将来的には、人工知能は集合意識として機能し、デバイスが相互に処理能力とデータを共有するようになるでしょう。あなたの携帯電話は、あなたのニーズに合わせてカスタマイズされた個人的な副操縦士となり、より広範な AI ネットワークに貢献します。
彼らはどうなるでしょうか 未来の AI アシスタントは集合意識として機能します、私たちのデバイス上でローカライズされ、それが日常生活に何を意味するか。
すべてのスマートフォン、タブレット、さらには家電製品が、より大きな人工知能ネットワークの一部になっている世界を想像してみてください。この AI は、各デバイスの個別のアシスタントとしてだけでなく、集合意識の一部としても機能し、デバイスが相互に処理能力とデータを共有して集合知を向上させます。 AI の未来へようこそ。そこでは、あなたの携帯電話があなたの個人的な副操縦士となり、あなたのニーズに適応し、より幅広いネットワークに接続されます。
ローカライズされた人工知能: ノードとしての携帯電話
強力なチップを搭載したスマートフォン
Apple と Google は、Apple の M チップや Google の Tensor チップなどの強力なチップの導入により、すでにこの方向への取り組みを進めています。これらのチップにより、デバイスは複雑な AI タスクをデバイス上で直接実行できるようになり、速度と効率が向上します。たとえば、電話で音声を認識し、自然言語を処理できるということは、ユーザーがクラウドとの通信によって生じる遅延なしにデバイスと通信できることを意味します。
スマートフォンがメールを自動的に整理し、文書の改善を提案し、習慣に基づいて設定を調整するところを想像してください。たとえば、特定の時間に特定の音楽アプリをよく使用する場合、リラックスする時間だと感じたときに、携帯電話が自動的に音量を調整してお気に入りの曲を再生します。
P2P ネットワークの一部: 集合的な処理能力
総合力
P2P テクノロジーを使用すると、デバイスが完全に使用されていないときに処理能力を共有します。これは、デバイスがネットワーク容量の拡大に貢献し、より複雑な AI タスクの実行を可能にすることを意味します。
スマートフォンが、気候変動を研究するグローバル AI モデルを支援するために、睡眠中に未使用の処理能力を使用しているとします。携帯電話の貢献はわずかですが、数百万台のデバイスの総合的な力は研究の大きな進歩を意味します。
集合意識: 局所的だがつながっている
フェデレーションラーニング
デバイスはローカル データから学習し、共有 AI モデルを更新します。フェデレーション ラーニングにより、個人データを共有せずにデバイスのパフォーマンスを向上させることができます。これにより、プライバシーとセキュリティが向上し、インテリジェンスの共有に貢献します。
デバイスが日常業務に関するデータを使用して、提案や自動化を改善しているところを想像してください。同時に、この学習の効果は他のデバイスと共有され、AI システム全体として人間のニーズの理解と予測が向上していることを意味します。
柔軟性と拡張性: ユーザーとともに成長するネットワーク
ニーズへの適応
ネットワークに接続されているデバイスが多いほど、総処理能力は大きくなります。これにより、ユーザーのニーズに応じてシステム要件を柔軟に適応させることができます。ネットワークは、利用可能なリソースとタスクに応じてその動作を迅速に調整できます。
デバイスが過負荷になると、ネットワーク上の他のデバイスがそのタスクの一部を引き継ぐ可能性があります。たとえば、スマートフォンがビデオの処理で忙しい場合、スマートホームが照明やセキュリティ システムの制御などのタスクの一部を引き継ぐことができます。
パフォーマンスとユーザーエクスペリエンス: 高速かつパーソナライズされた
スピードと応答性
ローカル データ処理により、応答が速くなり、ユーザー エクスペリエンスが向上します。携帯電話は、クラウドと常に通信することなく、リクエストや提案に即座に応答できます。
外出中に天気をすぐに確認したり、次の目的地へのナビゲーションを設定したりしたいとします。必要なデータと処理がすでにデバイス上にあるため、携帯電話はすぐに応答できます。こうすることで、遅延やネットワークの問題の可能性を回避できます。
プライバシー保護: ローカル データ処理
プライバシーとセキュリティ
ローカル データ処理により、ネットワーク経由で機密データを転送する必要性が減り、セキュリティとプライバシーが向上します。データはデバイス上に残るため、プライバシー侵害のリスクが軽減されます。
AI アシスタントを使用して財務データを管理する場合、この処理はデバイス上で直接行われます。これは、機密データがクラウドに送信されず、悪用の可能性のリスクが軽減されることを意味します。
結論: あなたとあなたのデバイスは人間と人工知能の共通エコシステムの一部です
将来の人工知能は、個々のデバイスでの局所的な処理と、P2P ネットワークを通じて実現される集合意識の組み合わせとなるでしょう。携帯電話はこのネットワーク内のノードとして機能し、カスタマイズされた効率的な AI パフォーマンスを実現しながら、より広範なシステムの全体的なパフォーマンスと学習に貢献します。このアプローチは、ローカル処理の速度とセキュリティ、および集合知のパワーと拡張性という両方の長所をもたらします。将来的には、携帯電話が個人的な副操縦士となり、音楽の調整、ナビゲーションの設定、多くのタスクの自動化が可能になり、生産性とユーザー エクスペリエンスが向上します。
