인공지능은 우리의 일상생활을 어떻게 향상시키는가?

2023년은 인공 지능의 발전이 제조, 소매, 금융, 마케팅, 미디어 및 기타 여러 성숙한 산업을 재편하는 해가 될 것이라는 데는 의심의 여지가 없습니다.

인공 지능은 아직 그것을 활용하는 방법을 모르는 사람들에게 계속 관심을 끌 것이며 심지어 귀찮게 할 것입니다. 그러나 광범위한 산업 분야의 기술 진보와 특정 응용 프로그램에 의한 혁신은 되돌릴 수 없는 추세가 되었으며 종종 좋은 결과를 달성합니다. 앞으로 몇 달, 몇 년 동안의 발전이 사회 전체에 발전을 가져올 수 있으므로 우리는 생성적 AI에 개방적이어야 합니다.

제너레이티브 AI가 창의적이 됩니다…

제너레이티브 AI의 매력적인 점은 기존 데이터를 분석하는 것이 아니라 이전 작업에서 훈련된 머신러닝 알고리즘을 기반으로 새롭고 독창적인 콘텐츠를 생성한다는 것입니다. 개발자들은 이를 사용하여 이미지나 텍스트를 생성하고, 코드를 작성하고, 그림을 그리고 설명하고, 심지어 비디오와 사운드도 제작했습니다. 물론 완벽하지는 않으며 다양한 결과가 나오는 경우가 많습니다. 그러나 향후 몇 년 동안 생성 AI는 디지털 콘텐츠 제작을 촉진하기 위해 인간과 유사한 콘텐츠 제작 기능을 개발할 것입니다. 이는 기술 전문 지식이 없는 사람들이 모델과 서비스에 쉽게 접근할 수 있도록 생성 AI를 기반으로 하는 전체 인프라와 생태계가 등장할 수 있음을 의미합니다. 또한 모든 사람이 더욱 효율적이고 생산적으로 일할 수 있도록 지원합니다.

AI에도 육감이 있습니다...

인간이 세상을 탐색하고 즐기고 생존하기 위해 여러 감각을 발달시켰듯이 AI도 다양한 소스로부터 학습하여 진화할 수 있습니다. 다중 모달 사전 학습 모델은 이미지, 텍스트, 음성, 수치 데이터 등 다양한 유형의 데이터를 결합하여 세상을 이해합니다. 이런 식으로 인공지능 분야에 진출할 수 있다. 이전 단일 모듈과 달리 이러한 AI 모델은 다양한 유형의 데이터를 처리하고 동시에 처리하여 많은 애플리케이션에 새로운 수준의 속도와 정확성을 제공합니다. 이는 데이터 처리 및 이해, 정보 공유, 내부 운영 강화, 고객 경험 간소화 및 최적화 측면에서 조직에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

오늘날의 인공 지능은 생산성 향상에 관한 것입니다

다중 모달 사전 훈련된 모델은 질문 이해, 추출, 생성 및 답변 측면에서 단일 모달 모델보다 성능이 뛰어납니다. 기업에 고급 모델 및 데이터 분석에 대한 액세스를 제공함으로써 다중 모드 사전 학습된 모델은 오늘날의 디지털 경제에서 기업의 생산성, 민첩성 및 효율성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

인공지능은 클라우드를 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다.

오늘날 점점 더 많은 기업이 클라우드로 마이그레이션하고 있습니다. 그러나 클라우드는 이제 분리하기가 점점 더 어려워지는 통합 서비스의 패치워크가 되어가고 있습니다. 탐색이 어려울 수 있으며 클라우드 전문가라도 한 번에 너무 많은 정보만 흡수하고 유지할 수 있습니다. 유능한 IT 직원을 채용하는 것이 더욱 어려워지고 클라우드 인재의 공급이 부족해짐에 따라 더 많은 클라우드 서비스 제공업체가 AI 기술을 사용하여 복잡성을 줄이고 클라우드 배포를 보다 효율적으로 관리하는 이유를 이해할 수 있습니다.

인공 지능으로 강화된 디지털 이미징

스마트폰만큼 작은 장치로 멋진 사진과 동영상을 촬영할 수 있다는 생각은 정말 놀랍습니다. 이 기능은 컴퓨터 이미징에 기인합니다. 컴퓨팅 이미징의 출현은 인간과 기계가 세상을 인식하는 방식을 더욱 변화시킬 것입니다. 인공 지능 및 신호 처리와 같은 기술을 사용하는 디지털 이미징을 통해 스마트폰은 전문가급 카메라처럼 작동할 수 있습니다. 디지털 이미징은 인물 조명을 강화하여 진동을 줄이는 등 모든 사람이 첨단 기술 도구를 사용할 수 있도록 함으로써 디지털 이미징에 혁명을 일으키고 있습니다.

인공지능이 탄력을 받고 있다

인공지능의 처리 효율을 높이기 위해 '메모리 처리'라는 새로운 컴퓨터 아키텍처가 등장했습니다. 전통적인 컴퓨터 시스템 아키텍처는 별도의 프로세서와 메모리 장치를 사용하여 데이터 처리 작업을 수행합니다. 이를 위해서는 프로세서와 메인 메모리 사이에 지속적인 데이터 전송이 필요합니다. 인메모리 처리는 데이터가 저장된 위치로 직접 처리를 가져와 데이터 전송을 극복함으로써 전력 소비를 줄이고 시스템 성능을 향상시킵니다. 이러한 종류의 인메모리 처리는 인공지능 시대에 중요하고 널리 사용되는 컴퓨팅 아키텍처가 될 것입니다. 개발자들은 가상 및 증강 현실부터 천문학 데이터 계산에 이르기까지 광범위한 인공 지능 애플리케이션을 지원하기 위해 인메모리 컴퓨팅 칩을 구축해 왔습니다.

물론 최고의 AI 애플리케이션에 대해서는 많은 논쟁이 있습니다. 그러나 과거의 많은 신기술에서 발견했듯이, 생성 AI는 다른 성숙한 기술과 공존할 수 있는 자리를 찾을 것이라고 믿습니다. 그것이 성숙해짐에 따라 인력의 기술을 보완하여 직장이나 집에서 우리가 더욱 효율적이고 창의적이 되도록 도와줄 것입니다.

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