한 글로 인공지능의 과거, 현재, 미래를 이해해보세요

인공지능(AI)이란 정확히 무엇인가요?

Artificial Intelligence, 영어 약자는 AI입니다. 인간 지능을 시뮬레이션, 확장 및 확장하기 위한 이론, 방법, 기술 및 응용 시스템을 연구하고 개발하는 새로운 기술 과학입니다.

기계, 특히 컴퓨터 시스템에 의한 인간의 지적 프로세스 모방을 인공지능이라고 합니다. 전문가 시스템, 자연어 처리, 음성 인식 및 머신 비전은 인공지능의 몇 가지 대표적인 응용 분야입니다.

인공지능은 어떻게 작동하나요?

AI에 대한 열정이 계속 커지면서 기업들은 자사의 제품과 서비스에 AI가 어떻게 통합되는지 보여주기 위해 안간힘을 쓰고 있습니다. 그들이 인공 지능이라고 부르는 것은 일반적으로 기계 학습과 같은 인공 지능의 한 구성 요소일 뿐입니다. AI에는 기계 학습 알고리즘을 작성하고 훈련하기 위한 특수 하드웨어와 소프트웨어가 필요합니다. 현재 AI와 동의어인 단일 프로그래밍 언어는 없지만 Python, R, Java를 포함하여 눈에 띄는 몇 가지 언어가 있습니다.

AI 시스템은 일반적으로 대량의 레이블이 지정된 훈련 데이터를 소비하고 데이터의 상관 관계 및 패턴을 평가한 다음 이러한 패턴을 사용하여 미래 상태를 예측합니다. 수백만 개의 인스턴스로부터 학습함으로써 텍스트 채팅 예제가 제공되는 챗봇은 인간과 현실적인 대화를 나누는 방법을 배울 수 있습니다. 대조적으로, 이미지 인식 프로그램은 사진 속 항목을 인식하고 설명하는 방법을 학습할 수 있습니다.

학습, 추론, 자기 교정은 인공지능 프로그래밍이 중점을 두는 세 가지 인지 기능입니다.

학습 프로세스 - AI 프로그래밍의 이 구성 요소에는 데이터를 수집하고 데이터를 사용 가능한 정보로 변환하는 규칙 개발이 포함됩니다. 이러한 규칙을 알고리즘이라고 하며, 알고리즘은 컴퓨터 장치에 특정 작업을 단계별로 수행하는 방법을 가르칩니다.

추론 프로세스 - AI 프로그래밍의 이 영역은 주어진 결과를 달성하기 위한 최선의 방법을 선택하는 것과 관련이 있습니다.

자가 수정기 – AI 프로그래밍의 이 기능은 알고리즘을 지속적으로 미세 조정하고 가장 정확한 결과를 제공하도록 설계되었습니다.

다양한 유형의 인공지능 분류를 이해하세요

인공지능 연구는 컴퓨터가 인간의 기능을 모방하도록 하는 것이 목표이기 때문에 인공지능 시스템이 인간의 기술을 어느 정도 복제할 수 있는지가 인공지능 분류의 기준으로 사용됩니다. 따라서 인공지능은 다양성과 성능 측면에서 기계가 인간과 얼마나 잘 비교되는지에 따라 여러 범주 중 하나로 분류될 수 있습니다.

이러한 시스템에서는 인간과 더 유사한 기능을 수행할 수 있고 비슷한 수준의 기능을 갖춘 인공 지능이 더 발전된 것으로 간주됩니다. 이와 대조적으로 기능과 성능이 제한된 AI는 더 간단하고 덜 진화된 것으로 간주됩니다.

이 기준에 따라 인공지능은 대개 두 가지 범주로 나뉩니다. 한 가지 분류는 AI 및 AI 지원 로봇과 인간의 마음의 유사성, 그리고 인간처럼 "생각"하고 심지어 "느끼는" 능력을 기반으로 합니다. 이 분류 시스템에 따르면 AI 또는 AI 기반 시스템에는 반응형 기계, 제한된 메모리 기계, 마음 이론, 자기 인식 AI의 네 가지 범주가 있습니다.

Reactive Machines은 메모리가 없으며 작업별로 다릅니다. Deep Blue와 마찬가지로 1990년대 Garry Kasparov를 물리친 IBM 체스 소프트웨어입니다. Deep Blue는 체스판의 말을 식별하고 예측할 수 있지만 기억력이 부족하기 때문에 과거 경험을 사용하여 미래 경험에 영향을 미칠 수 없습니다.

제한된 메모리 – 이러한 AI 시스템에는 메모리가 있기 때문에 이전 경험을 사용하여 미래 판단을 내릴 수 있습니다. 이것이 자율주행차를 위한 의사결정 메커니즘 중 일부가 만들어지는 방식입니다.

Theory of Mind는 심리학에서 사용되는 단어입니다. 이를 인공지능에 적용하면 기계가 감정을 이해할 수 있는 사회적 지능을 갖고 있다는 뜻이다. 이런 종류의 인공지능은 인간의 행동을 예측하고 인간의 의도를 추론할 수 있는데, 이는 인공지능 시스템이 인간 팀의 필수적인 구성원이 되기 위해 필수적인 능력이다.

자기 인식 – 이러한 유형의 AI 시스템에는 자의식이 있어 의식을 제공합니다. 자기 인식 기계는 현재 상황을 알고 있습니다. 현재 이런 형태의 인공지능은 존재하지 않습니다.

그러나 기술 용어에서 더 일반적으로 사용되는 대체 분류 체계는 기술을 ANI(Artificial Narrow Intelligence), AGI(Artificial General Intelligence) 및 ASI(Artificial Super Intelligence)로 분류하는 것입니다.

좁은 의미의 인공 지능(ANI)

이러한 형태의 AI는 지금까지 구축된 가장 복잡하고 유능한 AI를 포함하여 기존의 모든 AI를 포괄합니다. 협소한 인공지능이란 인공지능 시스템이 인간과 유사한 기술을 보여주면서 독립적으로 하나의 작업만 완료할 수 있다는 것을 의미한다. 이러한 기계는 설계된 작업만 수행할 수 있으므로 제한적이거나 좁은 범위의 기능을 제공합니다. 위의 분류에 따르면 이러한 시스템에는 반응적이고 제한된 메모리를 가진 모든 유형의 인공 지능이 포함됩니다. ANI에는 기계 학습과 딥 러닝을 사용하여 스스로 훈련하는 최첨단 인공 지능도 포함되어 있습니다.

일반인공지능(AGI)

인공지능 에이전트가 인간과 똑같이 학습하고, 인지하고, 이해하고, 기능할 수 있는 능력을 일반 인공지능이라고 합니다. AI 시스템은 인간의 다기능 능력을 모방함으로써 인간과 동일한 능력을 갖게 됩니다. 이러한 시스템은 수많은 기능을 독립적으로 구축하고 도메인 전반에 걸쳐 연결 및 일반화를 수행하여 교육 시간을 크게 단축할 수 있습니다.

슈퍼 인공 지능(ASI)

ASI(슈퍼 인공 지능)의 탄생은 의심할 여지 없이 인공 지능 연구의 정점을 의미할 것입니다. ASI는 지구상에서 가장 경쟁력 있는 지능 형태가 될 것이기 때문입니다. 인간 지능을 모방하는 것 외에도 ASI는 대폭 증가된 메모리, 더 빠른 데이터 처리 및 분석, 더 뛰어난 의사 결정 기능으로 인해 수행하는 모든 면에서 더 뛰어납니다. AGI와 ASI의 발전은 특이점(Singularity)이라는 시나리오로 이어질 것입니다. 이처럼 강력한 도구를 마음대로 사용할 수 있다는 유혹이 있지만, 이러한 장치는 우리의 존재, 또는 적어도 우리의 삶의 방식을 위태롭게 할 수 있습니다.

머신러닝과 딥러닝의 차이점은 무엇인가요?

기계 학습은 시스템이 해당 수준으로 코딩하지 않고도 경험을 통해 학습하고 성장할 수 있도록 하는 인공 지능(AI)의 하위 집합 또는 응용 프로그램입니다. 머신러닝은 데이터를 사용하여 학습하고 올바른 결과를 얻습니다. 머신러닝에는 데이터를 읽고 이를 사용하여 스스로 학습하는 컴퓨터 소프트웨어를 만드는 것이 포함됩니다.

딥 러닝은 인공 신경망과 순환 신경망을 포함한 기계 학습의 하위 집합입니다. 알고리즘과 그 방법을 사용하여 복잡한 문제를 해결합니다. 알고리즘은 머신러닝과 동일한 방식으로 구축됩니다. 그러나 더 많은 알고리즘 계층이 있습니다. 알고리즘의 네트워크를 인공 신경망이라고 합니다. 간단히 말해서, 뇌의 모든 신경망이 연결되어 있기 때문에 인간 뇌의 작동 모드를 시뮬레이션하는 것이 딥러닝의 개념입니다.

간단한 통계 학습, 전통적인 머신 러닝, 다양한 히든 레이어가 있는 신경망의 성능과 데이터 양의 관계

아래 표는 머신 러닝과 딥 러닝을 비교합니다.

글로벌 인공 지능 시장 규모

	기계 학습	딥 러닝
1	머신러닝은 딥러닝의 상위집합입니다	딥러닝은 머신러닝의 하위집합입니다
2	머신러닝 데이터와 학습 데이터 구조화된 데이터를 사용하기 때문에 큰 차이가 있습니다.	딥러닝의 데이터 형식은 신경망(ANN)을 사용하기 때문에 매우 다릅니다.
3	머신러닝은 인공지능 개발의 다음 단계입니다.	딥 러닝은 머신러닝 개발의 다음 단계입니다. 본질적으로 기계 학습의 깊이를 나타냅니다.
4	수천 개의 데이터 포인트가 기계 학습에 사용됩니다	수백만 개의 데이터 포인트가 빅 데이터를 구성합니다
5	출력: 분수 분류와 같은 숫자 값.	숫자부터 자유 텍스트, 소리 등 자유 형식 기능까지 무엇이든 허용됩니다.
6	다양한 자동화 알고리즘을 사용하여 입력을 모델 기능으로 변환하고 향후 작업을 예측합니다.	데이터의 특징과 관계를 분석하기 위해 처리 계층을 통해 데이터를 보내는 신경망이 사용됩니다.
7	데이터 분석가는 데이터 세트의 특정 변수를 평가하는 알고리즘을 발견합니다.	일단 구현되면 알고리즘은 본질적으로 데이터 분석에서 자신을 설명합니다.
8	머신러닝은 경쟁에서 앞서고 새로운 기술을 배우는 데 자주 사용됩니다.	딥 러닝은 까다로운 기계 학습 문제를 해결하는 데 사용됩니다. ㅋㅋㅋ

글로벌 인공 지능(AI) 시장은 2021년 870억 4천만 달러 규모였으며, 2022년부터 2030년까지 연평균 성장률 38.1%로 성장해 2030년까지 1조 5,971억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. . 전세계적인 코로나19 팬데믹은 이례적이고 놀라운 상황이었으며, 팬데믹 이전 수준에 비해 모든 부문에서 이 기술에 대한 수요가 예상보다 높았습니다. 2022년 세계 시장은 2019년 대비 150% 성장할 것으로 추정된다.

​​https://www.php.cn/link/7439aebdba054f0d586d486ef2aff185​​

성장 요인

기술 혁신은 항상 대부분의 산업에서 중요한 부분이었습니다. 최근에는 디지털 기술과 인터넷의 대중화로 인해 글로벌 인공지능 산업의 발전이 크게 촉진되었습니다. 거대 기술 기업의 R&D에 대한 막대한 지출은 다양한 산업 분야에서 지속적으로 기술 발전을 주도하고 있습니다. 자동차, 의료, 은행 및 금융, 제조, 식품 및 음료, 물류, 소매 등 다양한 최종 사용 부문에서 AI 기술에 대한 수요가 증가하면서 향후 글로벌 AI 시장이 성장할 가능성이 높습니다.

수많은 의료기기의 인기 증가와 새로운 전기 자동차의 자율 주행 기능이 글로벌 인공 지능 시장의 성장을 크게 주도하고 있습니다. 글로벌 디지털화 추세는 시장 성장에 유리한 영향을 미치고 있습니다. Google, Microsoft, IBM, Amazon, Apple을 포함한 세계 최고의 IT 대기업들은 다양한 인공 지능 애플리케이션을 홍보하고 개발하기 위한 노력을 강화하고 있습니다. 인공 지능에 대한 접근성을 개선하려는 거대 기술 기업의 노력은 예측 기간 동안 글로벌 인공 지능 시장의 성장을 이끌 것으로 예상됩니다.

지난 5년 동안 의학과 헬스케어 분야는 전 세계적으로 AI에 대한 민간 투자에서 가장 많은 금액(289억 달러)을 유치했습니다.

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