拡張インテリジェンスは、人間中心のコラボレーションのための設計パターンです。

人生における知能の向上

従来の見方では、人工知能とは、機械、特にコンピュータ システムによる人間の知的プロセスのシミュレーションです。 AI の具体的な応用としては、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、人工知能は人間の関与なしに動作する自律システムです。

拡張知能に関しては、機械学習とディープラーニングを使用して、人間に実用的なデータを提供します。拡張知能は、人間中心の協調モデルの設計パターンとして理解できます。このモデルでは、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パフォーマンスを向上させますが、拡張知能はその一部です。

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。そろばん、そして後にコンピューターは、データの処理速度と、そのデータに基づく意思決定を可能にするという点で、拡張知能の原始的な例であると主張することもできる。モノのインターネット (IoT) とスマート オブジェクトが拡大するにつれ、私たちの生活のほぼすべての側面で拡張インテリジェンスが見られるようになると予想されます。予測パターンや指標のためにビッグデータを活用するあらゆる業界に適用されます。拡張インテリジェンスを適用できる業界には、医療、人事、金融、顧客サービスなどがあります。

拡張インテリジェンスは、意思決定者を圧倒する可能性のある大量のデータを処理するとともに、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ことで、人間の意思決定を改善します。

拡張知能と人間の知能を組み合わせると、両方に匹敵する知能を作り出すことができます。臨床研究に言及したIBMの拡張知能に関する報告書によると、リンパ腫細胞の検出においてAIシステムのエラー率は7.5%であるのに対し、人間の病理学者のエラー率は3.5%だった。しかし、AIシステムと人間の病理学者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。

拡張インテリジェンスは、科学、ビジネス、日常生活において、より正確なデータに基づく意思決定を行う機会を提供します。それは人間と機械の共生関係を表しています。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

拡張インテリジェンスは、ディープラーニングと機械学習の技術を利用して膨大な量のデータを抽出し、人間がそれに基づいて行動できるようにします。小売店の場合、拡張インテリジェンスは買い物客のデータを観察した後、販売員に商品の注文方法を提案することができます。

正確に言うと、データに基づいて匿名で意思決定を行う人工知能とは異なり、拡張知能は人間に意思決定の提案を行います。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ことができます。

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。

ガートナー社のリサーチ グループのアナリティクス担当副社長であるフランシス カラムージス氏は、人工知能と拡張知能の違いについて説明しました。フランシスは、人工知能はさまざまな技術とツールの組み合わせであり、拡張知能は、それらの AI テクノロジーをどのように展開するかという各人の決定に依存する 1 つの現れにすぎないと主張しています。

一方、米国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、その違いは人間と協力して実行するタスクや下す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、社会的知性の必要性です。人工知能は、人間の介入なしに自律的な意思決定をサポートする、知的で人間のような動作を示す必要があります。しかし、拡張知能もインテリジェントな動作を示しますが、異なるのは、特定のタスクや意思決定の精度を向上させるために人間と協力するという意図がある点です。

これは、実際にタスクを実行する前に人が意図するタスクと決定の両方を理解することを可能にする拡張インテリジェンスの機能であるソーシャル インテリジェンスから生まれます。テクノロジー大手テスラの車は、自動運転機能を備えているだけでなく、拡張知能も備えている。急ブレーキなどの緊急事態では、車両は人間の介入のために拡張知能に頼ります。

より広い意味では、拡張知能と人間が協力すれば、人工知能とは異なり、当然ながらメリットは大きくなります。

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。「テクノロジーに関連するソーシャル インテリジェンスは、人間が実行しようとしているタスクとアクションの両方を、実行前に理解できるよう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、社会的知能をあまり必要としません。しかし、拡張知能では、人間同士がやりとりするのと同じように、人間に自分が何をしているのかを説明し、人間が何をすべきかをアドバイスできるようにする必要があるため、社会的知能が必要になります。

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。

さらに、人間と組み合わせることで、拡張知能システムには「常識の全体像を作り出す」という利点があるが、これはデータや情報に対する視野が狭く深いため、AIシステムが欠如しがちなものだと彼は付け加えた。彼はまた、拡張知能が将来ますます重要になると考えています。

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。拡張インテリジェンスは、人間の知能と機械の知能の最良の側面を活用して、組織が複雑な問題に取り組み、常に先手を打つのに役立ちます。拡張インテリジェンスは、IT 業界の開発戦略の重要な要素でなければなりません。

強化されたインテリジェンスは、精度の向上とリスクの軽減にも役立ちます。拡張インテリジェンスを備えたシステムは、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、人的エラーの可能性が低減し、全体的な成果が向上します。

さらに、拡張インテリジェンスは企業にビジネスに対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。