前書き
人工知能（AI）の分野での研究は、20世紀まで積極的に進められてきました。科学者、エンジニア、哲学者、サイエンスフィクション作家、未来主義者は、まったく異なる方法でAIソリューションを提示してきました。たとえば、一部の研究者は、まず第一に、人間の脳を研究し、人々の思考プロセスを繰り返すようなAIソリューションを作成する必要があると示唆しました。しかし、この一連の研究は20世紀の終わりに人気がありました。当時、コンピューターの能力（当時のスーパーコンピューターでさえ）では、通常のガジェットを使用して今日解決する複雑な計算タスクのクラス全体を、多くのコストと労力なしで実行できませんでした。
アラン・チューリングは20世紀の科学者の間でよく知られており、有名な「ツーリングテスト」を開発しました。このテストでは、機械が考えることができるかどうか、検査官が人またはコンピュータープログラムと通信している人を認識できるかどうかを評価できます。
図1.チューリングテスト
前世紀の90年代後半に初めて、コンピュータープログラムが世界のチェスチャンピオンを打ち負かすことができました。ただし、人工知能に基づくこのようなプログラムでは、狭いクラスの問題（チェスをする、行く、顔を認識する、またはその他の生産プロセスを自動化する）しか解決できないことに注意してください。
ある種の普遍的なAIはまだ作成されていないことに注意してください。これは、一方では人と同じように考え、他方ではほとんどすべての知的問題を解決する点で人を上回り、あらゆる重要な決定を自分で行うことができます。
AIの研究は、わずかに異なる道をたどりました。過去20年間のコンピューターの計算能力とバックボーンネットワークの帯域幅の増加、機械学習（ML）、深層学習（英語）などのまったく新しいテクノロジーの出現です。 ）、ビッグデータ、Internet of Things（IoT）、クラウドテクノロジーなどを検索します。科学者やエンジニアがいくつかのAIソリューションを実践できるようにしました。
図2.新技術：人工知能、機械学習、深層学習
純粋に適用された側面では、AIの研究者は代替案を見つけました。人間の思考プロセスを深く研究して機械に似たものを作成する代わりに、機械学習は巨大なデータセットの多くのタスクでうまく機能し、スケーリングを利用する（計算量を増やす）ことが決定されました。最新のコンピュータシステムの容量）。将来的には、思考の分野で人間と見分けがつかないインテリジェントマシンが登場する可能性があります。
この記事では、すでに実際に機能しているAIと関連技術の分野に焦点を当て、世界のデジタル変革の方向性を決定し、6番目の産業秩序で普及する技術になります。
AIとロボティクスは業界とロジスティクスにどのような変化をもたらしますか？
現在、「無人生産」または「デジタル生産」という用語が使用されていますが、20世紀の80〜90年代の初めには、自動化は主に業界で導入されました。現段階では、IoT、付加技術（3D印刷）、ビッグデータ、ロボットシステムの開発に伴い、「デジタル制作」の概念は、次のような継続的なサイクルを意味します。
- 将来の製品とその製造プロセス自体のモデリング。
- ビッグデータとビジネスインテリジェンスの使用。
- ワークショップでのAIを備えた新世代のロボットの使用。
- さまざまな生産部門の統合とERPシステムの実装（エンタープライズリソースプランニング、エンタープライズリソースプランニング）。
- インターネットオブシングス（IoT）、ブロックチェーン、内部支払いのためのプライベート暗号通貨の使用。
しかし、懐疑論者は、業界でAIとロボット工学が広く使用されているため、高い失業率を恐れていると主張しています。これに対して、これまでのところ完全に「無人生産」は大規模に適用可能ではなく、ここでの理由は、典型的な生産プロセスと高度に専門化された操作を人間よりも優れて効率的に実行するAIとロボット複合体に基づく最新のシステムの欠点にありますが、危機的な状況では常に正しい決定を迅速に下すことができるとは限りません。
唯一の方法は、コボット（協調ロボット）の使用です。これは、完全に自動化できない状況やAIがまだ十分に効果的でない状況で、人が迅速かつ直感的な決定を行う必要がある、人と連携して機能する特殊なデバイスです。
図3本番環境でのコボットの実装
AIが使用するもう1つの分野は、ロジスティクスと無人車両です。これらは現在、米国で大規模にテストされています。ちなみに、ドローンの事故はすでに記録されているので、運転免許を持っている人の強制参加が義務付けられています。その理由は、経験豊富なドライバーが迅速かつ直感的に決定を下す、無人車両のAIシステムによる緊急時の誤った意思決定にありますが、AIはまだ完全に彼と競争することはできません。
図4.無人車両
人工知能はどのようにサラリーマンとクリエイティブクラスの仕事を変えることができますか？
記事の前の部分では、この分野のデジタル変革（ロボットとAIの導入）に関連する、業界とロジスティクスの今後の変化の詳細を明らかにしました。失業の潜在的な脅威は、労働者階級とサービス労働者にのみ可能であるように思われますか？結局のところ、多くの未来主義者は、ロボットとAIが肉体労働とコンベヤー生産の領域から人間を追い出すだろうと常に私たちに刺激してきました。しかし、AIの分野ですでに多くの開発が見られ、現代のオフィスのビジネスプロセスが徐々に変化しているのは、事務作業の分野であり、いくつかの創造的な活動ですらあります。
AIの開発に適用される方向性の1つに注意を払う必要があります。これは、機械学習方法のクラス全体です（英語の機械学習、ML）。これらの方法を使用して、プログラムは問題を直接解決しませんが、多種多様な同様の問題についてトレーニングします。このような場合、通常のソフトウェアのようにトレーニングされ、プログラムされていないニューラルネットワークも適用できます。
今日、私たちは外国語からの機械翻訳システムを広く使用しています。もちろん、プロの翻訳者を完全に置き換えることはまだできていませんが、必要なテキストをある言語から別の言語にすばやく翻訳するのにすでに役立っています。
ジャーナリスト、コピーライター、レポーター、その他のコンテンツプロデューサーに取って代わることができるライティングソフトウェアがあります。
図5.人工知能がジャーナリストの代わりにテキストを書く
AIに基づくそのようなプログラムの仕事はどのように構築されていますか？
- 最初に、そのようなアプリケーションは、トピック、キーワード、書き込みスタイルなどの特定のパラメーターを使用して、大量の同様のテキストで（MLアルゴリズムを使用して）トレーニングされます。
- 次に、最適なアルゴリズムが選択されます。これは、正確に指定された特性を持つテキストのよりコンパクトなベースですでに「学習」を継続します。
- 次の段階で、この機械学習のモデルが作成されます。このモデルは、テキスト自体をすでに生成していますが、エラーが残っています。
- 最終段階で、人は生成されたテキストを編集し、エラーを修正します。
ご覧のとおり、このようなシステムでは、人間の参加なしに複雑で大きな意味のあるテキストを作成することはまだできません。この方向での作業は進行中ですが、音楽の絵画や作曲の分野でもです。
作業自動化、いわゆる「オフィスプランクトン」の分野では、MLおよびAIとともにRPA（ロボットプロセス自動化）方式によって良好な結果が得られます。実際、RPAは、ビジネス、銀行、金融などのプロセスを自動化するために使用される特殊なテクノロジーの複合体です。開発者は、RPAアルゴリズムを使用して、特定のアルゴリズムに従ってルーチンタスクを実行するボットを作成できます。たとえば、一部のアカウンティングデータをテーブルまたはレポートに収集します（貼り付けまたはコピー、人間の動きの繰り返し）。
ただし、RPAメソッドを使用するだけで、非常に狭い範囲のプリミティブタスクのみが解決され、そのようなすべてのビジネスプロセスの50〜60％以下の自動化効率が得られます。 RPAに機械学習と人工知能を追加すると、幅広いタスクを実行できるインテリジェントな「ボット」を作成し、より複雑なアルゴリズムに取り組み、意思決定を自由に行えるようにすることで、自動化されたプロセスの範囲を拡大できます。
したがって、通常の事務作業の最大80〜90％を自動化することができます。もちろん、そのようなシステムの操作を修正し、「インテリジェントボット」のエラーを修正できる従業員は依然として必要ですが、一般に、非常に多くの人々が、会計データの入力と処理、調整、レポートの作成などの日常的で単調な活動から解放されます。等
図6.RPAアプリケーションの領域
人工知能は管理タスクに対処できますか、それとも人間のマネージャー（マネージャー、会社の責任者など）のみの独占的な権利ですか？当面、我が国では人が経営判断を下しますが、第六の技術秩序では、確率論的手法と再帰的制御に基づく新たな経営モデルも求められます。すでにIBMWatson（IBMのスーパーコンピューター）があり、AIを使用して、非常に複雑なコンサルティングのクラス全体、さらには科学的な問題を解決します（企業向けの効果的なソリューションの開発、腫瘍学の分野での研究のための数学モデルの構築など）。
結論
人工知能システムの使用は、経済、産業、社会生活にもたらされ、どちらも市民に多くの利益をもたらし、今注目に値するいくつかの問題を引き起こします。
- AIテクノロジー、ML、ビッグデータ、IoTなどは、最終的には狭いグループの個人または独占者の手に渡る可能性があり、その結果、「デジタル独裁」と新しい全体主義システムの作成につながり、アルゴリズムが私たちのために決定を下します。家庭的、専門的、社会的、さらには政治的な問題。
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経済のデジタル変革の時期に、これらすべての問題を今すぐ解決する必要があります。そうすれば、第6の技術秩序への移行は、大多数の市民にとってそれほど苦痛ではなく、彼らの生活に前向きな側面だけをもたらすでしょう。