や機械学習管理などの新しい仕事機会が開かれる。
AIの業界は様々な機会と課題が存在し、適切な管理アルゴリズムを適用することが重要である。
- 規制が国際的に開発されつつあり、AIと機械学習の関連性が直接的に関連付けられている。
- メディアやエンターテイメント業界でもAIや機械学習に関する努力が行われており、業界基準の確立に向けた取り組みが進んでいる。
このように、AIや機械学習は今後ますます重要性を増す技術であり、適切な管理と規制が重要である。
元記事: https://www.tvtechnology.com/opinion/machine-learning-drives-artificial-intelligence