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知覚進化は、知覚インテリジェンスから認知インテリジェンスへの進化

知覚知能とは、センサー技術と人工知能アルゴリズムを使用して外部環境を知覚および理解する能力を指し、環境內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、異なる環境を認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能を実現する。たとえば、音聲支援システム、顔認識技術などだ。応用シナリオの例を挙げると、無人運転車は知覚知能技術を通じて道路、障害物、信號機などを識別し、それによって自律ナビゲーション機能と障害物回避機能を実現する。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、計畫、意思決定、問題解決などが含まれる。認知知能を実現するには、機械が人間のような知能を持ち、環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知インテリジェンスへの進化のプロセスは 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、音聲認識、その他の機能を実現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) などの深層學習モデルを使用して、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実現する。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: 知識の表現と推論。この段階で、研究者は機械に知識表現と推論機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、象徴主義と結合主義が含まれる。象徴主義は、機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を強調する。一方、結合主義は、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しようとする。研究のこの段階は、認知インテリジェントを真に実現するための基礎を築いた。

第 3 段階: 自主學習とイノベーション。人工知能が知識表現と推論の能力を備えている場合、自律的な學習とイノベーションの能力をどのように実現できるだろうか?これは第 3 段階で解決する必要がある問題だ。人工知能は常に環境を模倣し適応することで、徐々に自立した認知能力とイノベーション力を発達させ、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実現するための基礎

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実世界を結びつけ、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。このデータ構造と情報管理テクノロジは、複數の場所で複數の參加者間でデータを分散して保存、共有、同期する機能を提供した。

データの標準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準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の観點からは、個人のプライバシーと企業の機密データを保護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、データ匿名化?匿名化技術、データ最小化技術（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）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用性の観點からは、データの分散化が進むにつれて、さまざまなソースや形式のデータを効果的に統合して使用できるようにするための標準化と正規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用性標準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模データ処理機能を提供しますが、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、人工知能の認識の進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される。さらに、これらの進歩は、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準と新しいプロトコルの開発も促進し、それによってより効率的なデータ相互接続を実現する。

最後に、人工知能の認識の進化とデータの相互接続が相互に強化していくことも目に當たるようになるだろう。人工知能の認識機能の向上により、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の開発により、人工知能により高品質でアクセス可能なデータが提供され、その認識能力がさらに促進される。人工知能の認識能力、特に複雑な視覚、聴覚、言語理解能力を実現するには、大量の入力とデータ処理が必要だ。この相互強化関係は、データの相互接続と人工知能の認識の進化が、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。