AI がすべての終末ではない: 私が興奮している 7 つのことを紹介します
クイックリンク
- AI を搭載したパーソナル デジタル アシスタント
- アレルギーのある人のためのロボットペット
- より効率的なスマートホーム
- パーソナライズされたエンターテイメント - 自分の音楽と映画を作成
- ビデオゲーム制作の高速化
- パーソナライズされた学習
- より優れた気候モデルと天気予測
AIは猛烈なスピードで進歩しており、多くの人がこれを黙示録の可能性があると見ています。 AI テクノロジーが不気味な方法で使用されていることは事実ですが、これが現在および将来の利点を覆い隠すものであってはなりません。そこで、AI が良い時代を迎えるのに役立つ 7 つの方法を紹介します。
1 AI 搭載パーソナル デジタル アシスタント
私たちは、パーソナルデジタルアシスタントが完全に実現されるまでの日数を指折り数えています。間もなく、私たちは携帯電話やラップトップで AI と会話したりテキストメッセージを送信したりできるようになり、一日の計画を立てたり、仕事をより早く終わらせたり、2 週間前に保存した文書に関する情報を簡単に取得したりできるようになります。さらに、AI が組み込まれたスマート グラスは、文字通り私たちの日常のやり取りに全く新しい次元を加えることができます。
AI を活用した携帯情報端末がどのように動作するかを垣間見るには、OpenAI の GPT-4o デモをご覧ください。
これが非常に便利になり、生産性が向上することは否定できません。さらに、より優れたより効率的なモデルと AI ハードウェアの進歩により、データをクラウドに送信することなく、これらのモデルを完全にローカル (デバイス上) で実行できる可能性があり、可能な限り安全になります。
2 アレルギー対応ロボット ペット
マルチモーダル AI、つまりテキスト、画像、音声などの複数の入力ソースを使用できる AI のおかげで、ロボット工学分野で多くの進歩が見られます。ロボットは、マイク、カメラ、その他のセンサーからの入力をキャプチャし、AI の脳がそれを認識します。次に、環境と対話する方法を処理し、指示を提供します。
現在のテクノロジーで何が可能なのかを垣間見るには、GPT-4o を搭載した Loona を見てください。
Loona が小さすぎる場合は、Boston Dynamics のロボット犬「Sparkles」を見てみましょう。
このデモでわかるように、ロボットには服を着せたり、服を着せたりして、犬や猫、その他好きなものに見せることもできます。私はワニが欲しいです!
冗談はさておき、理想的には、セキュリティを最大限に高めるために、AI モデルをロボット上で完全にローカルで実行したいと考えています。それが実現すれば、小型四足ロボットが本格的に普及すると思います。ペットを飼うことの利点は誰もが知っています。フルメタルのビーグル犬は、私も含め、アレルギーに苦しむ人々のために医師が注文したものと言えます。
さて、金属製のものでペットを飼うような体験ができるかどうか、不安を抱いている方もいらっしゃると思います。私があなたを見ているのは、私があなただったからです。これを見るまでは：
3 より効率的なスマート ホーム
スマートホームではすでに AI が活用されています。しかし、近い将来、LLM を利用した強力な AI モデルが注入され、コンテキスト認識を備えれば、信じられないほど便利になるでしょう。
最も実際的なメリットは、特にソーラーパネルやソーラールーフを設置している場合、エネルギー管理の向上です。 AI は天気予報や地域の電気料金にアクセスできるため、太陽エネルギーをバッテリーに蓄えたり、送電網と共有したりする最適な時間をシームレスに制御および自動化できます。
これ以外にも、数多くの生活の質の向上が期待できます。ローカルで実行される集中型の AI 搭載スマート ホーム ハブは、湿度、AQI、温度、過去の傾向などのデータ ポイントにアクセスでき、貴重な洞察を提供できます。
たとえば、履歴データを使用すると、部屋が以前より暖房されなくなったかどうか、HVAC の修理が必要かどうかを客観的に知ることができます。同様に、空気の湿度が予想よりも高い場合、潜在的な湿気や漏れの問題について警告することができます。
その結果、単に反応するだけでなく、ニーズを予測し、生活の質を向上させるための実用的な洞察を提供するスマート ホームが得られます。
4 パーソナライズされたエンターテイメント - 独自の音楽と映画を作成する
AI はすでに、レコメンデーション エンジンとして私たちのマルチメディア エクスペリエンスをパーソナライズしつつあります。 Spotify は AI を使用して好みの曲を推奨し、Netflix は AI を使用して好みの映画を推奨し、Steam は AI を使用して好みのゲームを推奨します。ただし、パーソナライゼーションの次のステップでは、創造的な力を手に入れることができます。
歌詞を書いてそれを曲にすることを想像してください。さらに良いのは、雰囲気を感じて、感じたことを書いて、AI に曲全体を作ってもらうことです。これは、Suno や Udio などのツールのおかげですでに可能になっています。 Udio を使用して作成した曲は次のとおりです。
さらに、短いクリップを生成できる Sora やその他のテキストからビデオへの AI のようなプロジェクトもあります。これらをつなぎ合わせて、独自の映画や短編映画を作成できる可能性があります。
そして、Fable Studio の Showrunner も忘れてはなりません。これは、インタラクティブな AI キャラクターが住む世界のシミュレーションです。
これらの AI キャラクターがテレビ番組であるかのように生活を送っているのを受動的に見ることができます。あるいは、彼らの人生に何が起こるかをコントロールして、物語の方向性を導くこともできます。想像力が膨らみますね?
5 ビデオ ゲーム制作の高速化
より忠実度の高いビデオゲームが期待されるにつれ、その制作にかかる時間はますます長くなっています。 レッド・デッド・リデンプション 2は完成するまでに約 8 年かかりました。 グランド セフト オート 5 の開発サイクルは 5 年で、続編は 10 年以上にわたって開発されていたようです。 2018 年に PS4 でスパイダーマンをプレイし、その後続編をプレイできるようになるまで 5 年も待たなければならなかったのを覚えていますが、正直言って、ある意味急いで未完成に感じました。
ただし、AI が向上するにつれて、この開発サイクルの短縮に役立つ可能性があります。 AI が支援できる重要な分野は、ゲームのプロトタイピングです。 AI によって生成されたキャラクター モデルとレベル デザインを使用すると、開発者はさまざまなアイデアをすばやく考え出し、テストし、続行するかどうかを決定できます。
実際、Roblox をプレイしている場合は、基本的なテキスト プロンプトを使用してビデオ ゲームを作成できる AI 統合をすでにご存じかもしれません。
これとは別に、AI は文字通りこれらのゲームをプレイし、バグを見つけてデバッグ プロセスを高速化することもできます。 AI を使用して、文脈に応じた対話を備えたより活発な NPC を構築することは言うまでもありません。
6 パーソナライズされた学習
教室に電卓があると子供たちの数学が鈍くなるのではないかと多くの心配がありましたが、これを裏付ける科学的証拠はありません。同様に、教育における AI の役割についても多くの懸念がありますが、責任を持って AI を導入することで、学習教材への関心を実際に高めることができます。
大手教育プラットフォームであるカーン アカデミーは、生徒にとって楽しくインタラクティブな学習を実現するために、すでに AI ツールを広範なカリキュラムに組み込んでいます。
Khan Academy を使用していない場合でも、Perplexity や ChatGPT などの AI ツールを活用して学習体験を強化できます。 AI は複雑な概念を単純化し、より理解しやすい用語に分解することができます。たとえば、次の効果的なプロンプトを使用できます。
Explain the “concept” to me as if you were explaining it to a preschooler, middle schooler, higher schooler, and college-goer.よく開発された AI 教育用チャットボットは、あなたの強みや苦手分野を特定することもできます。次に、この文脈認識を使用して、すでに知っている馴染みのある概念に関連付けることによって、新しい概念を教えることができます。これにより、総合的で学際的な学習体験が生まれ、より深い理解と知識の保持が促進されます。
7 より優れた気候モデルと天気予測
これはすでに起こっています。世界中の研究者が AI を使用して気候モデルを作成しており、気象パターンの予測が非常に正確になりつつあります。 NVIDIA の Earth-2 のようなプロジェクトもあり、惑星レベルのシミュレーションを作成して気象データをリアルタイムで視覚化します。
報告書によると、現在の AI を活用した気候モデルは従来のモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮します。時間の経過と AI の進歩により、これらのモデルがより高速かつ正確になることを期待することしかできません。
その影響は、100% 正確な毎日の雨の予報で終わるわけではありません。それは素晴らしいことですが。強力な気候モデルを使用すると、少なくとも数か月または数年前に天気を予測できる可能性があります。
これは便利なだけでなく、必要なことです。異常気象がより一般的かつ深刻になる中、私たちは次の津波やハリケーンに常に対処しておく必要があります。また、天候に左右される再生可能エネルギー、特に太陽光や風力に焦点が移っているため、エネルギーを効率的に管理するには気象条件をよく把握する必要があります。
結局のところ、AI はツールです。悪いかどうかは使い方次第です。私は個人的に、情報に基づいた規制政策、国民の意識の向上、AI システムの責任ある開発と導入により、悪者を減らし、このテクノロジーを利用して明るい未来に進むことができると信じています。