AIは、製造業、医療、宇宙探査など、多くの産業に革命をもたらす可能性を持つテクノロジーです。その結果、AIは素晴らしいペースで成長し、人気が高まっています。AIの人気の増加は、多くの企業にロボットや自動運転車などのさまざまな AI アプリケーションの開発と研究に投資するよう促しています。
しかし、AIはまだいくつかの課題に直面していることに注意することが重要です。以下は、ベトナムの IT 企業が AIを実装する際に直面する一般的な課題の一部です。
ご存知の通り、AI システムは高品質なデータを活用して駆動および開発されています。したがって、正確なデータ収集と品質管理の難しさ、およびデータラベリングの費用は、世界中のすべての AI ビジネスにとって最も困難な側面です。たとえば、Vinfastは、ベトナムの主要な AI アプリケーション企業です。Vinfastはベトナムの唯一の自動運転車研究開発センターです。Vinfastは、さまざまな時間と天候の状況で街の周りを移動し、写真を撮る能力のある多くの車を集めるために、多大な時間とお金を投資してきました。
Rikkei AIの副マネージングディレクターである Nguyen Minh Tan 氏によると
「AI 製品は多くの異なる資料の合成であり、データはその重要なコンポーネントの 1 つです。統計によると、AI 製品開発時間の最大 80% がデータ関連の処理に費やされています。」
さらに、AIのトレーニングは子どもを教育することに似ています。正しいデータを使用して AIをトレーニングすれば、AIは正常に学習できます。逆に、不正確なデータで AIを教えると、それは不正確に学習します。さらに、異種データが不正確な時点で使用されると、AIは混乱します。したがって、AIのデータ収集とトレーニングのプライバシーとセキュリティに注意を払う必要があります。トレーニング用に適切に活用されるデータが多いほど、AIはより賢くなり、より正確に認識できます。
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これはAIにおける最も重要な課題の一つであり、企業やスタートアップのAIサービスに関して研究者を悩ませ続けてきた課題です。これらの企業は 90% 以上の精度を誇っていることがありますが、すべてのシナリオで人間がより良い結果を出すことができます。たとえば、モデルが犬の画像か猫の画像かを予測させてください。人間はほぼ毎回正しい出力を予測でき、99% 以上の驚くべき精度を実現しています。
ディープラーニング モデルが同様のパフォーマンスを実現するには、前例のない微調整、ハイパーパラメーター最適化、大規模なデータセット、明確で正確なアルゴリズム、堅牢な計算能力、トレーニング データの継続的なトレーニング、およびテスト データのテストが必要になります。これは多くの作業に思えますし、実際にはそれが聞こえるよりも 100 倍以上難しいです。
AI 企業は、サービス プロバイダーを使用して事前に訓練されたモデルを使用して特定のディープラーニング モデルをトレーニングすることで、すべての大変な作業を避けることができます。これらは数百万の画像でトレーニングされ、最大精度のために微調整されていますが、実際の問題は、それらが引き続きエラーを表示し、人間レベルのパフォーマンスに到達するのに本当に苦労することです。
これらの電力を消費するアルゴリズムが使用する電力の量は、ほとんどの開発者を遠ざける要因です。機械学習とディープラーニングは、この AIの足がかりであり、効率的に動作するためにコアと GPUの数が増え続けることを要求します。小惑星の追跡、医療の展開、宇宙体の追跡など、ディープラーニング フレームワークを実装するためのアイデアと知識があるさまざまなドメインがあります。
これらはスーパーコンピューターの計算能力が必要であり、はい、スーパーコンピューターは安くはありません。クラウド コンピューティングと並列処理システムの利用可能性により、開発者はより効果的に AI システムで作業できますが、それらには代償があります。データの前例のない量の流入の増加と複雑なアルゴリズムの急速な増加により、すべての人がそれを余裕を持つことができるわけではありません。
結論
企業は AIに精通する必要があり、これは AIがどのように機能するかを理解するのに役立ちます。企業で AIを実装することは、いくつかの課題がある可能性があることは否定できず、ビジネスの AI 戦略を作成するときに、これらの課題に気付き始めます。しかし、段階的で戦略的なアプローチを採用すれば、AI 実装のプロセスを一定のレベルまで簡略化できます。
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