인공 지능의 상위 7가지 이점

인공 지능(일명)은 최근 몇 년 동안 전 세계 과학자와 전문가들이 매료되고 있는 계산 개념입니다. 지난 10년 동안 기술은 엄청난 속도로 발전했으며 그 덕분에 머신 러닝 및 딥 러닝을 포함한 AI 연구 및 개발 분야에서 놀라운 돌파구가 발견되었습니다.

이러한 연구 분야는 정보를 매우 정교한 방식으로 이해, 처리 및 분석할 수 있는 기계를 제공했습니다. 일상 생활에서 AI의 잘 알려진 응용 프로그램 중 일부는 얼굴 인식, 자율 주행 자동차, 음성 지원 등입니다.

AI 능력의 이 엄청난 증가는 큰 이점을 가져왔을 뿐만 아니라; AI가 인류에게 미칠 수 있는 잠재적인 위험에 대해 전문가들 사이에 점점 더 많은 논쟁이 있어왔습니다. 그들 중 일부는 AI가 인류에 해가 될 정도로 우리 삶을 통제할 수 있는 능력에 대해 우려하고 있습니다. 킬러 로봇과 대선 개입도 우려가 커지고 있다.

그렇지만 AI는 우리의 미래에 해를 끼치는 것보다 이로운 것이 훨씬 더 많을 것으로 예상되기 때문에 여전히 놀라운 속도로 성장하고 있습니다. 이 기사에서는 인간이 일상 생활에 인공 지능을 도입할 때 누릴 수 있는 7가지 이점을 소개합니다.

인공 지능이란 무엇입니까?

인공 지능(AI)은 일반적으로 인간 지능을 필요로 하는 작업을 수행할 수 있는 지능형 기계를 구축하는 것과 관련된 컴퓨터 과학의 한 분야입니다.

예를 들어 인류의 역사에서 자동차를 운전하려면 사람이 운전해야 합니다. 그러나 오늘날의 AI 세계에서는 그렇지 않습니다. AI로 구동되는 자율주행차는 더 이상 낯선 개념이 아니며 도로에서 스스로 운전할 수 있는 자동차가 이미 수없이 많이 있습니다(Tesla에 대해 들어본 적이 있습니까?).

AI는 음성 지원에도 적용됩니다. 우리 조부모님은 Alexa와 이야기하고 응답을 받았을 때 정말 놀라셨을 것입니다. 오늘날 기계 학습 및 딥 러닝을 포함한 AI 개발의 발전은 기술 산업의 거의 모든 부문에서 근본적인 변화를 만들고 있습니다.

인공 지능에는 어떤 유형이 있습니까?

반응 기계:

반응형 기계는 AI의 가장 기본적인 유형입니다. 인공 지능의 이 분야에서 나온 기계는 이름에서 알 수 있듯이 순전히 반응적입니다. 그게 무슨 뜻이야? 즉, 프로그래밍된 규칙을 사용하여 상황에 대응할 수 있습니다. 1990년대 후반에 세계적인 그랜드 마스터 Garry Kasparov를 이겼던 IBM 체스 게임 슈퍼컴퓨터인 Deep Blue는 반응 기계의 완벽한 예입니다.

Deep Blue가 할 수 있는 일은 체스판의 조각을 식별하고 각 조각이 어떻게 움직이는지 아는 것입니다. 이러한 통찰력 조각은 인간이 기계에 프로그래밍합니다. 그런 다음 이 지식을 바탕으로 상대방의 다음 움직임이 무엇인지 예측할 수 있으며, 이를 통해 모든 가능성 중에서 가장 최적의 움직임을 도출할 수 있습니다.

반응성 기계는 현재의 의사결정에 정보를 제공하기 위해 기억과 과거 경험을 사용하는 능력이 없습니다. 다시 말해서, 반응 기계는 인간처럼 과거로부터 배우는 개념이 없으며 고정된 규칙에 의해 생성된 수많은 가능성 중에서 가장 좋은 움직임을 계산하고 선택할 수 있을 뿐입니다.

체스의 예로 돌아가 봅시다. 체스 게임에는 고정된 규칙이 있으며(특정 말은 특정 방식으로만 이동할 수 있음) 이러한 고정된 규칙을 통해 가능성의 집합이 생깁니다. 이러한 가능성 중에서 최상의 옵션을 선택하는 것이 반응 기계가 하는 일입니다.

가장 잘 알려진 두 가지 반응 기계는 Deep Blue(언급됨)와 Google에서 개발한 동료 AlphaGo입니다. 우리가 경탄하는 이 최신 지능 기계에는 우주에 대한 정의가 없거나 특정 작업에 대해 매우 구체적이고 전문화된 기계가 있습니다.

Deep Blue 디자인의 돌파구는 프로그램에서 고려한 잠재적인 움직임의 선택을 확장하는 것이 아닙니다. 오히려 개발자는 결과를 평가한 방식에 따라 평가를 제한하고 불필요한 미래 조치를 탐색하지 않는 방법을 찾았습니다. 이 기능이 없었다면 Deep Blue가 실제로 Kasparov를 이기기 위해서는 훨씬 더 큰 기계 성능이 필요했을 것입니다. 마찬가지로 최고의 인간 바둑 전문가들을 제치고 구글의 알파고도 모든 미래의 움직임을 결정할 수는 없습니다. AlphaGo가 사용하고 있는 이 평가 방법은 Deep Blue보다 더 발전된 것입니다.

이러한 기술은 또한 AI 시스템이 특정 게임을 더 잘 플레이할 수 있는 능력을 향상하지만 쉽게 수정하거나 다른 상황으로 확장할 수 없습니다. 그러한 컴퓨터화된 상상력은 더 넓은 세계에 대한 이해가 없습니다. 그들은 주변 환경과 적극적으로 상호 작용할 수 없습니다. 이것이 우리가 AI 시스템이 언젠가 할 수 있기를 바라는 방식입니다.

또는 이러한 컴퓨터는 동일한 상황에 직면할 때마다 정확히 동일한 방식으로 작동합니다. 이러한 기능의 한계로 인해 반응 기계의 적용 범위는 좁지만 이러한 유형의 인공 지능은 신뢰할 수 있는 시스템을 만듭니다. 지루하거나, 슬프거나, 피곤하고, 그들은 연중무휴로 일합니다).

제한된 메모리:

제한된 메모리 기계는 제한된 시간 동안 과거 경험을 검색할 수 있는 기계입니다(이것이 제한된 메모리라는 이름의 이유입니다). 자율주행 자동차는 최근 몇 년 동안 점점 더 많은 기능을 제공하고 있습니다. 그들이 할 수 있는 일은 다른 차의 속도와 방향을 관찰하는 것입니다. 그런 다음 이러한 관찰은 신호등, 차선 표시 및 기타 중요한 요소(예: 도로의 커브)를 포함하는 자율 주행 자동차의 사전 프로그래밍된 세계 이해에 추가됩니다. 자동차는 이러한 정보를 사용하여 차선을 변경하거나 도로에서 다른 자동차를 추월할 시기를 결정합니다.

자동차가 그렇게 할 수 있다는 것은 정말 멋진 일이지만 이러한 메모리 조각은 짧은 시간 동안만 지속되며 자동차는 도로에 닿을 때마다 모든 메모리를 다시 학습합니다. 다시 말해, 자동차에는 우리 인간처럼 참조할 수 있는 과거 경험의 라이브러리가 없습니다. AI 과학자들은 이러한 유형의 AI를 더욱 발전시켜 새로운 예상치 못한 상황에 대처할 수 있도록 자신의 기억을 구축하고 상호 작용을 회상할 수 있도록 노력하고 있습니다. 그러나 아시다시피 그것은 매우 어렵습니다.

마음 이론:

마음 이론은 우리가 가지고 있는 AI와 미래에 구축할 수 있는 AI 사이의 경계선입니다. 이 시점에서 인류는 제한된 기억이라는 AI 이정표에 도달했으며 이러한 유형의 AI를 최대한 개발할 수 있으려면 아직 멀었습니다.

마음이론은 인간 세계뿐 아니라 그 세계에 있는 다른 실체(인간, 동물)의 개념도 구성할 수 있는 차세대 AI가 될 것으로 기대된다. 이 세대의 AI를 마음 이론이라고 부르는 이유는 인간 심리학에서 마음 이론은 세상의 인간과 다른 존재가 자신의 행동을 이끄는 생각과 감정을 가지고 있다는 것을 아는 것이기 때문입니다.

마음 이론은 인간으로서 수천 년 동안 사회를 형성하고 유지해 온 우리의 핵심입니다. 인간이 서로의 감정적 동기와 의도를 이해하지 않고 조화롭게 산다는 것은 매우 어려운 일입니다. 인공 지능 기계가 인간 사이를 걸을 수 있다면 다른 개체의 생각과 감정을 이해하여 환경에 통합할 수 있는 능력이 있어야 합니다.

자기 인식:

AI 개발의 마지막 단계는 자신의 이미지를 구축할 수 있는 기계를 만드는 것입니다. 기계가 인간의 지능 수준에 도달할 때입니다. 자기 인식이라는 용어는 이해하기 어려울 수 있으므로 예를 들어보겠습니다.

"I'm happy"와 "I know that I'm happy"라는 두 문장을 비교해보세요. 이것은 두 가지 다른 수준의 지능이며 인간은 두 가지 모두를 소유할 수 있어 운이 좋았습니다. "I'm happy"는 인간의 생각과 감정이 일어나는 마음 이론 수준의 지능입니다. "나는 행복하다는 것을 안다"는 지능의 자기 인식 수준으로, 마음 이론 수준보다 더 발전되어 인간이 자신의 생각과 감정을 자각하고 있습니다.

태어날 때부터 내재되어 있는 이 자의식 능력을 당연하게 여길 수도 있지만, 기계의 관점에서 바라볼 때만 그것이 얼마나 진보하고 놀라운 것인지 알 수 있습니다. 자기 인식은 특정 외부 자극에 직면했을 때 우리의 내부 감정 상태를 알 수 있게 해주며, 이는 다시 자신과 다른 사람들의 감정을 정확하게 예측하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, 영화 시리즈를 폭식한 후 죄책감과 후회로 가득 차 있다고 상상해 봅시다. 자기 인식을 통해 그러한 감정의 발생을 알 수 있고 다른 시리즈를 폭식하면 다시 그 나쁜 감정으로 가득 차게 될 것이라고 확실하게 예측할 수 있습니다. 그래서, 그들을 피하기 위해, 당신은하지 않습니다.

또 다른 예는 아내가 설거지를 하지 않을 때 느끼는 감정이기 때문에 아내가 설거지를 하지 않으면 화를 낼 것이라고 예측할 수 있습니다. 기계는 지능의 자기 인식 수준에 도달할 때까지 이러한 작업을 수행할 수 없습니다.

인간이 스스로를 인식하는 기계를 만드는 것과는 거리가 먼 것은 사실이지만, AI 개발이 지향하는 최종 목적지는 바로 이곳입니다. 자기 인식이 가능한 AI 기계를 만드는 과정에서 우리는 인간이 어떤 것인지 배우고 우리가 당연하게 여겼던 모든 놀라운 인간 능력을 알게 될 것입니다.

인공 지능이 가져올 수 있는 최고의 7가지 이점

1. 다음 단계로 자동화를 가져옵니다.

오늘날 기계 학습, 딥 러닝 및 기타 AI 기술은 인간의 작업량을 줄이기 위해 점차적으로 구현되고 산업 및 조직에 통합되고 있습니다. AI는 사람의 간섭 없이도 사람이 많이 하는 노동과 힘든 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다. 비즈니스는 물론 기타 다양한 분야의 다양한 프로세스와 활동을 대폭 간소화했습니다.

운영비와 인건비를 크게 줄여 AI 자동화를 지금까지 볼 수 없었던 수준으로 끌어올렸다. 자동화 사용을 촉진하는 데 있어 AI의 경이로움의 아름다운 예는 일본 공작 기계 제조업체인 Okuma에서 볼 수 있습니다. 그들은 최근 스마트 제조의 미래를 강조하기 위해 다양한 기술을 제공했습니다. 여기에는 모든 규모의 공장용 로봇, 최신 및 업데이트된 기계 기계, 스마트 공작 기계가 포함됩니다. Okuma는 AI의 산업 자동화의 축복을 분명히 나타냅니다.

2. 지루한 작업을 수행하는 인간의 자유:

인공 지능은 인간을 해방시키고 그들이 탁월한 작업을 수행할 수 있게 해준다면 인류에게 축복으로 여겨질 수도 있습니다. AI와 AI 구현의 중요성은 이 기술이 인간이 원하는 결과를 생성하기 위해 수행해야 하는 모든 시간 소모적인 활동을 처리한다는 주장에 근거할 수 있습니다.

기계는 번거로운 작업을 처리하는 데 탁월하며, 이는 사람들이 삶의 보다 창의적이고 대인 관계 측면에서 작업할 수 있는 충분한 공간과 시간을 제공합니다. AI의 응용 덕분에 주요 돌파구를 얻었고 볼 수 있는 은행 부문을 예로 들어 보겠습니다. 오늘날 금융 회사는 이 기술을 고객이 은행 업무를 더 간단하고 쉽게 만드는 방법으로 보고 있습니다. 이를 통해 재무 분석가가 업무의 지루한 복잡성에서 벗어나 전반적으로 고객 행동에 대한 심층 연구 및 분석에 집중할 수 있게 되었습니다.

3. 일기 예보의 정확도 향상:

최근 몇 년 동안 우리는 인공 지능의 사용과 날씨 및 기후 예측의 혁신을 보았습니다. "기후 정보학" 영역은 데이터 과학자와 기후 과학자 간의 유익한 파트너십을 장려하면서 지속적으로 번창하고 있습니다. 이 파트너십은 점점 더 복잡해지는 기후 데이터의 관찰 및 연구를 위한 도구를 제공했습니다. 데이터와 분석 사이의 격차를 해소하는 데 상당한 도움이 되었습니다.

정확한 일기 예보를 위한 다양한 AI 애플리케이션이 있습니다. 예를 들어, IBM은 1996년에 컴퓨터를 사용하여 예측을 높였습니다. 그 이후로 이 미국 회사는 AI의 도입으로 예측 접근 방식을 개선하고 강화했습니다. 오늘날 인간은 기후 변화의 영향과 원인에 대해 더 잘 이해하고 있습니다. 일기예보 분야는 매우 까다로우며 컴퓨터가 복잡한 계산을 수행할 수 있도록 하는 집중적인 계산과 딥 러닝 네트워크가 필요합니다. 결과적으로 AI의 발전과 부러워할 만한 컴퓨팅 능력은 슈퍼컴퓨터의 출현에 기여했습니다. AI는 인간에게 극단적인 기후 조건에 대한 매우 필요한 통찰력을 주어 미래의 재난과 자연 재해에 잘 대비할 수 있도록 했습니다.

4. 재해 예측:

캘리포니아는 2017년 산불로 인해 막대한 피해를 입었습니다. 100만 에이커 이상의 토지가 산불로 파괴되어 85명이 숨지고 249명이 실종된 것으로 확인되었습니다.

기후 변화의 도전으로 인해 점점 더 많은 기업이 재난에 대처하기 위해 인공 지능을 채택하고 있습니다. 따라서 AI는 스마트 재난 대응을 평가하고 재난 및 기상 이벤트에 대한 실시간 데이터를 제공하는 데 필수 불가결성을 성공적으로 입증했습니다. 이것은 환경의 신호를 감지하여 재난 대비를 강화하는 데 도움이 될 수 있기 때문에 인간에게 매우 유용합니다.

AI 기술은 임박한 재앙에 직면했을 때 스스로를 정리하고 손실을 줄일 수 있는 충분한 공간을 제공하여 적시에 경고를 제공하므로 매우 유용합니다. 딥 러닝은 유용한 대응 전략을 개발하기 위해 곧 재앙 모델과 결합될 것으로 예상됩니다.

5. 모든 책임을 지는 인간의 자유:

AI가 언젠가는 인류의 종말이 되고 로봇과 컴퓨터가 세상을 완전히 영구적으로 장악하게 될 것이라는 것은 일반적인 오해입니다. 그러나 일반적으로 간과되는 것은 일상 생활에서 AI가 존재함으로써 우리가 원하지 않거나 필요하지 않은 모든 의무로부터 우리를 해방시키는 데 도움이 된다는 사실입니다.

말할 필요도 없이, 우리는 우월한 지능이 우리를 맹목적으로 지배하도록 허용할 수 없습니다. 그러나 그 가치를 우리에게 유리하게 사용하지 않는 것도 똑같이 어리석은 일입니다. 전쟁과 전쟁의 전망은 이와 관련하여 설득력 있는 예입니다.

AI는 Paul Scharre의 책 "Army of None"에 규정된 것처럼 전쟁에 적용할 수 있다는 엄청난 가능성을 가지고 있습니다. 그의 책에서 설명한 것처럼 미래에는 군대와 인공 지능이 전장에서 함께 작동하게 될 것입니다.

6. 창의성과 기술 결합:

AI는 혁신과 기술의 꿈의 결합으로 가장 확실하게 간주될 수 있습니다. 인공 지능은 지능적이고 창의적으로 생각하고 이러한 생각을 여러 인간 응용 프로그램으로 독립적으로 번역할 수 있는 잠재력을 가진 로봇 컴퓨터에 불과합니다.

이 인공 지능의 핵심은 우리가 인간으로 살아가는 방식에 혁명을 일으켰고 앞으로도 변화시킬 것입니다. AI는 단순한 1차원 기술이 아닙니다. 이점과 용도는 우려보다 훨씬 더 중요하고 현저하며 이것이 바로 미래의 인간을 지원하게 될 것입니다. Z세대 커뮤니케이션 접근 방식은 AI가 혁신과 기술을 결합하여 놀라운 결과를 산출하는 방법을 보여줍니다. 강력한 인공 지능 방법을 사용하여 브랜드는 이제 적절한 기술을 사용하여 Z세대의 요구와 희망을 충족할 수 있습니다. 주로 데이터 중심의 이 마케팅 전략은 통합 측면에서 AI 애플리케이션의 거대한 목록 중 하나일 뿐입니다. 그 기술적 놀라움과 창의성.

7. 인적 오류 제거:

Oracle Adaptive Intelligent Apps의 수석 부사장인 Clive Swan은 AI가 인간 상호 작용의 부담을 없애고 모든 인적 오류를 제거하기 때문에 많은 유망한 애플리케이션을 가지고 있다고 말했습니다.

AI와 많은 응용 프로그램의 가장 좋은 점은 오류가 없다는 것입니다. 산업체와 조직은 일반적으로 인간의 수작업으로 인해 불가피하기 때문에 인적 오류에 대해 상당한 여지를 남겨 두어야 합니다. 이는 기업이 주로 싸워야 하는 문제이며, 또한 창의성과 과학 및 기술 발전을 가로막는 장벽을 던집니다.

마지막 단어

로봇이 더 효과적이어서 미래에 인간 직원이 버려질 것이라는 우려가 있지만 AI가 가져올 일자리와 혜택은 훨씬 더 많을 것입니다. 인공 지능은 우리가 일을 하는 방식에 혁명적인 변화를 가져 왔지만 쟁기의 발명이 농장 노동자의 필요성을 제거하지도 않았고 기계의 발명이 수학자의 필요성을 근절하지도 않았습니다. 모든 기술 변화와 마찬가지로 AI의 도입은 인류가 새로운 패러다임을 완전히 대체하는 것이 아니라 새로운 패러다임에 진입할 수 있도록 도와야 합니다.