拡張インテリジェンス: 拡張インテリジェンスとは何か、そしてなぜあなたのビジネスでそれを使用する必要があるのか​​?

拡張インテリジェンスを学習してビジネス シナリオに適用することで、人間と機械のインテリジェンスの取り組みを補完し、ビジネスの飛躍的な成長を促進します。

現在、人工知能 (AI) が業績の主導権を握っています。機械可読文書から AI カスタマー サービスに至るまで、企業はこれらのインテリジェント マシンから多くの恩恵を受けています。

これらの AI は、信頼性が高く、正確で、疲れのない反復作業を数時間で完了できるだけでなく、ビジネス マネージャーの意思決定を支援します。

ただし、AI だけでは不十分な場合もあり、その機能を人間の知能で強化する必要があります。さあ、どうぞ。ビジネスのための強化されたインテリジェンスを作成しました。さらに詳しく知りたい方は読み続けてください。

拡張知能とは何ですか?

拡張知能は人間と機械の調整の概念です。 AI エンジニアと研究者は、困難な状況下で効率的な意思決定を通じて人間の知識を補完するように AI を設計しました。人間の労働力を機械やロボットに置き換えるのではなく、人間の労働力を支援するためにここにあります。

多くの同義語があり、よく知られているものは次のとおりです。

• 知能の増幅
• 認知拡張
• 機械によって強化された人間の知能
• 強化されたインテリジェンス

インテリジェンス増幅でも AI が使用されますが、それはビジネスまたは個人的な状況において人間のパフォーマンスを向上させるためだけです。

このテクノロジーは、商品、データの洞察、サービス用の市場対応ソフトウェアなどの最終製品を入手するために人間が行う必要のある多くの手作業を削減します。

企業とエンドユーザーはすでに、機械によって強化された人間の知能を利用し始めています。たとえば、自動運転車の運転支援が最も一般的な例です。衝突回避警告、駐車支援なども良い例です。

コンピューター ソフトウェアでも拡張知能を見つけることができます。

たとえば、AI ベースの給与処理ツールに取り組んでいる場合、ソフトウェアは数日後に次のステップを自動的に提案します。アプリ上で作業プロセスを監視し始め、給与処理の労力を強化します。

拡張知能の目的

強化されたインテリジェンスの主な目的は、組織のマシンと人的資産を収益化することです。職場でこれらの資産を分離すると、多くの仕事が完了しなくなります。

その他の注目すべき目的は次のとおりです。

• 人間の認知能力の範囲を広げるため。
• アクションとその結果を予測し、そのアクションが利益をもたらすかどうかを人間の対応者に示唆すること。
• インテリジェントなマシンがデータをスクラブしてクリーンアップすることで、人間のデータ サイエンティストがデータセットを分析し、適切なパターンや市場シグナルを発見できるようになります。

拡張知能はなぜ重要ですか?

インテリジェンスの増幅は、インテリジェントなマシンと人間の労働力の間に調和のとれた関係を生み出すため、不可欠です。製造工場でのロボットの過度の使用や従業員の大幅な一時解雇による従業員の動揺の報告が増えています。

しかし、これらの企業は従業員の能力を強化し、企業に収益をもたらすプロジェクトに従事させることができる可能性があります。たとえば、小売、販売、マーケティング、デジタル マーケティングの従業員をトレーニングすることで、企業がより多くの製品やサービスを販売できるよう、拡張インテリジェンスが実現します。

また、反復的なタスクや多忙な作業が軽減されるため、新しいマーケティング戦略の考案、見込み客の顧客への変換、今後の製品/サービスの新しい収益モデルの設計など、熟練労働者を有効に活用できるようになります。

拡張知能はどのように機能するのでしょうか?

その仕組みを探る前に、まず AI と人間がどのような機能を提供するかを理解する必要があります。

AIは得意です	人間は得意です
日常的なタスクの正確性	概念の一般化
反復的なタスクを迅速に完了する	創造性
大量のデータを取り込むことができる	社会的および感情的な知性

人間が AI システムと連携して動作するシステムで上記すべてを組み合わせると、拡張知能プログラムがどのように機能するかが決まります。

インテリジェンス増幅では、人間とマシンのコラボレーションを促進するために多くのテクノロジが使用されます。これらのテクノロジについては、以下で説明します。

• 人工ニューラル ネットワークは人間の脳機能を模倣し、機械の空間ナビゲーションを支援します。
• 経験、間違い、人間のフィードバックから学ぶ機械学習
• NLP (自然言語処理テクノロジー) は、AI が人間の話し言葉を理解するのに役立ちます
• 光学システムによる顔、画像、ビデオ、文字認識
• パターン認識テクノロジーによるデータ、ビデオ、ワイヤーフレーム、画像上のパターンの検出
• 強化されたインテリジェンスでは、論理推論アルゴリズムを使用してデータから要素を推測し、遭遇した内容を合理化し、予測を作成します

上記のテクノロジーをすべて 1 か所に集めて配線すると、拡張知能システムは次の機能を利用してタスクを実行します。

• データ入力とデータ分析の結果を理解します。
• システムは新しいデータを古いデータから解釈して分離できます。
• どのデータが価値があり、どのデータがそうでないか、どのデータをアーカイブする必要があるかなどを判断します。
• 拡張インテリジェンスは人間の入力とフィードバックから学習し、ワークフローまたはコードベースを調整します。
• また、品質管理、リスク評価、セキュリティ コードなどのデータベースを作成することで、企業が規制に準拠していることを確認できます。

なぜ企業は拡張インテリジェンスを使用する必要があるのでしょうか?

主に、企業は強化されたインテリジェンスを使用して、従業員の手作業の負担を軽減する必要があります。人間は概念の一般化、創造的思考、心の知能指数に優れています。上記のすべての性質を備えた AI ソフトウェアを開発するには何世紀もかかるでしょう。

したがって、企業は、テラバイト規模のデータの取り込み、精力的な作業能力、反復的なタスク処理の正確さなどの機械の専門知識によって、これらの品質を強化する必要があります。

したがって、マーケティングや財務の専門家に整理されたデータを提示すると、AI からの指示に従ってデータベースからビジネスに関する洞察を迅速に作成できます。そうしないと、データ サイエンティストがデータを分析できるように、チームがデータを収集し、クレンジングし、整理する必要があります。

これはデータ分析に限ったことではありません。拡張インテリジェンスは、製造、接客業、医療、銀行などのほとんどの業界に適用できます。

拡張知能 vs.人工知能

AI と拡張知能はどちらも AI アルゴリズムと ML アルゴリズムを使用するため、これら 2 つの違いについて疑問に思うかもしれません。以下の表で大きな違いを見つけてください。

属性と特徴	拡張知能	人工知能
適用規模	このテクノロジーは大規模なアプリケーションに適しています。人間の関与があるため、大規模なビジネスの範囲内でコンテキストを一般化できます。	AI は 1 つまたは 2 つのタスクに焦点を当てます。概念の汎化能力はありません。
自律性	知能の増幅は自律的なシステムではありません。むしろ、機械と人間とのコラボレーションが必要となります。素晴らしい結果を得るには、両方とも取り組む必要があります。	AI は、適切にトレーニングできれば自動的に動作します。
利用基準	人間だけが持つ複雑な知性を必要とするタスクやプロセスに拡張知性が見られます。	AI は、日常的で反復的なタスクを得意とします。ワークフローを一度作成し、そのプロセス上で AI プログラムをトレーニングすると、ハードウェアまたはソフトウェアの誤動作によってプログラムが停止するまでワークフローが配信され続けます。
事業価値	拡張知能は人間の意思決定を支援するため、AI プログラムよりも大きな価値があります。	AI は企業の意思決定を支援しません。
発達	機能を強化したインテリジェンス プログラムを構築するには、多くの研究開発作業が必要です。	1 つの AI のソースをコピーして複製するだけで、複数の AI ボットを作成できます。
メンテナンスと継続的な開発	拡張知能プログラムは、慎重なメンテナンス スケジュールに従って実行する必要があります。 また、ビジネスの新たな課題を継続的に克服するプログラムを開発するには、ソースコードに取り組み続けなければなりません。	クラウド ストレージとセキュリティ アップデートを除けば、AI はメンテナンス不要のマシンです。 一度開発してトレーニングすれば、ビジネス プロセスで必要とされる限り、マシンは実行され続けます。
ソーシャルインテリジェンス	知能増幅プログラムは人々と協力する必要があるため、ある程度の社会的知能を含まなければなりません。	AI は人間の介入なしに隔離された環境で動作するため、社会的知性を必要としません。
リアルタイムフィードバックの処理	拡張知能プログラムは、人間の対応するプログラムからのフィードバックを処理する必要がある場合があります。	AI はリアルタイムのフィードバックを取り込んで分析する必要がありません。技術者は、システム更新スケジュール中にパフォーマンスの異常を解決します。
例	OTT ビデオ プラットフォームまたは Web サイトによって提供されるコンテンツの推奨は、インテリジェンス増幅プログラムです。	スマート アシスタントによる Web 検索、電子メール クライアントによるスパム フィルタリング、盗作チェックなどは AI プログラムです。

ビッグデータにおける拡張知能の役割

ビッグデータは、さまざまな業界におけるデータマイニングの結果です。たとえば、世界市場から製品の効率を調べる必要があります。ディーラー、サプライ チェーン プロバイダー、倉庫、小売店、顧客などからデータの収集を開始すると、複数のデータベースにテラバイト規模のデータが保存されるようになります。

データを検証し、クリーンアップし、クラスターに整理し、最終的にパターン分析のためにビジネス インテリジェンス (BI) ソフトウェアに取り込むには、何千時間もの作業時間と複数のチームが必要になります。

データ アナリストを AI および ML プログラムで強化することで、労力を最小限に抑え、ビッグ データのコストを抑えることができます。インテリジェンス マシンは、データをソースで自動的に分析および整理し、安全なクラウドに保存して、人間のデータ サイエンティストがデータセットを研究できるようにします。

AI は、広範なデータ分析中に、データ サイエンティストが実行する必要がある反復的なタスクを実行することで、人間の能力を強化することもできます。

現在、モノのインターネットにより、これらのインテリジェント センサーはその寿命を通じて現実世界からデータを収集するため、企業はより多くのデータを処理する必要があります。おそらく、このような巨大なデータベースを処理するには、人間の能力以外のものに頼るしかないでしょう。代わりに、AI および ML モデルを使用して人間の労働力を強化すると役立ちます。

拡張知能の利点

認知拡張の大きな利点は、現実世界のシナリオで意思決定を行う欠陥のある AI によるビジネス プロセスへの重大な損失を回避できることです。ここでは、人間の労働力が AI の活動を監視し、必要に応じて軌道修正を行います。

その他の重要な利点は以下のとおりです。

• ビジネス リーダーが、新入社員の採用や新しい製造工場の設立などのミッション クリティカルなプロジェクトに関して完璧な意思決定を行えるようにします。
• あらゆる拡張知能システムの AI プログラムは、数百万もの参照を数分でスクラブし、意思決定に必要な適切な参照を取得できます。
• インテリジェンス増幅は、大規模なデータベースを検証、クリーニング、整理、フィルタリングすることで時間を節約します。
• 研究開発、製品開発、マーケティング、販売向けの強化されたインテリジェンス モデルは、特定の仮説や現実世界の行動の結果を予測することで企業を支援します。
• ビジネスプロセスから偏見と人的エラーを排除します。
• 少ない従業員からの成果を最大化することで、事業運営のコストを削減します。
• スマートフォンや VR ガジェットを介した拡張知能を利用して研修生や未熟な労働力を支援することで、より迅速に現場に派遣することができます。
• 時間制限のある反復的なタスクを短時間で正確に完了することで、ビジネス運営を支援します。

拡張知能: 学習リソース

拡張知能

この優れた Amazon の本は、機械と人間の知性を効率的に組み合わせるのに役立ちます。したがって、これはビジネスマネージャー、CEO、CTO、COO、データサイエンティストにとって必読の書です。

この本では主に次のことに焦点を当てています。

• 知能の増幅の要件
• インテリジェンス増幅のためのデータのリスク、倫理、ガバナンス
• 弱い増強と大幅な増強

拡張知能: スマート システム

この本は、 人間と機械の共生の基礎となる概念を理解するための理想的なリソースです。

また、この本は Amazon の Digital Epistemology and New Literacies シリーズの一部です。

ヘルスケアにおける拡張インテリジェンス

ヘルスケアのニッチ産業は、人間と機械の集合知から最も恩恵を受けることができる業界の 1 つです。この本では、医療従事者の利益のために、知能の増幅に関するあらゆるニュアンスが説明されています。

以下のようなトピックに焦点を当てています。

• 医療業界における診断のスピードと効率
• 困難な臨床状況における人間の医師によるより良い意思決定
• 医療現場における知能の増幅に関する実際の事例研究

まとめ

これで、拡張知能とは何か、そしてこのテクノロジーがビジネスにどのように関連するかがわかりました。そして、この最先端の技術はここで終わるわけではありません。

これは、生産およびサービス業界で人間が費やすすべての手作業に取って代わるものです。ビジネス プロセスの効率とコスト効率が向上し、トラブルシューティングが必要になります。

また、汎用人工知能 (AGI)、人工知能 (AI) を学ぶためのオンライン コース、日常生活における人工知能 (AI) の例にも興味があるかもしれません。