「2023年のAIに関するガートナー・ハイプ・サイクル」

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私たちは皆、テクノロジーの進展について知りたいと思っています。新しいこと、今後何が起こるか、何を学ぶべきか、どの企業が取り組んでいるか、といったことを知りたいのです。

それら全てを知ることができるのが、2023年のガートナーHype Cycle for Artificial Intelligenceです。ガートナーHype Cycleは、技術やアプリケーションのグラフィック表現を提供し、それが実際のビジネス上の問題や将来の機会にどのような意味を持つのかを示してくれます。

2023年のガートナーHype Cycle™ for Artificial Intelligence（AI）は、現在私たちに重要な利益をもたらしている革新的な技術や手法を特定し、それに伴うリスクも考慮しています。

• 分岐と限定法 -アルゴリズムをスクラッチからコーディングする前の導入
• 「最も難しいPandas：ピボットテーブル、スタック、およびアンスタックを明確に説明する」
• 「AIチャットボットが言語理解に取り組む」

おそらく多くの方々が、特に大規模な言語モデル（LLM）であるChatGPTの台頭以降、テクノロジーの進展について思いを巡らせていることでしょう。GenerativeAIが台頭しており、私たちは皆、もっと知りたいと思っています！では、ガートナーHype Cycleは私たちにどのような情報を提供してくれるのでしょうか。

まず、ガートナーはGenerative AIには2つの側面があると述べています：

• Generative AIを活用する革新
• Generative AIの進展を後押しする革新

 

Generative AIによる革新

 

Generative AIは多くのことを変えるでしょうし、その革新を後押しする領域は以下の通りです：

• Artificial General Intelligence
• AI Engineering
• Autonomic Systems
• Cloud AI Services
• Composite AI
• Computer Vision
• Data-centric AI
• Edge AI
• Intelligent Applications
• Model Operationalization
• Operational AI Systems
• Prompt Engineering
• Smart Robots
• Synthetic data

 

Generative AIの進展を後押しする革新

 

では、Generative AIの進展を後押しする領域はどのようなものでしょうか？それらは以下の通りです：

• AI Simulation
• AI trust, risk and security management (AI TRiSM)
• Causal AI
• Data Labeling and Annotation
• First-principles AI (FPAI)
• Foundation Models
• Knowledge Graphs
• Multiagent Systems (MAS)
• Neurosymbolic AI
• Responsible AI

これらの革新がいつ発生し、どの程度の進展を遂げるのかを知りたいですか？以下のガートナーHype Cycleの視覚化を詳しく見てみてください：

 

 

まとめ

 

ガートナーは、Generative AIが私たちに何をもたらし、将来をどのように形作るのかを新しい視点で示してくれました。これらの視覚化は、将来の予測において私たちに見込みを示してくれます。この記事で学んだことに基づいて、何かに疑問を抱かれましたか？コメントで教えてください。Nisha Aryaさんは、データサイエンティスト、フリーランスの技術ライター、VoAGIのコミュニティマネージャーです。彼女は特にデータサイエンスのキャリアアドバイスやチュートリアル、およびデータサイエンスに関する理論的な知識を提供することに興味を持っています。また、人間の寿命の長期化に人工知能がどのように役立つかを探求したいと思っています。彼女は学ぶことに熱心で、他の人々を指導しながら自身の技術知識と執筆スキルを広げたいと考えています。  

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