2023年上半期：データサイエンスとAIの進展

2023年の前半には多くの進展がありました。データサイエンスと人工知能の分野で重要な進歩がありました。それほど多くの進展があったため、私たちが全て追いつくのは難しかったです。2023年の前半は予想外の急速な進歩が見られました。

ですから、これらの革新について私たちがどれだけ感動しているかについてはあまり話しません。代わりに、それについて話しましょう。

自然言語処理

最も明らかなものから始めます。自然言語処理（NLP）です。これまで闇の中で進化してきたものが、2023年になって明るみに出てきました。

この進展は、OpenAIのChatGPTで証明されました。ChatGPTは今年の早い段階で公式にリリースされ、GPT-4から進化し、現在はGPT-5のリリースを期待しています。彼らはデータサイエンティストや機械学習エンジニアの日常生活やワークフローの改善を目的としたプラグインをリリースしました。

そして、ChatGPTのリリース後、GoogleはBard AIをリリースし、人々や企業などに成功を収めました。Bard AIは最高のチャットボットのポジションをChatGPTと競い合い、機械学習エンジニアのタスクの改善などの類似のサービスを提供しています。

これらのチャットボットのリリースの最中、大規模言語モデル（LLM）が空から現れました。UCバークレーの学生や教員によって設立されたオープンな研究機関であるLarge Model Systems Organization（LMSYS Org）は、共同開発をするためのLLMベンチマークであるChatBot Arenaを作成しました。このベンチマークでは、オープンなデータセット、モデル、システム、評価ツールを使用して、モデルをより多くの人にアクセス可能にしました。

AutoML

では、質問に答えて仕事や個人の生活をより簡単にするチャットボットに慣れてきた人々は、データアナリストや機械学習の専門家にとってどうでしょうか？それらの人々はAutoMLを使用しています。AutoMLは、データサイエンティストや機械学習エンジニアなどのデータ専門家がデータの前処理、ハイパーパラメータの調整、特徴量エンジニアリングなどの複雑なタスクを自動化するための強力なツールです。データサイエンスとAIの進歩に伴い、データとAIの専門家への需要が高まっています。しかし、進歩が急速なため、これらのAI専門家の不足も見られます。したがって、自動化されたプロセスでデータを探索、分析、予測する方法を見つけることは、多くの企業の成功を向上させるでしょう。

これにより、データ専門家の時間が解放されるだけでなく、組織は他のタスクに対してより革新的なアプローチを取るための余裕のある時間を持つことができます。

生成型AI

チャットボットの登場に立ち会った人々は、「生成型AI」という言葉を聞いたことがあるかもしれません。生成型AIは、ユーザーのプロンプトに基づいてテキストや画像などのメディアを生成することができます。上記の進展と同様に、生成型AIはさまざまな産業をサポートし、彼らの生活をより簡単にするためのタスクに役立っています。

それは新しいコンテンツを生み出す能力や、繰り返しのタスクの置き換え、カスタマイズされたデータでの作業、そしてほぼ何でも生成できる能力を持っています。もし生成型AIが初めての方であれば、生成型AIの基盤であるStable Diffusionについて学ぶことをお勧めします。データサイエンティストやデータアナリストであれば、PandasAIという生成型AIのPythonライブラリを聞いたことがあるかもしれません。それはPandasに生成型AIの機能を統合したオープンソースのツールキットです。

しかし、これらの生成型AIのツールやソフトウェアがリリースされる中で、生成型AIの時代においてデータサイエンティストはまだ必要なのでしょうか？

ディープラーニング

ディープラーニングは依然として発展を続けています。データサイエンスとAIの進歩により、業界の研究にさらなる時間とエネルギーが注がれています。ディープラーニングは、アルゴリズムと人工ニューラルネットワークに関連する機械学習のサブセットとして、画像分類、物体検出、顔認識などのタスクに広く使われています。

第4次産業革命を経験している現在、ディープラーニングのアルゴリズムは私たちが人間と同じようにデータから学ぶことを可能にしています。私たちは、より多くの自動運転車、詐欺検知ツール、仮想アシスタント、医療予測モデリングなどを目にしています。

2023年は、自動化プロセス、ロボット工学、ブロックチェーン、およびさまざまな他の技術を通じて深層学習の成果が示されることが証明されています。

エッジコンピューティング

これらすべてが起こっている中で、これらのコンピューターはかなり疲れていると思うかもしれませんね？ AIとデータサイエンスの進歩に対応するために、企業はそれらをサポートすることができるコンピューターやシステムを必要としています。エッジコンピューティングは、計算とデータストレージをデータの源に近づけます。これらの高度なモデルで作業する場合、エッジコンピューティングはリアルタイムのデータ処理を提供し、すべてのデバイス間でスムーズな通信を可能にします。

たとえば、LLMが2秒ごとにリリースされているとき、エッジコンピューティングのような効果的なシステムが成功するために必要であることは明らかでした。Googleは今年、機械学習と人工知能の高い計算ニーズを処理できる計算リソースであるTPU v4をリリースしました。

これらの進歩により、現在のおよび将来の要件に合わせて、より多くの組織がクラウドからエッジに移行していることが見られます。

倫理的なAIとデータサイエンス

たくさんのことが短期間に起こっています。政府などの組織が追いつくのは非常に難しくなっています。世界中の政府は、「これらのAIアプリケーションが経済や社会にどのような影響を与えるのか、そしてその影響は何なのか」という問題を提起しています。

人々は、これらのAIとデータサイエンスの応用における偏見や差別、プライバシー、透明性、セキュリティについて心配しています。では、AIとデータサイエンスの倫理的な側面は何であり、将来何を期待すべきでしょうか。

すでに、欧州AI法がAIシステムを4つのリスク領域にグループ化する枠組みを推進しています。OpenAIのCEOであるSam Altmanは、16日の米上院委員会で新しい技術の懸念点や可能な落とし穴について証言しました。短期間にたくさんの進歩がある一方で、多くの人々が懸念を抱いています。今後の6ヶ月間には、さらにいくつかの法律が成立し、規制や枠組みが整備されることが予想されます。

まとめ

過去6ヶ月間のAIとデータサイエンスの動向について追いついていない場合、この記事がその概要を提供できたことを願っています。これらの技術の責任ある倫理的な使用を確保しながら、今後6ヶ月間にこれらの進歩がどのように受け入れられるかを見るのは興味深いでしょう。Nisha Aryaは、データサイエンティスト、フリーランスのテクニカルライター、および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、人間の寿命の長さに人工知能がどのように役立つかを探求したいと考えています。広範な技術知識と執筆スキルを広げながら、他の人々をガイドするのを助けることを目指して学びを深めています。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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