인공지능을 알고 이해하는 방법

인공 지능에 대한 지식과 이해는 다음과 같습니다. 1. 다양한 연구 분야를 다루고 있습니다. 2. 딥 러닝, 강화 학습 및 자연어 처리를 향한 추세입니다. 3. 광범위한 미래 응용 분야가 됩니다. .

인공 지능에 대한 지식과 이해:

1950년대부터 컴퓨터 과학자들은 인간 지능과 유사한 프로그램 개발에 전념해 왔습니다. 이러한 프로그램이 특정 수준으로 개발되면 특정 응용 프로그램 시나리오에서 인간을 대체할 수 있습니다. 이를 인공지능(AI)과 인지 컴퓨팅이라고 합니다.

1980년대 사람들은 이 개념을 과장했지만 '인공지능의 겨울'이 다가오면서 이 좋은 소망의 종말을 알렸습니다. 최근까지 이 분야에서 이루어진 몇 가지 획기적인 성공을 통해 마침내 학계는 인공 지능이 인간의 힘을 해방시키는 지능형 기계를 가져올 뿐만 아니라 새로운 기술도 탄생시킬 것이라는 확신을 갖게 되었습니다.

1. 다양한 연구 분야를 포괄합니다: 컴퓨터 과학, 심리학, 철학, 신경 과학, 사회학, 수학, 생물학

컴퓨터 과학에서 인공 지능은 학제간 연구 분야입니다. 연구 목표에 따라 수학, 정보학, 음성 인식, 컴퓨터 비전 및 로봇공학과 같은 분야의 솔루션이 포함됩니다. 그리고 연구자들이 컴퓨터에게 동정심, 행복, 도움을 주고 싶은 마음과 같은 감정을 이해하도록 가르치기 시작한 이래로 심리학적, 철학적 모델도 연구에 포함되었습니다. 또한, 자율주행이나 보험사 경영 등의 업무에서도 컴퓨터 프로그램이 의사결정을 해야 하기 때문에 법률 분야, 특히 책임배상 청구와 관련된 질문에도 답변할 수 있어야 합니다.

2. 인공지능 연구 동향

트렌드 1: 딥 러닝

딥 러닝은 다층 인공 신경망을 통한 학습을 ​​말합니다. 이 네트워크 모델은 인간의 신경계를 기반으로 합니다. 인간의 두뇌에서는 신경 경로가 더 많이 사용될수록 더욱 활성화되며 소프트웨어 네트워크에도 동일하게 적용됩니다.

트렌드 2: 강화 학습

전통적인 기계 학습 모델은 데이터에서 고정된 패턴을 찾는 데 중점을 두는 반면, 강화 학습 프로그램은 한 단계 더 나아갑니다. 그들은 가능한 한 구체적인 목표를 달성하기 위해 결정을 내립니다. 이는 예측 분석에서 안내 분석으로의 전환을 반영합니다.

트렌드 3: 자연어 처리

자연어 처리와 자동 언어 인식은 모두 가장 널리 사용되는 인공 지능 기술입니다. Google의 검색 기능, Siri의 음성 명령, Amazon Alexa의 가전제품 제어 등 모두 음성 인식과 이해를 기반으로 합니다.

3. 미래의 인공지능 응용 분야: 산업 및 서비스 로봇, 사무용 소프트웨어, 연결된 전기 운송, 의료 진단 소프트웨어

미래에는 인공지능의 도움을 받아 간단한 프로세스를 학습할 수 있는 로봇이 사용될 것입니다. 공장, 창고, 병원 및 요양원 근로자를 지원합니다. 그리고 자율적인 의사 결정이 가능한 프로그램은 곧 보관 및 표준화된 프로그램 통신과 같은 간단한 관리 작업을 처리할 수 있게 될 것입니다. 연결된 e-모빌리티에서는 자율주행차가 서로 협력하여 도로 교통을 최적화합니다. 이를 통해 대도시를 교통 정체로부터 구하고 더 살기 좋은 곳으로 만들 수 있습니다. 전문가들은 또한 스마트 의료 진단 시스템이 사람들에게 큰 이점을 가져올 수 있다는 사실을 발견했습니다. 교육을 받은 후에는 이러한 시스템을 사용하여 이상 현상을 감지하고 예비 분석을 제공할 수 있습니다.

4. 새로운 경제 영향 요인

전문가들은 인공지능 기술이 경제 활동에 근본적인 변화를 가져오고 있다고 믿고 있습니다. 이제 경제 성장의 핵심 요소는 더 이상 자본이나 노동이 아니라 산업 국가들이 인공 지능 기술이 제공하는 기회를 어떻게 최대한 활용하는지에 달려 있습니다. 이러한 새로운 성장 모델의 기반은 데이터입니다. 1970년대 광유가 그랬던 것처럼 미래에는 데이터가 비즈니스와 직장에 가치를 더할 것입니다. 동시에 데이터는 기계 학습의 기초입니다. 프로그램이 처리하는 데이터가 많을수록 오류 감지, 예측, 음성 인식 또는 동작과 같은 작업을 더 정확하게 완료할 수 있습니다.

관련 학습 권장사항: 프로그래밍 비디오, 웹사이트 구축 튜토리얼

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