인공 지능이란 무엇입니까?
인공 지능(AI)은 매일 우리의 생활 방식에 존재합니다. Google 검색 엔진을 사용하거나 Siri에게 날씨에 대해 물어보거나 Netflix 제안 사항을 찾아본 적이 있다면 아마도 생각보다 AI와 더 많이 상호 작용하고 있을 것입니다.
스마트폰을 사용하든, 인터넷 서핑을 하든, 온라인으로 제품을 구매하든, 탐색을 사용하든, 소셜 미디어에서 시간을 보내든, 음악 스트리밍에서 노래를 듣든 우리는 AI와 상호 작용합니다. 그것은 매일 우리의 결정과 세상을 보는 방식에 영향을 미칩니다.
인공지능(AI)의 역사
인공 지능 기술은 우리가 상상하는 것보다 오래되었습니다. 아래 이미지는 AI 발전을 강조합니다.
" 인공 지능 "이라는 용어는 1956년 Dartmouth의 John McCarthy 교수가 처음 사용했습니다. 그는 컴퓨터 과학 및 AI 분야에 대한 놀라운 공헌으로 인해 AI의 아버지로 널리 인정받았습니다. John McCarthy는 이 2004년 논문에서 다음과 같은 정의를 제공합니다.
지능형 기계, 특히 지능형 컴퓨터 프로그램을 만드는 과학 및 공학입니다. 인간 지능을 이해하기 위해 컴퓨터를 사용하는 유사한 작업과 관련이 있지만 AI는 생물학적으로 관찰 가능한 방법에 국한될 필요가 없습니다.
이 정의에서 " 지능 "이라는 단어가 있습니다. 인공 지능이란 무엇을 의미합니까?
지능이란 무엇입니까?
인공 지능에 관해 여러 권의 책을 저술했으며 Turing Archive의 이사인 Jack Copeland에 따르면( Turing은 인공 지능의 저명한 리더임 ) 지능의 가장 중요한 요소 중 일부는 다음과 같습니다.
일반화 학습
일반화를 포함하는 학습은 학습자가 이전에 경험하지 못한 상황에서 더 잘 수행할 수 있도록 합니다.
추론
추론은 당면한 작업이나 상황과 관련된 추론을 도출하는 것을 포함합니다.
문제 풀이
이런저런 자료가 주어졌을 때 x를 구하라.
지각( Perception )
스캔한 환경을 분석하고 객체 간의 특징과 관계를 분석합니다.
언어 이해
인간과 유사한 구문 및 기타 규칙에 따라 언어를 이해합니다.
그러나 인공 지능이란 정확히 무엇입니까?
인공 지능은 의사 결정, 물체 감지, 복잡한 문제 해결 등과 같이 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템의 개발로 정의할 수 있습니다.
인공 지능의 간단한 정의는 지능이 필요한 특정 작업을 수행하는 기계의 능력입니다. AI의 근간은 머신러닝입니다. 그리고 그 용어는 꽤 자명합니다.
기계는 어떻게 학습합니까?
사람이 고양이와 개를 구별하는 것은 쉽지만 컴퓨터에게는 그리 많지 않습니다. 그러나 피부색, 머리카락의 질감, 귀의 크기 또는 꼬리의 모양과 같은 요소와 같은 물리적인 외모만 고려한다면 고양이의 여러 종류가 있기 때문에 그 차이가 분명하지 않을 것입니다. 그리고 개와 고양이나 개를 묘사하는 보편적인 규칙은 없습니다.
그것이 배울 수 있는 가장 좋은 방법은 어린 시절의 경험에 의한 것입니다. AI 기계는 입력과 경험을 통해 학습하고 시간이 지남에 따라 지속적으로 능력을 발전시키고 발전시켜야 합니다.
기계 학습을 통해 프로그램은 수천 개의 고양이와 개의 예를 분석하여 알고리즘을 구축합니다. 그런 다음 목표 달성 여부에 따라 알고리즘을 재조정했습니다. 그리고 시간이 지남에 따라 더 지능화되고 각 종을 특징짓는 패턴을 찾습니다.
인공 지능의 단계
AI는 3단계로 나뉩니다.
인공 협소 지능(ANI)
인공 일반 지능(AGI)
인공 슈퍼 지능(ASI)
ANI(Artificial Narrow Intelligence)
약한 AI라고도 하는 ANI는 좁은 범위의 특정 작업을 수행할 수 있는 기계와 관련된 인공 지능의 단계입니다. 그들은 하나의 단일 문제를 해결하도록 설계되었으며 단일 작업을 잘 실행할 수 있습니다. 이 단계에서 기계는 어떤 사고력도 가지고 있지 않습니다. 이것은 오늘날 존재하는 유일한 종류의 AI입니다. 그것들은 매우 특정한 맥락에서 인간의 기능에 근접할 수 있으며 심지어 그것을 능가할 수도 있습니다. 예를 들어, 유럽 챔피언 판회를 꺾고 프로 선수를 이긴 최초의 프로그램이 된 AlphaGo 프로그램이 있습니다. ANI의 다른 예로는 Siri, Face ID, Alexa가 있습니다.
인공 일반 지능(AGI)
Strong AI 라고도 하는 AGI는 기계가 인간처럼 생각하고 결정하는 능력을 갖게 되는 인공 지능의 단계입니다. AGI는 여전히 이론적인 개념입니다. 그들은 현재 강력한 AI의 기존 예가 아닙니다. 강력한 AI는 다음과 같이 인용 한 Stephen Hawking과 같은 많은 과학자들에 의해 인간 존재에 대한 위협으로 간주됩니다.
"완전한 인공 지능의 개발은 인류의 종말을 초래할 수 있습니다"
인공 초지능(ASI) : 인공 초지능은 컴퓨터의 능력이 인간을 능가하고 인지적 속성을 가진 인간보다 더 나은 작업을 수행할 수 있는 인공 지능의 단계입니다. 슈퍼 AI는 여전히 인공 지능의 투기적 개념입니다. 이러한 시스템을 실제로 개발하는 것은 여전히 세계를 변화시키는 과제입니다. 그들은 일반적으로 공상 과학 영화와 책에서 볼 수 있습니다.
"AI는 인간 문명의 존재에 대한 근본적인 위험입니다" Elon Musk.
인공 지능(AI)의 유형
AI 기반 시스템의 기능에 따라 인공 지능은 4가지 유형으로 나눌 수 있습니다.
반응 기계 AI
제한된 메모리 AI
마인드 AI 이론
자기 인식 AI
Reactive Machines AI는 순전히 현재 데이터를 기반으로 현재 상황만을 고려하여 작동하는 기계입니다. 이 기계는 기억을 저장하지 않으며 미래의 행동을 취하기 위해 과거의 행동에 의존하지 않습니다. 리액티브 머신의 예로는 체스에서 세계 챔피언 Garry Kasparov(1997)를 꺾은 IBM Deep Blue가 있습니다.
Limited Memory AI 는 메모리에서 과거 데이터를 연구하여 정보를 제공하고 결정을 개선할 수 있습니다. 이 기계는 짧은 기간 동안 과거 경험이나 일부 데이터를 저장할 수 있습니다. 자율 주행 자동차는 제한된 메모리 시스템의 가장 좋은 예 중 하나입니다. 이 차량은 주변 차량의 최근 속도, 다른 차량의 거리, 제한 속도 및 기타 도로 탐색 정보를 저장할 수 있습니다.
Theory of Mind AI 는 주로 감성 지능에 중점을 둘 것입니다. 이 기계는 인간의 감정, 사람, 신념을 이해하고 인간처럼 사회적으로 상호 작용할 수 있어야 합니다. 마음의 AI 이론은 아직 개발되지 않았지만 연구자들은 이러한 AI 기계를 개발하기 위해 많은 노력과 개선을 하고 있습니다.
자기 인식 AI 는 인공 지능의 미래입니다. 이 기계는 매우 지능적이며 의식, 감정 및 자의식이 있습니다. 자의식 AI는 아직 현실에 존재하지 않으며 가상의 개념입니다. 이 유형의 AI는 아직 존재하지 않습니다.
인공지능(AI) 영역
인공 지능은 다음을 사용하여 실제 문제를 해결하는 데 사용할 수 있습니다.
기계 학습
기계가 지식을 기반으로 학습하고 결정을 내리는 능력입니다. 이러한 알고리즘은 새로운 데이터에 노출될 때 시간이 지남에 따라 학습하고 개선하는 방식으로 설계되었습니다.
딥 러닝
데이터 처리 및 의사 결정을 위한 모델 설계에서 인간 두뇌의 작업을 모방하는 머신 러닝의 하위 집합입니다.
자연어 처리
자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해, 해석 및 조작하는 데 도움이 되는 인공 지능의 한 분야입니다.
컴퓨터 비전
컴퓨터 비전의 목표는 인간의 비전을 모방하는 것입니다.
로봇 공학
로봇의 개념, 설계, 제조 및 작동을 포함하는 엔지니어링의 한 분야입니다.
전문가 시스템
인공 지능 기술을 사용하여 인간의 지식과 판단을 시뮬레이션하는 프로그램입니다.
퍼지 논리
퍼지 논리는 인간의 추론과 유사한 추론 방법입니다. FL의 접근 방식은 디지털 값 YES와 NO 사이의 모든 중간 가능성을 포함하는 인간의 의사 결정 방식을 모방합니다.
결론
AI는 21세기의 혁명으로 남아 있습니다. 통제되지 않으면 인류의 생존에 위협이 될 수 있지만, 인공지능(ai)은 우리 일상생활에서 없어서는 안 될 중요한 부분이며 사회의 주요 분야에서 다양한 응용을 통해 더 나은 삶을 만드는 데 기여하고 있음을 틀림없이 말할 수 있습니다..
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