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| 拡張知能は、人間中心のコラボレーションのための設計モデルです。 |
人生における知能の向上
伝統的に、人工知能とは、人間の知的プロセスを機械、特にコンピュータシステムによってシミュレートすることです。AIの具体的な応用分野には、エキスパートシステム、自然言語処理、音声認識、マシンビジョンなどがあります。したがって、人工知能は人間の介入なしに動作する自律システムです。
拡張知能は、機械学習とディープラーニングを用いて、人間に実用的なデータを提供します。拡張知能は、人間中心の協働モデルの設計パターンとして理解できます。人間と人工知能（AI）が連携して、学習、意思決定、新しい体験などの認知能力を向上させるもので、拡張知能はその補完的な要素です。
拡張知能は長年にわたり私たちの生活に浸透してきました。そろばんやその後のコンピューターは、データ処理の高速化とそれに基づく意思決定を可能にした点で、拡張知能の初期の事例と言えるでしょう。モノのインターネット（IoT）とインテリジェントオブジェクトの普及に伴い、生活のほぼあらゆる側面で拡張知能が見られるようになると予想されます。パターンや指標の予測にビッグデータを活用するあらゆる業界で応用されています。拡張知能を適用できる業界には、 医療、人事、金融、カスタマーサービスなど、多岐にわたります。
拡張知能は、意思決定者にとって負担となる可能性のある大量のデータを処理する方法と、偏見、疲労、注意散漫など、データを歪曲または誤解する可能性のある要因を排除する方法の 2 つの方法で、人間の意思決定能力を向上させます。
拡張知能と人間の知能を組み合わせることで、両者の総合的な知能を生み出すことができます。IBMの拡張知能に関するレポートでは、臨床研究を引用し、リンパ腫細胞を検出する際のAIシステムのエラー率は7.5%であるのに対し、人間の病理医のエラー率は3.5%であることが示されました。しかし、AIシステムと人間の病理医の両方からの入力を組み合わせると、エラー率は0.5%に低下しました。
拡張知能は、 科学、ビジネス、そして日常生活において、より正確でデータに基づいた意思決定を行う機会を提供します。これは、人間と機械の共生関係を象徴しています。拡張知能は、人工知能のように人間に取って代わるのではなく、人間の意思決定能力を強化します。
違い
拡張知能は、ディープラーニングと機械学習の技術を活用して膨大なデータを抽出し、人間の介入を可能にします。小売店の場合、拡張知能は顧客データを観察した上で、販売員に商品配置戦略を提案することができます。
より正確に言えば、拡張知能は人間に意思決定のための提案を提供します。一方、人工知能はデータに基づいて動作し、匿名で意思決定を行います。拡張知能と人工知能を組み合わせることで、人間とテクノロジーのバランスを維持するのに役立ちます。
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| 拡張知能は長年にわたって私たちの生活の一部となっています。 |
ガートナーのリサーチグループでアナリティクス担当バイスプレジデントを務めるフランシス・カラムージス氏は、人工知能（AI）と拡張知能（AR）の違いについて説明しました。カラムージス氏は、人工知能は様々な技術とツールを組み合わせたものであるのに対し、拡張知能は単なる具現化に過ぎず、AI技術をどのように活用するかという個々の判断に左右されるものだと主張しました。
一方、アリゾナ州立大学コンピューティング・拡張知能学部のヘニ・ベン・アモール准教授は、拡張知能も知的な行動を示すように設計されているが、その際立った特徴は人間と協力して手元のタスクや下した意思決定を改善することだと述べた。
両者のもう一つの顕著な違いは、社会的な知性の必要性です。人工知能は、人間のような知的な行動を示すことが求められ、人間の介入をほとんど必要としない自律的な意思決定をサポートします。一方、拡張知能も知的な行動を示しますが、拡張知能と異なるのは、人間と協力することで特定のタスクや意思決定の精度を向上させるという点です。
これは、人間が実際に実行する前に、タスクと意思決定の両方を理解できる拡張知能の特徴であるソーシャルインテリジェンスに由来します。テクノロジー大手のテスラは、自動運転機能を搭載しているにもかかわらず、車両に拡張知能を組み込んでいます。急ブレーキなどの緊急時には、これらの車両は拡張知能を活用して人間の介入を回避します。
より広い意味では、知能が向上し、人間が協力し合うようになると、人工知能とは異なり、メリットが自然にデメリットを上回ります。
拡張知能と社会知能
アリゾナ州立大学コンピューティングおよび拡張知能学部のもう一人のエキスパート、スバラオ・カンバンパティ博士は、ソーシャルインテリジェンスについて次のように説明しています。「テクノロジーと関連したソーシャルインテリジェンスは、人が実際に実行する前に実行しようとしているタスクとアクションの両方を理解することを可能にする拡張知能の機能です。」
AIシステムは自律的に動作するように設計されているため、社会的知能はそれほど必要ありません。しかし、拡張知能においては、人間同士がやり取りするのと同様に、人間に自身の動作を説明し、人間がAIに何をすべきかをアドバイスする必要があるため、社会的知能が不可欠です。
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| 拡張インテリジェンスは、より優れた意思決定を可能にし、消費者体験を豊かにし、効率性を高め、企業に競争上の優位性を与えることで、ビジネスを変革することができます。 |
彼はまた、人間と組み合わせることで、拡張知能システムは「常識という大きな全体像を作り出す」という利点を持つと付け加えた。これは、データや情報に対する深みや視野が限られているAIシステムには欠けがちなものだ。そして、拡張知能は将来ますます重要になるだろうと示唆した。
拡張知能は、意思決定の改善、顧客体験の充実、効率性の向上、そして企業の競争優位性獲得など、ビジネスに変革をもたらします。拡張知能は、人間と機械の知能の双方の長所を活かすことで、組織が複雑な課題を克服し、常に時代の先を行くことを可能にします。拡張知能は、情報技術業界の開発戦略において不可欠な要素となるべきです。
拡張知能は、精度の向上とリスクの軽減にも役立ちます。拡張知能を搭載したシステムは、膨大な量のデータを迅速に評価し、リアルタイムで推奨事項を提示できるため、人為的ミスの可能性を低減し、全体的な成果を向上させることができます。
さらに、拡張インテリジェンスは企業にビジネスに関する新たな視点を提供し、未開拓の機会を発見し、生産性を向上させることができます。
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