AIが人間が機械とやり取りする方法を変えている方法

過去12か月間、グローバルなデジタルパラダイムは特に人間と機械の相互作用に関して大きく進化しました。実際、この領域は革命的な変革を経験しており、あらゆる年齢層の人々が人工知能（AI）モデル、特にOpenAIのChatGPTに熟知しつつあるのです。

この革命の主要な推進力は、自然言語処理（NLP）と会話型AIの進歩にあります。NLPは、日常的な言語と音声パターンを用いてコンピューターと人間の相互作用に重点を置くAIのサブフィールドです。NLPの究極の目的は、人間の言語を理解し、解読し、理解し、ユーザーにとって理解しやすく消化しやすい方法で表現することです。

詳しく言うと、NLPは、人間の言語のルールベースのモデリングである計算言語学と、機械学習、統計学、深層学習などの他の分野を組み合わせています。その結果、NLPシステムは、機械が人間の言葉を意味のある文脈的に適切な方法で理解、解釈、生成、応答できるようにします。

さらに、NLPには、品詞タグ付け、固有表現認識、感情分析、機械翻訳、トピック抽出などのいくつかのキー・タスクやテクニックが含まれています。これらのタスクは、機械が人間の言語タイプの応答を理解し生成するのを助けます。たとえば、品詞タグ付けは、与えられた単語の文法的グループを識別することを含み、固有表現認識は、テキスト内の個人、企業、または場所を識別することを含みます。

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NLPによるコミュニケーションのフロンティアの再定義

AIによるテクノロジーがデジタルメインストリームの一部となったのは最近のことですが、過去10年間、多くの人々に深い影響を与えてきました。AmazonのAlexa、Googleのアシスタント、AppleのSiriなどのコンパニオンは、リマインダーの記録からスマートホームのオーケストレーションまで、私たちの日常生活に溶け込んでいます。

これらのヘルパーの魔法は、NLPとAIの強力な組み合わせによるもので、人間の話し言葉を理解し反応することができます。ただし、NLPとAIの範囲は現在、他の多くの分野にも拡大しています。たとえば、カスタマーサービス内では、チャットボットにより、企業が顧客の問い合わせに即時に対応した自動化されたカスタマーサービスを提供できるようになりました。

これらの自動化されたチャットボットは、複数の顧客との対応を同時にこなす能力を持つため、既に待ち時間を短縮しています。

言語翻訳は、NLPとAIが著しい進歩を遂げた別のフロンティアです。翻訳アプリは今やテキストと音声をリアルタイムで解釈し、言語の壁を取り払い、異文化コミュニケーションを促進しています。

The Lancetの論文によると、これらの翻訳能力は、医療セクターを再定義する可能性があります。研究者たちは、これらのシステムが医療プロバイダーが不足している国に展開され、海外の医師や医療専門家がライブの臨床リスクアセスメントを提供することができると考えています。

NLPの別のアプリケーションである感情分析は、言葉の背後にある感情的なニュアンスを解読するためにも利用されており、Google Bard、ChatGPT、Jasper.aiなどのプラットフォームからの返答をさらに人間らしくしています。

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これらのテクノロジーが成長するにつれ、ソーシャルメディアの監視システム、市場調査分析、カスタマーサービスの提供に統合できるようになりました。顧客のフィードバック、レビュー、ソーシャルメディアの話題を分析することで、企業は製品やサービスについての顧客の感想について貴重な洞察を得ることができます。

最後に、AIとNLPはコンテンツ生成の領域にも進出しています。AIによるシステムは、ニュース記事から詩まで人間らしいテキストを作成し、ウェブサイトのコンテンツを生成し、パーソナライズされたメールを作成し、マーケティングコピーを作成することができます。

AIとNLPの未来

展望を見据えると、多くの専門家は、AIとNLPの未来が非常に興味深いと考えています。AIベースの医療診断プラットフォームAcousteryの共同創設者兼最高科学責任者であるDimitry Mihaylovは、画像、音声、ビデオデータなどのマルチモーダル入力の統合が、AIとNLPの次の重要なステップになると語っています。これにより、視覚的および聴覚的な手がかりをテキスト情報と併せて考慮することで、より包括的かつ正確な翻訳が可能になります。感情分析は、AIの専門家たちが注目している別の焦点であり、これにより、テキストで表現される感情や意見をより正確かつ微妙に理解することができます。もちろん、すべての企業や研究者がリアルタイム機能を可能にするように取り組むため、ほとんどの人間通訳者が仕事を失い始めることになるでしょう。

同様に、Human ProtocolのプロトコルデザイナーであるAlex Newman氏は、分散型のAIプロジェクトのためのデータラベリングサービスを提供するプラットフォームであるHuman Protocolにおいて、NLPとAIが個人の生産性を大幅に向上させることになると考えています。これは、AIによる自動化による労働力の縮小が予想される中で、極めて重要であるとされています。

Newman氏は、感情分析が主要なドライバーとなると見ており、ニューラルネットワークやディープラーニングシステムを介したより洗練されたデータの解釈が行われることが予想されています。また、従来翻訳サービスによって不十分に扱われてきた言語に対応するために、データプラットフォームのオープンソース化が進むことも予想しています。

一方、Polkadot上のAIベースのマルチチェーン分散型アプリケーション層であるAstar Networkの技術コンテンツ編集者であるMegan Skye氏は、AIとNLPにおける革新において、AIが自己構築し、自己の機能を拡張する能力によって、限界がないと考えています。彼女は次のように述べています。

「AIとNLPに基づく感情分析は、知識グラフを使用するYouTubeやFacebookなどのプラットフォームで既に行われている可能性があり、ブロックチェーンにまで拡張される可能性があります。たとえば、新しいドメイン固有のAIが、新しくインデックスされたブロックを入力データのストリームとして受け入れるように構成され、ブロックチェーンベースの感情分析アルゴリズムにアクセスできるようになった場合などです。」

また、AIベースのデータリポジトリであるSpace and Timeの技術主任であるScott Dykstra氏は、NLPの未来をエッジコンピューティングとクラウドコンピューティングの交差点に見ています。彼は、近い将来、ほとんどのスマートフォンには、クラウド上の膨大な基礎モデルと連動する埋め込み式の大規模言語モデルが搭載されると語り、「これにより、軽量なAIアシスタントがポケットに、重量級のAIがデータセンターに実現されます」と付け加えました。

課題に満ちた道のり

AIとNLPの未来は有望である一方で、課題があることも事実です。例えば、Mihaylov氏は、AIとNLPモデルがトレーニングとパフォーマンスに大量の高品質データに依存していることを指摘しています。

しかし、様々なデータプライバシー法により、ラベル付けされたまたはドメイン固有のデータを取得することは、いくつかの業界において課題となる可能性があります。また、異なる業界には、非常に特定のモデルが必要な固有語彙、専門用語、および文脈のバリエーションがあります。「これらのモデルを開発するための資格を持った専門家の不足は、重大な障壁となる」と彼は語っています。

Skye氏も同様の考えを示し、AIシステムがほぼどんな業界でも自律的に動作できる可能性がある一方で、統合のロジスティクス、ワークフローの変更、教育などが重要な課題となることを指摘しています。また、AIとNLPシステムには、回答の品質や誤差の低い確率が重要な場合には、定期的なメンテナンスが必要となります。

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最後に、Newman氏は、これらの技術を利用する各業界に関連する新しいデータソースにアクセスする問題が、年々より明らかになるであろうと信じています。彼は次のように述べています。

「データはたくさんありますが、常にアクセスできるわけではありません。機械のトレーニングに適した、業界固有の言語、ルール、システム、および詳細を反映したデータがなければ、AIは文脈を理解し、効果的に動作することはできません。」

したがって、これらの技術を利用する人々がますます増えるにつれて、既存のデジタルパラダイムがどのように進化・成熟するかが注目されることになります。特に、AIの使用が様々な業界に浸透しつつある速度を考えると、興味深い展開が予想されます。

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