2022년 상위 7가지 인공 지능 동향
게시 됨: 2021-12-03지난 몇 년을 살펴보면 인공 지능이 많은 조직의 비즈니스 계획에서 필수적인 부분이 되는 방식에서 상당한 도약을 목격했습니다. 이미 머신 러닝과 인공 지능 덕분에 디지털 혁신의 여정이 시작되었고 대유행 상황으로 인해 2022년 이후에는 새로운 수준에 도달할 기술 분야에서 상당한 혁신을 목격했습니다.
Google Inc의 CEO인 Sundar Pichai가 강력하게 주장한 바와 같이 인공 지능이 인류에 미치는 영향은 불과 전기보다 훨씬 더 클 것입니다. 글쎄요, 조금 과장되게 들릴 수도 있지만 이것이 의미하는 바는 2022년이 이 분야에서 새로운 발전을 보게 될 것이며 지속적으로 새로운 벤치마크를 만들 것이라는 것입니다.
2022년 인공지능이 엄청난 영향을 미칠 7가지 영역
인력 보강
기계나 로봇이 결국 인간 노동력을 대체하고 특정 역할을 쓸모없게 만들거나 중복될 수도 있다는 두려움이 엄습하고 있습니다. 그러나 그것은 사실이 아니며 우리는 그것을 잘 알고 있습니다. 현실은 기업이 기계를 사용하여 데이터를 처리하고 AI를 활용하여 데이터를 해석하고 의미 있는 정보를 추출하기 시작함에 따라 인력이 그러한 기술과 협력하는 것이 훨씬 더 적절해집니다.
이는 인력이 기술을 향상시키고 접근 방식에 대해 더 인지적이 되도록 장려할 것입니다. 마케팅과 같은 일부 기능을 보면 이미 인텔리전스를 사용하여 도출하고 있으며, 이는 추적으로 이어지고 어떤 기능은 포기해야 합니다. 엔지니어링 팀에서 인공 지능의 사용은 예방 유지 보수를 식별하여 기계의 문제가 발생하기 전에 해결하는 것입니다. 이는 모든 직업에서 AI 기반의 스마트 도구를 사용할 수 있게 되어 해당 직업의 개인이 효율적으로 작업할 수 있도록 도와준다는 것을 나타냅니다.
효율적인 언어 모델링
기계 사용이 크게 증가한 또 다른 영역은 언어 모델링입니다. 그것이 의미하는 바는 인간이 이해할 수 있는 언어로 인간과 의사 소통하기 위해 기계를 사용하는 것입니다. 우리는 또한 인간의 언어를 응용 프로그램을 실행하고 실행하기 위한 코드로 변환하는 방법을 찾고 있습니다.
관련 예는 GPT-3(1)이라는 제목의 Open AI 애플리케이션의 최근 릴리스입니다. 변수와 데이터 포인트로 구성된 1,750억 개의 매개변수로 구성된 가장 발전된 언어 모델이라고 합니다. Open AI는 이미 GPT-3의 후속 작업을 진행 중이며 이 후속 제품은 훨씬 더 발전되어 GPT-4라는 이름이 적절하다고 합니다. GPT-4에는 약 100조 개의 매개변수가 있는 것으로 추정되며, 이는 GPT-4가 GPT-3보다 500배 더 강력하다는 것을 의미합니다.
사이버 보안의 인공 지능
World Economic Forum(2)에서 사이버 범죄의 심각성을 선언했지만 사이버 범죄와 사이버 공격이 증가하고 있음을 알기 위해 로켓 과학이 필요한 것은 아닙니다. 우리 삶의 모든 면에서 기계가 점점 더 많이 관여하는 것을 목격함에 따라 사이버 범죄의 잠재적 위험이 있으며 계속해서 문제가 되고 있습니다.
논리는 간단합니다. 네트워크에 더 많은 장치를 추가할수록 공격자가 데이터에 액세스하고 이를 오용할 수 있는 잠재적인 오류 지점이 생성됩니다. 오늘날 우리는 네트워크가 나날이 복잡해지고 있음을 알고 있습니다. 여기에 인공 지능이 중요한 역할을 할 수 있습니다. AI는 패턴과 네트워크 트래픽 주변을 식별하고 스마트 알고리즘을 통해 의심스러운 활동을 강조 표시할 수 있습니다. 사이버 보안 분야에서 상당한 양의 AI 개발을 기대할 수 있습니다.
메타버스 및 인공 지능
메타버스(Metaverse)는 여러 사용자가 함께 일하고 놀 수 있는 환경, 보다 구체적으로 디지털 환경을 일컫는 용어입니다. 인터넷과 같은 가상 세계이지만 놀라운 경험을 제공하며 사용자가 사용자를 위해 만듭니다.
Mark Zuckerberg가 가상 기술과 그의 소셜 미디어 플랫폼인 Facebook이 결합된 곳을 만들겠다고 말한 이후로 이 공간에는 엄청난 소문이 돌았습니다. 인공 지능이 메타버스의 핵심 구성 요소가 될 것이라는 무언의 진술입니다. 이를 통해 사용자는 환경을 만들 수 있으며, 이러한 환경을 만들 수 있고 가정적인 느낌을 줄 수 있으며 결과적으로 창의적인 측면을 향상시킬 수 있습니다. 인간이 이러한 환경을 AI 기계와 공유하여 해당 환경 내에서 다양한 작업과 활동을 완료하는 시나리오도 있습니다.
낮음/코드 없음 AI
오늘날 조직이 직면한 주요 과제 중 하나는 필요한 도구와 알고리즘을 개발할 수 있는 숙련된 AI 엔지니어의 부족입니다. 노코드 또는 로우코드 솔루션의 출현으로 이론적으로 인공 지능에서 복잡한 시스템을 만드는 데 사용할 수 있는 간단하고 직관적인 인터페이스를 제공하여 이 문제를 해결할 수 있습니다.
웹 디자인을 위한 일부 도구를 보면 사용자가 모듈과 기능을 페이지로 끌어다 놓기만 하면 웹 사이트가 준비되는 코드가 없는 도구입니다. 마찬가지로 코드가 없는 AI 시스템은 미리 생성된 여러 모듈을 결합하고 특정 데이터를 해당 모듈에 주입하여 스마트 애플리케이션을 만드는 데 도움이 됩니다. NLP 및 언어 모델링은 다양한 작업을 실행하기 위해 음성 기반 명령을 제공하는 데 사용할 수 있는 기술입니다.
AI 구동 차량
AI가 시스템의 두뇌 역할을 할 또 다른 영역은 자동차, 항공기, 보트와 같은 차량입니다. 이를 통해 각 회사는 소비자에게 탁월한 여행 경험을 제공할 수 있습니다. Tesla는 숨막히는 운전 경험을 제공하는 AI 구동 자동차의 전형적인 예입니다. 또한 내장된 AI 엔진이 다가오는 장애물을 예측하고 모든 종류의 교통 사고를 예방할 수 있기 때문에 사고 예방도 보장합니다. 매년 평균 130만 명이 교통사고로 사망합니다. 따라서 이러한 놀라운 통계를 보면 AI가 이러한 일이 일어나지 않도록 하는 데 중요한 역할이 있습니다.
Tesla는 자사 차량에 2022년까지 자율주행 기능이 탑재될 것이라고 확인했습니다. 그러나 2022년에 상용화될 가능성은 매우 낮습니다. IBM의 인공 지능 구성 요소가 포함된 Mayflower Autonomous Ship(MAS)의 등장.
창의성의 AI
우리 모두는 인공 지능이 음악, 시, 심지어 비디오 게임을 만드는 데 사용된다는 것을 잘 알고 있습니다. GPT-4 및 Google의 Brain과 같은 모델이 창의성에서 AI의 개념을 완전히 혁신하고 새로운 경계를 재정의하여 가능성에 대해 알 수 있도록 도와줄 모델을 보게 될 것으로 예상됩니다. 또한 기사 및 뉴스레터의 헤드라인 작성, 로고 및 인포그래픽 작성과 같은 일상적인 작업에서 인공 지능이 구현되는 것을 보게 될 것입니다. 창의성은 인간의 기술이지만 우리는 이러한 작업을 수행하는 기계의 가능성을 더 많이 보고 있습니다.
우리는 AI가 무엇을 할 수 있고 사람들이 인공 지능이 테이블에 가져다주는 가능성을 어떻게 활용할 수 있는지 알고 있지만 AI가 필요하지 않은 영역이나 작업이 있는지에 대한 질문은 항상 있습니다. 우리 삶의 모든 단계에서 AI가 매우 적절한 구성 요소라는 것을 보기 때문에 현 시점에서 이것이 생각할 수 있는지 확신할 수 없습니다.
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