AIプログラミングは日常のプログラムで役立ちますか？

人工知能に興味があります。毎日の仕事で、ユーザーサブスクリプション、ファイルアップロード、データベースに保存されたフォームなどの基本的な機能を備えたWebサイトなどの標準アプリケーションを開発しています...

私は主に、ゲームやロボットの分野でAIが使用されていることを知っています。しかし、それは「標準」アプリケーション開発に役立つでしょうか？

はい。ただし、近いうちに限定された程度になるでしょう。

人々が「人工知能」の周りに境界を描く場所はあいまいですが、広い視野を見ると、明示的な認知機能のあらゆる種類のコーディングが組み込まれているので、多くの日常的な経済的タスクは人工知能の恩恵を受けることができます。たとえば、多くの検索エンジンは、人工知能アプリケーションをサービスとして提供していると見なすことができます。

より「標準的な」アプリケーションの場合、AIのほとんどのチームに近いアプリケーションは、不正の検出と防止に対処する必要があります。たとえば、画面上を移動するユーザーのカーソルを追跡すると、人間とボットを区別するモデルを構築し、2つを別々に扱うことができます。例については、この記事を参照してください。

もちろん、長期的には、プログラムを作成できるプログラムであれば、他のアプリケーションと同様に、この種のアプリケーションを作成できます。

適応型/予測機能は、少なくとも一部の日常的なアプリケーションで役立ちます。たとえば、テキストメッセージングを見てみましょう。私が知っているすべてのスマートフォンSMSアプリは、ユーザーが近接して使用する単語を追跡し、その情報を使用して、入力しているメッセージの次の単語を予測します。（他のものよりも優れているものもあります。関連するXKCD。）自動スペル修正をパーソナライズするためにも使用できます。

私にとって個人的に興味深い潜在的なアプリケーションは、古典的なDOSゲームのようなタイルベースのレベルエディターです。私は、各タイルが他のすべてのタイルに近い確率を収集し、その情報を使用してランダムな新しいレベルを構築するプログラムに取り組んでいます。まだプレイできるものは何もありませんが、人間が正しい場所を見つける必要がないのとは対照的に、たとえば、新しく配置された構造に収まる欠けているタイルを自動的に埋めることによって、人間レベルのビルダーを支援する可能性があると思いますパレット。

一般に、AIは、ユーザーが次に何をしたいかを理解し、ユーザーが意図的に何か予期しないことをしている場合に邪魔にならないようにしながら、正しい推測を実装するプロセスを促進するのに非常に便利に適用できます。

AIが主流のアプリで使用されることはめったにないと思いますが、それは可能であり、ゆっくりと使用されると思います。

アプリのAIが学習する必要のある情報がアプリ内でユーザーの操作やエラーから発生した場合、プログラムがそのような情報をログに記録し、ログのパターンを探すことができれば賢明です。ehatタスクが最も頻繁に行われること、必要なステップの数を確認するためにユーザーをプロファイルできます。次に、そのタスクが繰り返し実行されることを認識すると、次のようなマクロを実行するかどうかをユーザーに尋ねます[次に、ステップのリストが表示され、必要に応じて編集できるようにします]。次に、ユーザーの観察から学んだ「マクロ」を実行します。

AIのもう1つの用途は、ソフトウェアだけでなく、ソフトウェアが非効率的、冗長的、または不適切に使用された場合のユーザーエラーでのエラー検出です。ソフトウェアがユーザータスクの一連のモデル（AIプランなど）を与えられるように設計されている場合、ユーザーが既知のタスクを達成する方法を観察し、差し迫った異常な結果が意図されていることを提案したり、確認を求めたりできます。

そしてもちろん、AIはユーザーインターフェイスの設計、デバイス、Webサイト、またはアプリで幅広く使用できます。音声認識のように、これのいくつかは今、毎日の使用の主流に入っています。独自のデータとタスク/コンセプト/ドメインのモデルを追加できるアプリとの会話がさらに発展するにつれて、アプリ内のAIの必要性が高まるだけです。

ありますトン AIは、アプリケーションで使用できるいくつかの方法が。これらのいくつかは、通常、モバイル性と外部のWebベースのデータベース（GPSやマップなど）の融合により、モバイルデバイスとそのアプリで発生し始めていますが、IMOは遅いです。

AIの重要な部分の1つは機械学習（ML）です。MitchellによるMLの一般的な定義は、

コンピュータープログラムは、Pで測定されるTのタスクでのパフォーマンスがエクスペリエンスEで向上する場合、タスクTの一部のクラスとパフォーマンスメジャーPに関してエクスペリエンスEから学習すると言われています。

このタイプのプログラムが「日常のアプリケーション」で役立つかどうかは、アプリケーションによって異なります。MLなしでは実現できないいくつかの例を以下に示します。

• スパム検出（例：電子メール、フォーラム）
• 不正の検出（クレジットカードなど）
• 画像認識（例：NSFWコンテンツを自動的にフィルタリングする場合、タグを自動的に追加する/画像をGoogle画像検索などで検索可能にする）
• ビデオ分析（YouTubeなどの著作物をフィルタリング）
• 音声認識（例：ホットライン、キャプションの自動生成）
• オートコンプリート（おそらくデータで実行できる最も簡単なことの1つ）

AIまたは人工知能

それは何ですか？

人工知能（AI）は、機械によって示される知能です。コンピュータサイエンスで。口語的には、「人工知能」という用語は、機械が「学習」や「問題解決」など、人間が他の人間の心と関連付ける「認知」機能を模倣するときに適用されます。

「標準」のアプリケーションで役立ちますか？

まあ、AIを使用した標準アプリケーションについて私が思うのは、AIもそのために使用されるということです。なぜなら、マシンがユーザー入力の反応を持っている場合、AIまたは人工知能だからです。したがって、標準アプリケーションのAIは、すでに何年も前に使用されています。

PS：文法エラーがある場合、私は英語を話さないのでごめんなさい。

出典： https : //en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence「AIまたは人工知能」

DevJosueDav C＃人工AIインテリジェンス開発者。