인공 지능은 어떻게 작동합니까?

인간은 고대부터 지능형 기계를 만드는 것을 꿈꿔왔지만 실제로는 50년대 초반에야 처음 시도했습니다. 이제 2021년에 우리는 이미 그 꿈을 현실로 만들기 위해 사용할 수 있는 많은 도구를 보유하고 있습니다.

그렇긴 해도 주제는 여전히 매우 복잡합니다. 이것이 바로 우리가 인공 지능이 어떻게 작동합니까?라는 질문에 답하기 위해 여기 온 이유입니다.

인공 지능이란 무엇입니까?

인공 지능(AI)은 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 완료할 수 있는 기계를 만드는 데 중점을 둔 학제 간 과학입니다.

이 기술이 탑재된 기계 는 경험을 통해 학습하고, 데이터를 처리하고, 인간 행동을 성공적으로 모방하는 방식으로 패턴을 인식할 수 있습니다.

결정적으로 AI는 명시적인 지시 없이 이러한 작업을 수행할 수 있습니다. AI의 알고리즘은 자연 지능과 유사하게 데이터를 처리합니다. 따라서 AI는 확실한 데이터를 기반으로 합리적인 결정을 내릴 수 있을 뿐만 아니라 광범위한 결과를 예측할 수 있습니다.

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인공 지능의 유형은 무엇입니까?

인공 지능이 작동하는 방식을 설명하기 전에 다양한 범위의 작업과 메커니즘을 탐색하는 다양한 유형의 AI가 있다는 사실을 강조해야 합니다. 기술 자체는 크게 세 가지 범주로 나뉩니다.

• 좁은 AI, "약한 AI"라고도 합니다.
• '일반 AI'라고도 불리는 인공 일반 지능(AGI).
• 강력한 인공지능(Strong AI)이라고도 불리는 인공지능(ASI).

좁은 인공 지능

다양한 분야에서 널리 사용되는 AI의 가장 인지도 높은 유형입니다. 좁은 인공 지능(약한 AI라고도 함)은 일반적으로 하나의 특정 작업을 수행하는 데 중점을 두며 인간 지능을 모방하는 용도로만 사용됩니다. 일반적으로 여러 제한 사항에서 작동하며 사전 감독 및 입력 전달이 필요합니다.

이전에 이 용어에 대해 들어본 적이 없을 수도 있지만 어느 시점에서 Narrow AI 기반 도구를 사용했을 가능성이 매우 높습니다. Narrow AI 사용의 몇 가지 예에는 Google 검색 알고리즘, 이미지 인식 소프트웨어 또는 Alexa 또는 Siri와 같은 개인 비서가 포함됩니다.

인공 일반 지능

AGI는 Narrow AI보다 더 복잡해야 합니다. 여기서 목표는 기계 가 인간처럼 작업을 수행하고 스스로 문제를 해결할 수 있게 하는 것 입니다. 따라서 일반 AI는 내로우 AI의 한계를 극복해야 합니다. 하나가 아닌 다양한 작업에 사용할 수 있을 뿐만 아니라 인간처럼 한 분야에서 배운 것을 다른 분야에 적용할 수 있어야 한다고 가정합니다.

여러분이 수년에 걸쳐 보았을 수 있는 일부 선정적인 헤드라인과 달리 인공 일반 지능은 아직 개발되지 않았으며 일부는 단순히 불가능하다고 주장하기도 합니다. 우리는 그저 기다리며 미래가 어떻게 될지 지켜봐야 할 것입니다.

인공 슈퍼 지능

많은 사람들이 우리가 미래의 어느 시점에서 AGI를 만들 수 있다고 생각하지만 인공 슈퍼 지능은 대부분 허구의 작품으로 간주됩니다.

ASI는 인간의 지능을 모방할 뿐만 아니라 자기인식도 수행할 수 있는 가장 발전된 형태의 AI라고 할 수 있다. 그것은 인간에게 전형적인 감정, 신념 및 욕망을 기계에 제공합니다. 결정적으로 ASI는 인간의 능력을 따라잡을 뿐만 아니라 능가합니다.

이제 우리는 AI의 주요 유형을 알았으므로 요점을 살펴보겠습니다!

AI는 어떻게 작동합니까?

인공 지능은 우리가 오랫동안 개발해 온 다양한 분야를 기반으로 합니다. 현대 AI는 철학, 경제학, 의학, 수학, 심리학, 신경과학 등에서 영감을 받고 지원됩니다.

AI 개발이 작동하는 방식을 설명하는 것은 매우 간단합니다. 기계가 해당 지식을 기반으로 작업을 학습하고 수행하도록 하기 위해 대량의 정보와 데이터를 사용합니다.

AI의 성능을 보장할 수 있는 일련의 알고리즘을 구축하는 것은 인간의 능력, 행동 및 특성을 리버스 엔지니어링하는 복잡한 프로세스입니다.

그러나 이 모든 작업이 어떻게 수행되는지 완전히 이해하려면 인공 지능이 여러 프로젝트에 적용할 수 있는 몇 가지 하위 도메인을 기반으로 하며 신중하게 조합하면 기계가 지능적으로 작동한다는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 그런 다음 가장 중요한 AI 하위 필드를 살펴보고 구성 요소를 살펴보겠습니다.

기계 학습

머신 러닝은 지금까지 가장 일반적으로 사용되는 AI 방법입니다. ML의 범위는 과거 경험, 구조화 및 반구조화된 입력을 기반으로 결정을 내리도록 기계를 가르치는 것입니다. 데이터 분석, 패턴 인식, 합리적인 결과 도출을 다룬다. 일반적으로 인간이 수행하는 작업을 자동화하고 최적화해야 하는 모든 곳에서 널리 사용됩니다.

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딥러닝

종종 ML과 혼동되는 딥 러닝은 사실 ML의 특정 측면으로, 특수한 종류의 매우 복잡한 알고리즘인 신경망을 통해 데이터를 처리하도록 기계를 가르치는 데 중점을 둡니다. 이미지, 비디오, 텍스트 및 사운드를 처리하는 지능형 응용 프로그램을 구축하려는 경우에 필요한 기술입니다. 딥 러닝을 사용하면 다른 방법으로는 찾을 수 없는 숨겨진 데이터 패턴을 발견할 수 있습니다.

자연어 처리

NLP는 언어 탐색에 중점을 둔 도구입니다: 읽기, 해석, 텍스트 및 스피치 생성. NLP 메커니즘은 이해할 수 있을 뿐만 아니라 사람의 대화와 유사한 문제에서 사용자에게 응답할 수도 있습니다. NLP를 사용하면 기계는 단어의 의미를 식별하고 단어 뒤에 있는 맥락도 이해할 수 있습니다. Google Assistant 및 Siri를 비롯한 음성 비서에서 널리 사용되기 때문입니다.

컴퓨터 시각 인식

AI 기술의 이 부분은 시각적 개체를 연구하는 데 전념합니다. 딥 러닝 기술과 결합된 Computer Vision은 이미지와 비디오의 내용을 해석할 수 있습니다. 예를 들어, 컴퓨터 비전을 사용하면 서비스를 사용하려는 사람을 인증하고, 사진에서 찾은 개체를 분류하고, 이미지로 콘텐츠를 검색할 수 있습니다.

인공 신경망

신경망에 대한 아이디어는 인간의 두뇌가 어떻게 만들어졌는지 느슨하게 기반을 두고 있습니다. 신경망은 레이어라고 하는 시퀀스된 블록으로 구축된 알고리즘입니다. 애플리케이션에 따라 다양한 방식으로 데이터를 처리할 수 있도록 하는 복잡한 알고리즘 세트로 구성됩니다. 이를 통해 신경망은 비디오, 이미지 및 텍스트만큼 복잡한 데이터를 처리할 수 있습니다.

인지 컴퓨팅

Cognitive Computing은 인간의 두뇌를 모방하려는 최신 AI 메커니즘입니다. 텍스트, 음성, 시각 자료 등 다양한 콘텐츠를 사람과 동일한 방식으로 분석합니다. 목표는 기계가 복잡한 문제를 해결하고 그에 대한 가장 합리적인 답을 제시할 수 있게 하는 것입니다. 인간의 작업을 지원하고 그렇지 않으면 놓칠 수 있는 솔루션을 찾는 데 매우 유용한 도구가 될 수 있습니다.

올바른 인공 지능 솔루션을 선택하는 방법

어떤 종류의 AI 기술이 프로젝트에 가장 적합한지 성공적으로 결정하려면 비즈니스 요구 사항, 원하는 제품 기능 및 마음대로 사용할 수 있는 기술 자산을 신중하게 분석하는 것이 중요합니다.

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