質問: 人工知能とは ======
回答: 人工知能(AI)は、動的なコンピューティング環境に組み込まれたアルゴリズムの作成と利用を通じて、人間の知能による情報処理を模倣するための基盤です。簡単に言えば、AIはコンピュータに人間のように考え、行動させることを試みています。 この目的を達成するには、主に3つの要素が必要です。 * コンピューティング システム * データとデータ管理機能 * 高度なAIアルゴリズム(コード) 出力結果を人間らしくしようとすればするほど、より多くのデータと処理能力が求められます。 !deep-learning-gartner-Inline-cta-840x408.png 人工知能の起源 人間は、少なくとも紀元前1世紀から、人間の脳を模倣する機械を作るという可能性に関心を持っていました。そして現代になって、1955年にJohn McCarthy氏によって人工知能という言葉が作られました。1956年、McCarthy氏と協力者たちは、「Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence」と題した会議を開催しました。この会議をきっかけとして、機械学習、ディープ ラーニング、予測分析が開発が始まり、現在は処方的分析が注目されています。また、まったく新しい研究分野であるデータ サイエンスも生み出されました。 人工知能が重要である理由 現在、人間と機械の両方で生成されるデータの量は膨大です。データを使用して解釈し、データをもとに複雑な判断を下すには、人間の能力をはるかに超えています。人工知能はすべてのコンピュータ学習の基盤となる技術であり、将来的には複雑な意思決定をすべて担うと考えられます。例を挙げると、ほとんどの人は、○×ゲーム(三目並べ)に負けないための方法を理解できます。このタイプのゲームでは、255,168通りの手があって、そのうち46,080通りは引き分けになります。一方、500 x 1,018(5垓)通りを超える手があるチェッカー(西洋碁)のチャンピオンになれる人はごくわずかです。コンピュータは、組み合わせと順列を非常に効率的に計算し、最良の判断を下すことができます。将来的には、AI(と機械学習の論理的な進化)およびディープ ラーニングが、ビジネス上の意思決定の基盤を担うことになるでしょう。 人工知能のユースケース AIの応用例は、金融サービスの不正検出、小売の購入予測、オンライン カスタマー サポートでの会話など、日常的なシナリオの中にも見られます。次にいくつかの例を示します。 * **不正の検出:** 金融サービス業界では、人工知能は2通りの方法で使用されています。クレジット カード用アプリケーションでは、最初のスコアリングにAIを使用して、信用力を評価しています。また、不正な支払いカード取引をリアルタイムで監視、検出するために、より高度なAIエンジンが使用されています。 * **仮想顧客支援(VCA):**コール センターでは、VCAを使用して、人間が介在せずにお客様からの問い合わせの予測と対応を行っています。カスタマー サービスの問い合わせでは、音声認識と、人の会話のシミュレーションを組み合わせて、初期対応を行っています。問い合わせが高レベルになると、人間に取り次がれます。 * Webページに埋め込まれたチャット(チャットボット)を使用して会話するときも、最初は専用AIを実行しているコンピュータとやり取りしているということが珍しくありません。チャットボットが質問を解釈したり回答したりできなかった場合は、人間が介入し、質問者と直接会話します。解釈できなかった事例は、機械学習コンピューティング システムに反映され、将来の会話に向けてAIアプリケーションの改善が図られます。 ネットアップと人工知能 ネットアップは、ハイブリッド クラウドのデータに関するオーソリティとして、データをアクセス、管理、制御する価値を理解しています。ネットアップ データ ファブリックは、エッジ デバイス、データセンター、複数のハイパースケール クラウドにわたって統一されたデータ管理環境を提供します。あらゆる規模の企業が、データ ファブリックを通じて、重要なアプリケーションの高速化、データの可視化、データ保護の合理化、運用の即応性を実現できます。 ネットアップのAIソリューションは、主に次のようなビルディング ブロックを基盤としています。 * ONTAP®ソフトウェアにより、オンプレミスとハイブリッド クラウド環境の双方で、AIとディープ ラーニングを利用できます。 * AFFオールフラッシュ システムにより、AIとディープ ラーニングのワークロードが高速化され、パフォーマンスのボトルネックが解消されます。 * ONTAP Selectソフトウェアは、IoTデバイスとアグリゲーション ポイントを使用して、エッジでの効率的なデータ収集を実現します。 * Cloud Volumesを使用することで、新しいプロジェクトのプロトタイプをすばやく作成し、AIデータをクラウド間で移動できます。 さらに、ネットアップでは、ビッグ データ分析機能と人工知能をすでに製品やサービスに組み込み始めています。たとえば、Active IQ®では、数十億のデータポイント、予測分析、強力な機械学習を使用して、複雑なIT環境に対するサポートの推奨事項をお客様にプロアクティブに提供しています。Active IQは、お客様がさまざまなユースケース向けAIソリューションの構築に使用しているのと同じネットアップの製品とテクノロジで構築された、ハイブリッド クラウド アプリケーションです。 AIについてこちらもご覧ください * Can AI Live Up to the Hype? We Asked an Expert * Is Your Infrastructure Ready to Support AI Workflows in Production? * Machine Learning, Deep Learning, and Prescriptive Analytics: What’s the Difference?