 |
| 拡張インテリジェンスは、人間中心のコラボレーションのための設計パターンです。 |
人生における知能の向上
伝統的に、人工知能とは、人間の知能プロセスを機械、特にコンピュータシステムによってシミュレートすることです。AIの具体的な応用分野には、エキスパートシステム、自然言語処理、音声認識、マシンビジョンなどがあります。つまり、人工知能は人間の介入なしに動作する自律システムです。
拡張知能は、機械学習とディープラーニングを用いて、人間に実用的なデータを提供します。拡張知能は、人間中心の協働モデルの設計パターンとして理解できます。このモデルでは、人間と人工知能（AI）が連携して、学習、意思決定、新しい体験など、認知能力を向上させます。拡張知能はその一部です。
拡張知能は長年にわたり私たちの生活に浸透してきました。そろばん、そしてその後のコンピューターは、データの処理速度とそれに基づく意思決定の高速化を可能にした点で、拡張知能の初期の事例と言えるでしょう。モノのインターネット（IoT）とスマートデバイスの普及に伴い、私たちの生活のほぼあらゆる側面で拡張知能が利用されることが予想されます。これは、ビッグデータから予測パターンや指標を導き出すあらゆる業界で応用されています。拡張知能が適用可能な業界としては、医療、人事、金融、カスタマーサービスなどが挙げられます。
拡張インテリジェンスは、意思決定者を圧倒する可能性のある大量のデータを処理するとともに、偏見、疲労、注意散漫など、データを歪曲または誤解する可能性のある要因を排除することで、人間の意思決定を改善します。
拡張知能と人間の知能を組み合わせることで、両者に匹敵する知能を生み出すことができます。IBMの拡張知能に関する報告書では、臨床研究を引用し、リンパ腫細胞を検出する際のAIシステムのエラー率が7.5%であるのに対し、人間の病理学者のエラー率は3.5%であることが明らかになりました。しかし、AIシステムと人間の病理学者の両方からの入力を組み合わせると、エラー率は0.5%に低下しました。
拡張知能は、科学、ビジネス、そして日常生活において、より正確なデータに基づく意思決定を行う機会を提供します。これは、人間と機械の共生関係を象徴するものです。拡張知能は、人工知能のように人間に取って代わるのではなく、私たちの意思決定能力を強化します。
違い
拡張知能は、ディープラーニングと機械学習の技術を活用して膨大なデータを抽出し、人間がそれに基づいて行動できるようにします。小売店の場合、拡張知能は買い物客のデータを観察し、販売員に商品の注文方法を提案することができます。
正確に言うと、拡張知能は、データに基づいて匿名で意思決定を行う人工知能とは異なり、人間の意思決定に提案を行います。拡張知能と人工知能を組み合わせることで、人間とテクノロジーのバランスを維持するのに役立ちます。
 |
| 拡張知能は長年にわたって私たちの生活の一部となっています。 |
ガートナーのリサーチ担当バイスプレジデント、フランシス・カラムージス氏は、人工知能（AI）と拡張知能（AR）の違いについて説明しました。フランシス氏によると、人工知能は様々な技術とツールを組み合わせたものであり、ARはあくまでも一つの表現に過ぎず、各人がAI技術をどのように活用するかによってその形は大きく異なるとのことです。
一方、米国アリゾナ州立大学コンピューティング・拡張知能学部のヘニ・ベン・アモール准教授は、拡張知能も知的な行動を示すように設計されているが、その違いは人間と協力して実行するタスクや下す決定を改善することだと述べた。
両者のもう一つの顕著な違いは、社会的な知性の必要性です。人工知能は、人間の介入なしに自律的な意思決定を支援する、人間のような知的な行動を示すことが求められます。一方、拡張知能も知的な行動を示しますが、拡張知能と異なるのは、人間と連携して特定のタスクや意思決定の精度を高めるという点です。
これはソーシャルインテリジェンス、つまり拡張知能の機能から生まれ、人間が実際に行動を起こす前に、そのタスクと意思決定の両方を理解することを可能にします。テクノロジー大手テスラの車は、自動運転機能を搭載しているにもかかわらず、拡張知能が統合されています。急ブレーキなどの緊急事態では、車両は拡張知能を利用して人間の介入を促します。
より広い意味では、拡張知能と人間が協力すれば、人工知能とは異なり、当然ながらメリットは大きくなります。
拡張知能と社会知能
アリゾナ州立大学コンピューティングおよび拡張知能学部のもう一人のエキスパート、スバラオ・カンバンパティ博士は、ソーシャル インテリジェンスについて次のように説明しています。「テクノロジーに関連するソーシャル インテリジェンスは、人間が実行しようとしているタスクとアクションの両方を、実行する前に理解できるようにする拡張知能の機能です。
AIシステムは自律的に動作するように設計されているため、社会的知能をそれほど必要としません。しかし、拡張知能では、人間同士がやり取りするのと同様に、人間に自身の動作を説明し、人間がAIに何をすべきかをアドバイスできるようにする必要があるため、社会的知能が必要になります。
 |
| 拡張インテリジェンスは、より優れた意思決定を可能にし、消費者体験を豊かにし、効率性を高め、企業に競争上の優位性を与えることで、ビジネスを変革することができます。 |
彼はまた、人間と組み合わせることで、拡張知能システムは「より広い視野で常識を捉える」という利点を持つと付け加えた。これは、データや情報に対する視野が狭く深いAIシステムでは欠けがちなものだ。彼はまた、拡張知能は将来ますます重要になると考えている。
拡張知能は、意思決定の改善、顧客体験の充実、効率性の向上、そして企業に競争優位性を与えることで、ビジネスを変革することができます。拡張知能は、人間と機械の知能の長所を融合させることで、組織が複雑な問題を解決し、常に時代の先を行くことを可能にします。拡張知能は、IT業界の成長戦略において重要な要素となるべきです。
拡張知能は、精度の向上とリスクの軽減にも役立ちます。拡張知能を搭載したシステムは、膨大な量のデータを迅速に評価し、リアルタイムで推奨事項を提示できるため、人為的ミスの可能性を低減し、全体的な成果を向上させることができます。
さらに、拡張インテリジェンスは企業にビジネスに対する新たな視点を提供し、未開拓の機会を発見し、生産性を向上させることができます。
[広告2]
ソース
コメント (0)