수학이 어떻게 인공지능의 제3의 물결을 주도할 것인가?

자동차를 운전하는 것부터 스마트폰을 사용하는 것, 디지털 타이머가 있는 커피 머신으로 커피를 내리는 것, 온라인으로 은행 계좌에 로그인하는 것까지 오늘날 우리는 수많은 곳에서 알고리즘을 접합니다.

알고리즘은 어디에나 존재하는 특성으로 인해 산업, 학계, R&D는 물론 여러분이 생각할 수 있는 거의 모든 부문의 상상력을 사로잡았습니다. 아마도 오늘날 대부분의 다른 산업에 파급 효과를 가져올 최첨단 알고리즘의 혜택을 가장 많이 받을 수 있는 기술은 인공 지능일 것입니다. 강력한 알고리즘 개발의 핵심 구성 요소는 수학입니다. 그래프는 Shor 알고리즘이나 Schrödinger 방정식의 초석입니다. 부울 대수학은 오늘날의 "정보 시대"의 토대를 마련했습니다. 마찬가지로 1842년에 나온 Ada Lovelace의 알고리즘은 최초의 컴퓨터 프로그램으로 널리 알려져 있습니다.

상상할 수 있듯이 가장 작은 AI(인공지능) 시스템이라도 실행하려면 기본 지침이 필요합니다. 간단히 말해서, 알고리즘은 컴퓨터가 계산을 완료하는 데 도움이 되는 단계별 지침입니다. 그것들은 기계가 무엇을 해야 할지, 언제 해야 할지 정확히 알려주는 사용 설명서와 같습니다. 따라서 기본 기계 학습에서 알고리즘은 인공 지능을 구축하는 첫 번째 구조적 단계입니다. 연습하면 완벽해집니다. 따라서 AI와의 지속적인 상호 작용을 통해 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

기술로서 인공지능은 적절하게 사용된다면 무한한 잠재력을 가지고 있습니다. 앞서 언급했듯이 AI는 의료, 교육, 통신, 에너지 및 공공 안전 분야를 향상시키고 지구 온난화와 같은 중요한 문제를 해결하는 데 도움을 주고 있습니다.

불행하게도 오늘날 우리는 주로 다음과 같은 간단한 알고리즘을 사용하는 인공 지능의 초기 단계에 있습니다.

분류 알고리즘

일련의 데이터를 특정 방식으로 분류하는 알고리즘 유형입니다.

회귀 알고리즘

입력 데이터 세트를 기반으로 미래 결과를 예측하는 알고리즘 유형입니다. 이에 대한 좋은 예는 현대 기상학자들이 날씨를 예측하기 위해 사용하는 컴퓨터 프로그램입니다.

클러스터링 알고리즘

이 알고리즘은 전체 데이터 세트를 사용하여 특정 지점 간의 유사점이나 차이점을 찾습니다. 회계 문서에서 사기 거래를 식별하는 것이 이러한 인공 지능 작업의 예입니다

그러나 인공 지능 개발의 세 번째 물결에 진입하려면 감지, 학습 및 추론이 뛰어나고 일반화할 수 있는 지능이 필요합니다. 인공지능의 특성상 획기적인 발전은 수학에서 시작될 것입니다.

우리에게는 상관관계에만 초점을 맞추는 것이 아니라 기본 데이터의 맥락과 구조를 포착하는 새로운 수학 기반 도구가 필요합니다. 이러한 도구는 주로 토폴로지와 형상을 기반으로 합니다. 오늘날의 AI 전문가는 혁신적인 결과를 달성할 수 있도록 이러한 구조를 기반으로 효과적인 알고리즘을 개발하는 데 집중해야 합니다.

이 모든 것에는 새로운 사고와 새로운 학습 방식이 필요하며, 이는 기술을 사용하는 사람들이 자신의 안전 지대에서 벗어나도록 강요합니다. 중요한 진전으로 오늘날의 디지털 우선 사회에서는 미래의 수학자 및 데이터 처리자에 대한 교육이 크게 향상되어야 합니다. 인공 지능이 그 어느 때보다 더 많은 수학자들을 끌어들이고 있지만, 뇌가 작동하는 방식을 시뮬레이션하고 미래 인공 지능에 내장된 논리 기능을 더 잘 구축할 수 있게 해주는 정교한 수학적 도구가 중요합니다.

우리는 인공지능 기술의 발전을 가속화하고, 강력한 시너지 효과를 창출하고, 지식의 한계를 뛰어넘어 과학, 사회, 세계 경제에 혜택을 주어야 합니다.

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