인공 지능이란 무엇입니까? – 완전한 가이드

우리 주변의 모든 현대화는 지능의 결과입니다. 인간이 인공 지능과 함께 지능을 계속 사용한다면 우리는 머지않아 더 나은 사회로 번성할 수 있습니다. 물론 기술을 유익하게 사용한다면 말입니다.

인공 지능: 알아야 할 모든 것

이 기사에서는 인공 지능과 관련된 다양한 주제를 다룹니다.

• 인공 지능 정의
• 인공 지능은 어떻게 작동합니까
• AI는 어떻게 사용됩니까?
• AI의 중요성
• 유형
• 그 응용
• AI의 과제는 무엇입니까?
• 단점
• 유형
• 인공 지능의 예
• AI의 윤리적 사용
• AI의 미래

인공 지능이란 무엇입니까?

자동 조종 장치 기반 자동차에서 Alexa에 이르기까지 인공 지능은 우리 삶에 침투했습니다.

기계가 나타내는 모든 지능은 인공 지능의 산물입니다. 인간이 자신의 생각과 지능을 기계와 같은 형태로 변형시키는 것을 인공지능이라고 합니다. AI의 몇 가지 예에는 음성 인식, 머신 비전 및 전문가 시스템이 포함됩니다.

평범한 사람에게 인공 지능이 무엇인지 묻는다면 그는 스스로 생각하고 행동할 수 있는 모든 것이라고 말할 것입니다. AI 연구원은 AI를 지침에 따라 결과를 생성할 수 있는 일련의 알고리즘으로 설명합니다. 그러나 둘 다 옳을 것입니다.

더 잘 이해하기 위해 인공 지능 정의를 살펴보겠습니다.

1. 인간처럼 생각할 수 있는 존재.
2. 인간이 만든 지능 기계.

인공 지능은 어떻게 작동합니까?

AI 시스템 구축은 신중한 과정입니다. 그것은 인간이 하는 일을 할 수 있도록 하는 기계에 인간과 같은 능력을 전달하는 것을 포함합니다.

인공 지능 기계를 보면서 생각할 수 있는 일반적인 질문 중 하나는 인공 지능이 어떻게 작동합니까? 글쎄, 이것을 이해하기 위해 AI의 다양한 하위 영역과 이것이 산업의 다양한 분야에 어떻게 적용되는지 이야기해 봅시다.

AI의 다양한 하위 영역은 다음과 같습니다.

• 기계 학습

  기계 학습은 기계가 이전 경험을 기반으로 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. ML은 사람의 지원 없이 결론을 내릴 패턴 또는 과거 데이터를 식별합니다. 결론에 도달하는 이 시스템은 자동으로 기업이 더 나은 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

• 딥러닝

  ML 기술인 딥 러닝은 더 나은 출력을 예측하기 위해 입력을 처리하는 방법을 기계에 가르칩니다.

• 신경망

  신경망은 인간 두뇌의 기능을 시뮬레이션하는 일련의 알고리즘입니다. 그들은 인간의 두뇌와 마찬가지로 기본 변수와 프로세스를 포착합니다.

• 인지 컴퓨팅

  인지 컴퓨팅은 사물, 말, 메시지 또는 이미지 측면에서 인간의 두뇌를 모방하여 작동하는 일련의 알고리즘입니다. 원하는 최상의 출력을 제공하기 위해 인간과 똑같이 수행하려고 합니다.

• 컴퓨터 시각 인식

  컴퓨터 비전은 물체의 다른 부분을 연구하고 이해하기 위해 이미지를 분해하는 일련의 알고리즘입니다. 이런 식으로 기계는 이미지를 통해 다양한 정보 세트를 분류하고 더 나은 출력을 생성합니다.

• 자연어 처리

  NLP는 기계가 언어를 이해하고 읽고 분석하는 데 도움이 됩니다. 이것은 더 나은 의사 소통에 도움이되므로 더 나은 응답과 출력을 생성합니다.

인공 지능은 어떻게 사용됩니까?

AI는 아래에 언급된 다양한 삶의 영역에서 사용됩니다.

• 웹 검색

  웹 검색 엔진은 적용 가능하고 정확한 결과를 제공하기 위해 클라이언트가 제공하는 막대한 정보 기여로부터 이익을 얻습니다.

• 차

  많은 자동 조종 장치가 있습니다. 현재 차량은 AI 제어 안전 기능을 사용합니다. 예를 들어 Tesla의 자동 조종 자동차.

• 사이버 보안

  컴퓨터 기반 인텔리전스 프레임워크는 정보의 지속적인 기여, 설계 인식 및 공격 방지에 의존하는 사이버 공격 및 기타 디지털 위험을 감지하고 대처하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI가 왜 중요한가?

인공 지능 혁신은 이해, 평가, 사고, 배열 및 의사 소통 측면에서 인간의 능력을 강화하기 때문에 중요합니다. 이것의 목적은 점진적이고 생산적으로 프로그래밍하여 시도하는 것입니다. 그리고 최소한의 가격으로.

AI의 다른 유형은 무엇입니까?

AI에는 세 가지 유형이 있습니다.

• 인공 협소 지능(ANI)

  ANI는 오늘날 가장 일반적인 인공 지능 유형입니다. 이는 단일 작업을 엄청나게 실행하는 것과 함께 하나의 단일 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 이름에서 알 수 있듯 좁은 기능을 가지고 있습니다. 예를 들어 날씨를 예측하거나 미래 날짜를 예측합니다.

  그들은 통제되고 제한된 일부 지역에서 인간에게 접근하는 데 성공했습니다.

• 인공 일반 지능(AGI)

  AGI는 여전히 가상의 아이디어입니다. 언어 준비, 그림 처리, 컴퓨터 작업 등 다양한 영역에서 인간 수준의 심리적 능력을 가진 AI로 특징지어진다.

  그러나 인간이 AGI를 구축하려면 아직 멀었습니다.

• 인공 슈퍼 지능(ASI)

  ASI는 AGI에서 논리적으로 발전한 것입니다. SF 시대입니다. ASI는 인간의 모든 능력을 능가한다고 합니다. 이러한 능력에는 정확한 결정을 내리고 감정적 관계를 구축하는 것이 포함됩니다.

AI의 적용

다음은 AI의 일부 응용 프로그램입니다.

1. AI 자동 조종 자동차
2. 음성 대 문자 기능
3. Alexa와 같은 스마트 개인 비서
4. 안면 인식
5. 음성 번역

AI의 과제는 무엇입니까?

AI의 04가지 일반적인 과제는 다음과 같습니다.

• 제한된 지식

  시장에는 관습적인 프레임워크와 대조적으로 우수한 옵션으로 인공 지능을 활용할 수 있는 많은 부분이 있지만. 그러나 AI에 대한 정보와 관련된 몇 가지 문제가 있습니다. 소수의 유능한 연구자와 과학자만이 AI에 대해 알고 있습니다.

• 데이터 보안

  모든 심오한 AI 모델이 의존하는 근본적인 요소는 모델을 준비하는 데 필요한 정보와 자산의 접근성입니다. 그러나 정보는 있지만 정보의 신뢰성은 아직 알려지지 않았습니다. 끔찍한 목적으로 파생되었을 수 있습니다.

• 가격 요소

  AI 기술은 비용이 많이 듭니다. AI를 선택하려는 많은 기업은 비용이 많이 드는 문제로 인해 AI 기술을 적용하는 데 어려움을 겪고 있습니다. Google, Apple과 같은 조직은 AI 기술에 대해 별도의 예산을 가지고 있습니다.

• 계산 속도

  AI 알고리즘이 사용하는 전력 수준은 개발자를 멀리하는 것입니다. 고급 알고리즘은 고급 프로세서에서만 제공됩니다. 이러한 알고리즘은 매우 비싸고 AI 혁신을 전반적으로 받아들이는 데 장애가 되는 대규모 인프라를 필요로 합니다.

AI의 단점은 무엇입니까?

1. 구현 비용이 비쌉니다.
2. 로봇이 직장에서 인간을 대체할 것이기 때문에 실업으로 이어집니다.
3. AI의 소프트웨어 개발은 ​​느리고 비용이 많이 듭니다.
4. 기계 기반 지능이기 때문에 창의성이 부족합니다.
5. 그것은 인간과 같은 경험으로 개선되지 않습니다.

AI의 04 유형은 무엇입니까?

AI의 네 가지 유형은 다음과 같습니다.

• 반응 기계

  이 유형의 AI는 기본 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 반응 기계는 입력에 반응하고 출력을 생성합니다. 그러나 이러한 유형의 AI에는 학습이 포함되지 않습니다. 예를 들어, 얼굴 인식. 반응형 기계는 사람의 얼굴 이미지를 입력으로 사용하고 식별은 출력으로 사용합니다.

• 제한된 메모리

  제한된 메모리는 이전에 저장된 데이터를 사용하고 더 나은 결정을 내리기 위해 예측합니다. 그러나 제한된 메모리 내에서 이 기계의 아키텍처는 더 어렵고 혼란스러워집니다. 예를 들어, 자율주행 자동차. 자동차는 시간이 지남에 따라 관찰하고 자동차의 속도를 성공적으로 제어할 수 있습니다.

• 마음의 이론

  우리는 아직 마음 알고리즘 이론에 도달하지 못했습니다. 이 기계는 인간의 능력보다 더 발전될 것입니다. 그것들은 오늘날의 로봇 공학과 달리 합리적으로 느끼고 생각하는 인간의 능력을 통합하여 구성될 것입니다.

• 자기 인식

  AI 구축의 가장 중요하고 마지막 단계는 스스로 인식할 수 있는 프로그램을 구축하는 것입니다. 이것은 마음 이론의 확장으로도 알려져 있습니다. 그러나 현재로서는 이런 종류의 AI는 허구의 영화와 소설에서만 볼 수 있습니다.

AI 기술의 예는 무엇이며 오늘날 어떻게 사용됩니까?

AI는 우리 일상에 침투했습니다. 이제 오늘날 전 세계에 있는 AI의 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

• 소셜 네트워킹

  전 세계를 연결하는 데 도움이 되는 다양한 소셜 플랫폼은 AI 기술의 결과입니다. 예를 들어, Instagram, YouTube, Facebook 및 Snapchat.

• 온라인 쇼핑

  비공개 채팅에서 이야기하는 제품이 추천 목록에 나타나는 이유가 궁금하신가요?

  온라인 쇼핑은 AI 기술의 가장 일반적인 형태 중 하나입니다. 예를 들어 Google은 관련 제품을 표시하거나 관심 있는 제품의 추천 목록을 검색합니다.

• 가상 개인 비서

  일상 생활을 더 쉽게 만들어주는 가상 개인 비서의 예가 많이 있습니다. 예를 들어 Siri, Alexa, Google Now 및 Amazon 에코가 있습니다.

AI의 윤리적 사용

• 실업

  비즈니스 세계에 AI가 도입된 후 발생하는 매우 일반적인 질문 중 하나는 "로봇이 직장에서 인간을 대체한 후에는 어떻게 될까요? 우리가 바랄 수 있는 것은 AI가 개인이 가족에 집중하고, 네트워크에 참여하고, 인간 문화에 더 나은 접근 방식을 배우는 것과 같이 가정에서 더 나은 기회를 찾도록 돕는 것뿐입니다.

  미국 거주자의 27% 는 AI가 향후 5년 동안 자신을 실업자로 만들 것이라고 믿습니다.

• 자율주행 자동차

  현재 많은 오토파일럿 차량이 출시되고 있습니다. 그러나 이러한 자동차를 도로에 방치하는 것이 윤리적으로 허용됩니까? 이것들은 인간 운전의 수고를 덜어 주었지만 여전히 파괴의 원인이 될 수 있습니다.

  2018년에는 자율주행 Uber가 통제 불능 상태에서 보행자를 치어 병원에서 사망했습니다.

• 편향된 로봇 공학

  인공 지능은 인간이 만든 기술 발전이며 편견과 인종 차별 주의자가 될 가능성이 있습니다. 그러나 AI는 사람을 훨씬 능가하는 속도와 처리 한계에 적합하지만 일반적으로 합리적이고 편견이 없다고 신뢰할 수 없습니다.

  예를 들어, 미래의 범죄자를 예측하는 동안 기계는 흑인에 대한 편견을 보였습니다.

AI의 미래

과연 AI는 제대로 활용될 때마다, 반대로 사회 발전을 꾀하는 개인들에게 활용될 때마다 긍정적인 변화의 길이 될 수 있다. 여기 몇 가지 예가 있어요.

1. 옷과 집 모듈의 3D 프린팅.
2. 수직 농업을 이용한 식량 재배.
3. 키워드보다 문의를 이해하는 검색 엔진

IDC는 2021년까지 상업 기업의 70% 이상이 AI를 사용할 것이라고 예측했습니다.

마지막 생각들

AI는 우리 삶에 침투했습니다. Siri에서 자동 조종 자동차에 이르기까지 AI 발전은 어디에서나 볼 수 있습니다. 또한 비용이 많이 드는 작업과 제한된 지식과 같은 AI에는 몇 가지 제한 사항이 있습니다. AI는 또한 실업 및 위험(자율주행 사고) 측면에서 몇 가지 윤리적 규범을 위반한다고 합니다.

그러나 AI의 미래는 낙관적입니다. 올바른 마음과 손으로 사용하면 큰 혁명을 일으킬 수 있습니다.

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