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知覚進化は、知覚インテリジェンスから認知インテリジェンスへの進化

知覚知能とは、センサー技術と人工知能アルゴリズムを使用して外部環境を知覚および明确する能力を指し、環境内の情報を積極的に収集、剖析し、対応できるようになる。知覚知能には主にコンピュータビジョン、音声認識、自然言語処理などが含まれる。そのテクノロジーはさまざまなスマートデバイスやシステムで一样平常的に使用されており、異なる環境を認識して適応できるようにすることで、よりインテリジェントで自動化された機能を実現する。たとえば、音声支援システム、顔認識技術などだ。応用シナリオの例を挙げると、無人運転車は知覚知能技術を通じて蹊径、障害物、信号機などを識別し、それによって自律ナビゲーション機能と障害物回避機能を実現する。知覚知能は、人間にとってなじみのある要领でのコミュニケーションとインタラクションを可能にする。

認知知能は、人工知能がより高いレベルに移行するプロセスであり、外部情報の明确、推論、計画、意思決定、問題解決などが含まれる。認知知能を実現するには、機械が人間のような知能を持ち、環境で何が起こっているかを明确し、ある水平の自律的な思索と創造性を備えていることが须要だ。

知覚インテリジェンスから認知インテリジェンスへの進化のプロセスは 3 つの段階に分けることができる。

第 1 段階: データ駆動による知覚インテリジェンス。この段階では、コンピュータ ビジョン、音声認識、その他の機能を実現するためのトレーニングに大宗のラベリング?データが使用される。この手法は、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) やリカレント ニューラル ネットワーク (RNN) などの深層学習モデルを使用して、人間の脳ニューラル ネットワークの動作モードをある水平模倣し、人間と一律の知覚能力を実現する。この段階は一定の乐成を収めているが、依然として大宗のラベリング?データに依存しているため、スケーラビリティと汎化パフォーマンスが制限される。

第 2 段階: 知識の表現と推論。この段階で、研究者は機械に知識表現と推論機能を装備する要领を模索し始めた。典范的なアプローチには、象徴主義と結合主義が含まれる。象徴主義は、機械が論理に基づいて推論できるように、知識の昭示的な表現を強調する。一方、結合主義は、ニューラル ネットワークの接続重みを通じて暗黙的に知識を表現しようとする。研究のこの段階は、認知インテリジェントを真に実現するための基礎を築いた。

第 3 段階: 自主学習とイノベーション。人工知能が知識表現と推論の能力を備えている場合、自律的な学習とイノベーションの能力をどのように実現できるだろうか?これは第 3 段階で解決する须要がある問題だ。人工知能は常に環境を模倣し適応することで、徐々に自主した認知能力とイノベーション力を発達させ、さまざまな分野にこれまでにない価値を提供する。

データの相互接続は人工知能の可能性を実現するための基礎

データの相互接続とは、異なるデータ ソースおよびシステム間でデータを効果的に共有およびリンクする機能を指する。これには、データの収集だけでなく、データの送信、処理、剖析も含まれる。それは仮想天下と現実天下を結びつけ、私たちに新しいインテリジェンスの時代への扉を開いた。

データ ストレージの点では、疏散型台帳とブロックチェーンは、疏散型データ ストレージと共有に対する需要の増加という問題の一部を解決できます。このデータ構造と情報治理テクノロジは、複数の場所で複数の加入者間でデータを疏散して生涯、共有、同期する機能を提供した。

データの標準化とオープンソースに関しては、データの相互接続性の向上により、特定のサプライヤーへの依存を減らすことができるオープンソースおよび標準化されたソリューションに徐々に移行されていく。

データ セキュリティとプライバシー保護の観点からは、個人のプライバシーと企業の機密データを保護するためにさまざまなテクノロジーが登場している。例えば、データ旗号化技術、データ匿名化?匿名化技術、データ最小化技術（须要なサービスや目的を遂行するために须要な量のデータのみを収集し、漏洩する可能性のある情報を削減する技術）などだ。

リアルタイムのデータ ストリーミングと剖析に関して、企業や組織は意思決定をサポートするためにリアルタイム データのストリーミングと剖析にますます依存するようになる。これには、高速で中止のないデータ フローをサポートできるデータ相互接続テクノロジが须要になりる。

データ ガバナンスとデータの相互運用性の観点からは、データの疏散化が進むにつれて、さまざまなソースや形式のデータを効果的に統合して使用できるようにするための標準化と正規化がますます主要になっている。データ ガバナンスのフレームワークと相互運用性標準の主要性は今後も高まり続けるだろう。

クラウド コンピューティングとエッジ コンピューティングの発展により、データの相互接続はより高速かつスマートになっている。クラウド コンピューティングはデータ相互接続のための集中型の大規模データ処理機能を提供しますが、エッジ コンピューティングは高速応答とデータ ソース近くのローカル処理機能を提供する。この 2 つを組み合わせることで、データの相互接続がより柔軟かつ効率的になる。未来的には、データの相互接続はよりスマートで清静かつ効率的になり、人工知能の境界はさらに拡大され、人間の生涯の隅々にさらに深く融合されるだろう。

知覚の進化とデータの相互接続の関係

データの相互接続は、人工知能の認識の進化において触媒の役割を果たす。モノのインターネット (IoT) の拡大に伴い、ますます多くのデバイスが相互に接続され、大宗のデータが天生される。さまざまなセンサーを通じて収集されたこれらのデータは、相互接続とディープラーニングを経て、人工知能が人間の知覚をより正確にシミュレートできるようになる。

同時に、人工知能の知覚の進化により、データの相互接続に新たな勢いが生まれる。AI の視覚的および聴覚的認識能力が向上すると、大宗のデータをより正確にフィルタリングおよび分類できるようになり、より効率的なデータ交換と使用が促進される。さらに、これらの進歩は、データ交換の増大するニーズに適応するための新しい標準と新しいプロトコルの開発も促進し、それによってより効率的なデータ相互接続を実現する。

最後に、人工知能の認識の進化とデータの相互接続が相互に強化していくことも目に当たるようになるだろう。人工知能の認識機能の向上により、データ相互接続情報の呼び出しと使用が向上し、複雑なシナリオをよりよく明确して対応できるようになる。同時に、データ相互接続技術の開発により、人工知能により高品質でアクセス可能なデータが提供され、その認識能力がさらに促進される。人工知能の認識能力、特に複雑な視覚、聴覚、言語明确能力を実現するには、大宗の入力とデータ処理が须要だ。この相互強化関係は、データの相互接続と人工知能の認識の進化が、未来のインテリジェントな天下の可能性を配合で解き放つために、相互の発展に密接に依存していることも示している。