あなたがすでに AI を活用している 10 の方法
私たちはドロイドのレベルの人工知能にはまだかなり遠いです。 スターウォーズ、しかし私たちは何年もの間、さまざまな形でそれを抱えて生きてきました。 ここでは、あなたが使用していたことを知らなかったかもしれない AI の 10 の例を紹介します。
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ソーシャルメディアの閲覧
Facebook、Twitter、YouTube などのソーシャル メディア プラットフォームで「アルゴリズム」への言及を聞いたことがあるかもしれませんが、通常、否定的な意味合いが含まれています。 アルゴリズムへの変更、またはアルゴリズムの自然で不可解な動作は、トラフィックや可視性に影響を与える可能性があり、その結果、広告収益やその他の収益の低下を引き起こす可能性があります。
ソーシャルメディアのアルゴリズムは、「いいね!」、シェア、購読、コンテンツの長さ、その他のデータなどの情報を使用して、他の人のフィードにどの投稿やビデオを表示するかを選択します。 企業は通常、アルゴリズムがどのように機能するかを公表しません。これは、人々がアルゴリズムをゲームに使用するのを防ぐためでもあり、アルゴリズムが変更されるとイライラが増すだけです。
「おすすめ」、「あなた向け」、「あなたが好きだと思う投稿」などのセクションがあるアプリでは、 それらの投稿のアクティビティを、あなたが視聴したり交流した投稿と比較して、その投稿に投稿すべき内容を見つけるアルゴリズム セクション。 また、これらの推奨事項を受け入れるか拒否することもできるため、アルゴリズムがあなたや他のユーザーに対してより適切な提案を行うのに役立ちます。
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デジタルアシスタントとの会話
これまでに Siri にウェブページを読んでもらうように頼んだ, アレクサとゲームをしました、またはその他の方法で電子機器の 1 つに話しかけると (そして電子機器が応答すると)、AI と対話したことになります。
携帯電話、タブレット、スマート スピーカー、コンピュータ、テレビのデジタル アシスタントは、他のものと比べて比較的シンプルです。 チャットGPT. ただし、音声データを分析し、どのように行動するかを決定することで機能します。 たとえば、Siri に寝室のランプをつけるように指示すると、Siri はそのコマンドを解釈して、何を要求しているのか、何をすべきかを「知る」必要があります。
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オンラインショッピング
ソーシャルメディアのアルゴリズムがユーザーの行動を解釈して投稿、アカウント、ビデオを提案するのと同じように、オンライン ストアは買い物客の行動を利用して提案を行います。 彼らは、人々がよく一緒に購入するアイテムを調べて、同じようなものを購入する人々にそれを提案するかもしれません。
これらのプログラムに影響を与えるその他の情報には、買い物客の場所や時間帯なども含まれる場合があります。 この番組の結果は、「こんな人も買っています」、「購入内容に基づくおすすめ」などの見出しで表示されます。 似ている。
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携帯電話のロックを解除する
パスコードは人工知能ではありませんが、拇印や顔などの生体認証セキュリティ方法を使用して携帯電話のロックを解除する場合、AI がその背後にいます。
Apple の FaceID は、さまざまな角度で自分の顔を見せて、自分がどのように見えるかを携帯電話に「教える」ことから始まります。 その情報を取得すると、携帯電話はその情報を使用して、ロックを解除しようとしている本人が本当に本人であることを確認できます。 しかし、実際には 2 つの写真を比較することが問題ではありません。
はい、携帯電話はライブデータと保存されている情報を比較する必要があります。 ただし、さまざまな照明、デバイスを持つ角度、その他の要因も考慮する必要があります。 ひげは伸びましたか? 今日はメガネやマスクをしていますか? デバイスをセットアップしたときとは異なるメイクをしていますか? FaceID のような生体認証は、コンテキストに基づいてどの情報が関連しているかを判断できる必要がありますが、これは主に AI によって可能になります。
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アプリを使って車、徒歩、自転車に乗る
Google マップ、Apple マップ、Waze、その他のナビゲーション アプリも人工知能の例です。 道順を尋ねると、通常、現在の交通状況、工事状況、時間帯などの要因に基づいて、最も効率的なルートを提案してくれます。 また、車、徒歩、自転車のいずれで移動するかによって道も異なるため、交通量の多い高速道路を歩くことになることはありません。
多くのアプリにはユーザーレポート機能も含まれています。 これらを使用すると、旅行者は事故やその他の予期せぬ障害を報告して、他の人の道順を改善することができます。
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写真の編集
過去数年にわたり、Adobe は Photoshop のオブジェクト選択ツールとクイック選択ツールを改良してきました。 これらの機能を使用すると、数回クリックするだけでオブジェクトを選択し、背景から分離することができ、レイヤーマスクを注意深くペイントするなどの古い方法に比べて大幅に改善されています。
ただし、この AI 主導のスーパーパワーを活用するのに専門的なソフトウェアは必要ありません。 iOS 16 以降を実行している iPhone をお持ちの場合は、 写真の切り抜き 写真アプリの機能でも同じことができます。 写真の被写体をタップしたままにすると、輪郭が作成されます。 そこから、コピーして別の場所に貼り付けることができます。
どちらの機能も、何千もの例の研究に基づいて前景と背景を区別する方法をプロセッサーに「教える」ことによって得られます。
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書き込み
電子メールやテキスト メッセージを作成する際の自動修正機能とオートコンプリート機能は、誤動作すると問題になることがありますが、それでも素晴らしいものです。
プログラムやアプリを作成するときは、サンプル (特にユーザーが提供するもの) を研究して、使用しようとしている単語を予測しようとします。 たとえば、時間の経過とともに、「私は」というフレーズの後に「あなた」という単語が続くはずだと予測し始める可能性があります。 「愛」ですが、実際の書き方によっては、「映画」や人名、 「タコス」。
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ビデオゲームをプレイ
人工知能は、ビデオ ゲームの誕生当初から組み込まれてきました。 コンピューター制御の対戦相手と対戦するときは常に、AI が何をすべきかを指示します (ただし、プログラミングの能力はさまざまです)。 チェスのビデオ ゲームのコンピューターの対戦相手は、他のゲームを研究したことに基づいて動きを決定しますが、シューティング ゲームの敵は、発砲したり、逃げたり、身を隠したりすると、異なる反応を示す可能性があります。
初期のビデオ ゲーム AI の興味深い、驚くほど複雑な例の 1 つはアーケード ゲームです。 パックマン、各ゴーストは、スタンディング プログラミング、プレイに費やした時間、および場合によっては互いの関係に基づいて異なる動作をします。
- ブリンキー(赤)): パックマンを追いかけます。
- ピンキー(ピンク):パックマンより数スペース先を狙います。
- インキー(ブルー): ターゲットは、ブリンキーがパックマンにどれだけ近づいているかに関係します。
- クライド(オレンジ):パックマンを一定範囲内まで追いかけ、その後逃げます。
パックマン 一定時間後に発動する「スキャッター」モードもあった。 この期間中、各幽霊は迷路の異なる隅へ向かいます。 プレイしている間、「チェイス」モードと「スキャッター」モードが交互に切り替わります。
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音楽を聴く
ショッピングやソーシャル メディアと同様に、ストリーミング音楽アプリは、あなたと他の人が聴いている曲の両方に基づいて提案を生成します。 AI 主導のキュレーションの呼び方はアプリごとに異なりますが、通常は「ステーション」や「ラジオ」のようなものです。
多くの場合、単一の曲に基づいてプレイリストを生成するようにアプリに依頼できます。 このオプションは通常、そのトラックを気に入った人が何を聴いているかなど、そのトラックの周囲のアクティビティを調べ、同じ流れでリストを作成します。 これはショッピング サイトの「こんな人も買っています」エリアに似ていますが、よりロックです。
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3D プリント
3D プリントは音楽ストリーミングやオンライン ショッピングほど人気はありませんが、大きなユーザー ベースを持っています。 そして、そこにいるすべての人が AI を使用しています。
FDM プリンタ (樹脂を使用するものではなく、ホット エンドからプラスチックを押し出すプリンタ) で印刷するファイルを準備するときに、ファイルをフィードすることになります。 これを「スライス」するプログラムに変換します。これは、プリンターが最終的なレイヤーを作成するために構築する個々のレイヤーを作成することを意味します。 物体。 スライス プロセスでは、3D モデルを取得してレイヤーに分割し、プリンターに指示するコマンドを作成します。 どこに移動するか、押し出すプラスチックの量、各層をどこから開始するか、いつ、どこにサポートを配置するか、 もっと。
最終的にプリンターに入力されるコードの各行は、スライサーに入力された形状のスライサーの解釈に基づいています。 これは人工知能のより基本的なバージョンで、映画の幽霊のようなものです。 パックマン、それでも印象的です。