2025/01/16
AIの進化は、単純な汎用的能力だけでなく、特定の分野での高い専門性や人間との協働が重視されるようになると考えられます。
汎用AI (AGI) の実現可能性:
特化型AIの深化:
自然言語処理、画像認識、感情理解など、特定タスクでの性能向上。
例：医療診断AIが特定の疾患の診断精度を大幅に向上させる。
AIは単なるツールではなく、感情や価値観を理解する能力を獲得し、人間との共感的なインタラクションが可能になります。
感情認識と反応:
AIが表情、声、仕草をリアルタイムで解析し、適切な感情的応答を返す能力を持つ。
自セラピーや介護におけるAIの活用が進む。
「意図」の理解:
人間のあいまいな要求を文脈から判断し、適切な行動を取る。
スマートホームやパーソナライズドアシスタントの精度が向上。
AIがロボットなどの形態を持ち、物理空間での認識と操作を高度化します。
これにより、人間の物理的な労働の多くが代替可能になると予想されます。
自己学習型ロボット:
ロボットが未知の環境で自律的に行動を学習。
物流や建設、災害救助でのAIロボットの活躍。
「世界モデル」の進化:
AIが周囲の状況や物体の配置、動きを予測する能力を持つ。
例：自動運転車が予測不能な状況に対応できる能力を獲得。
AIは既存のデータに基づく創造だけでなく、人間が発想し得なかった全く新しいアイデアを生成する能力を持つようになります。
アート・デザイン分野での活用:
独自の芸術スタイルや音楽を創り出すAI。
ゲームデザインや映画製作におけるAIクリエイターの登場。
科学研究での突破:
AIが科学的仮説を提案し、人間と共同で実験を設計。
未発見の化学物質や薬品の開発。
AIが社会のあらゆる場面で統合される一方で、倫理的課題にも対応した進化が求められるでしょう。
意思決定支援AI:
政策立案や経済シミュレーションで、AIが透明性を持った分析結果を提供。
社会的課題（貧困、気候変動など）の解決策を提案。
倫理的AI:
AI自身が倫理的判断を行い、偏りのない意思決定を保証する仕組みの確立。
フェアネス、透明性、プライバシー保護を備えたAIの標準化。
AIが分散型ネットワーク上で連携し、より大規模なデータ処理と意思決定が可能になります。
エッジAIの普及:
個々のデバイスで処理を完結させるエッジAIが進化し、低遅延・高効率な応答を実現。
クラウドと分散型AIの融合:
クラウド上での大規模データ処理と、ローカルデバイスでの分散処理の両立。
AIが自律的に自身のアルゴリズムや構造を改善する能力を持つようになり、人間の関与を減らして進化を続ける可能性があります。
自己最適化モデル:
AIが自身の欠点を検出し、改良する仕組みの確立。
自動生成AI（AutoML）のさらなる高度化。
自己修復AI:
ハードウェアやソフトウェアの障害を自ら検知・修復。
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匠 習作（たくみ しゅうさく） プロフィール
1962年生まれ。北海道函館市出身。本名は菊地孝仁。1988年より医療機器メーカーに勤務し、1991年20代で工場長に就任する。2014年までの23年間、医療機器製造工場の生産管理、人材育成、生産技術に携わる。2012年技術士機械部門、総合技術監理部門を同時に合格し、2016年に独立。 次世代のエンジニアを育てるべく、技術士試験対策講座を主催する。日本で初めてグループウェアを使った通信講座であり、分かりやすい解説、講師と受講者1対1を大事にする指導で人気講座となる。また、科学技術全般を、一般の人・子供向けに分かりやすく説明するサイエンスカフェなども自主開催。機械学会・失敗学会では、事故事例の研究などを行い、これも一般の人向けにセミナーなども開催している。 匠習作技術士事務所代表技術士 |
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