최근 몇 년 동안 인공 지능(AI)은 과학 및 일반 커뮤니티에서 가장 인기 있는 주제 중 하나가 되었습니다.
그러나 AI가 정확히 무엇입니까?
이 종합 가이드는 AI의 역사와 기원부터 현재 응용 프로그램 및 미래 잠재력에 이르기까지 AI에 대해 알아야 할 모든 것을 탐구합니다.
당신이 완전한 초보자이든 숙련된 전문가이든 이 가이드는 AI에 대한 포괄적인 이해를 제공할 것입니다. 시작하겠습니다!
인공 지능이란 무엇입니까?
전체적으로 AI는 모든 형태의 지능적 행동을 포괄하는 포괄적인 용어입니다. 이 단어는 "예술을 사랑하는 사람"을 의미하는 그리스어와 "지능적인"을 의미하는 라틴어에서 유래했습니다.
따라서 기본적으로 인간의 행동을 모방하는 컴퓨터 기반 시스템이라는 의미에서 "인공 지능"을 의미합니다.
컴퓨터가 지능적인 행동을 보이도록 하는 연구와 관련된 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 이 동작은 얼굴 인식에서 음성 명령에 응답하는 것까지 무엇이든 될 수 있습니다.
인공 지능의 역사
많은 것들과 마찬가지로 AI는 새로운 아이디어가 아닙니다. 수세기 동안 존재해 왔지만 실제로는 1950년대에 들어서야 시작되었습니다. AI의 최초 사용은 고대 그리스인이었습니다.
예를 들어, 그들은 군대와 사업에서 그들을 돕는 데 사용되는 언어 처리 시스템을 만들었습니다.
1950년대 후반, AI가 본격화되기 시작했습니다. 첫 번째 주목할만한 이정표는 "엘리자"로 알려진 최초의 범용 AI의 생성이었습니다.
Joseph Weizenbaum은 1960년대 MIT에서 Eliza를 개발했습니다. AI는 대화를 학습 및 교육 방식으로 사용하여 사람들이 서로 의사 소통할 수 있도록 설계되었습니다. Eliza는 Turing 테스트를 통과한 최초의 컴퓨터 프로그램이었습니다.
Turing 테스트는 AI 시스템이 뛰어난지 여부를 판단하는 방법입니다.
이후 AI 분야가 폭발했다. 오늘날 AI는 매우 활발하고 성장하는 분야입니다. 최신 AI 기술에 대해 읽으면 AI의 가장 흥미로운 발전에 대해 알 수 있습니다.
AI가 필요한 이유는 무엇입니까?
AI의 잠재력을 깨닫는 기술 기업이 늘어남에 따라 AI는 점점 대중화되고 있습니다. 결국 우리는 Google 검색에서 iPhone의 Siri에 이르기까지 모든 것에 AI를 사용합니다.
그래서, 큰 문제는 무엇입니까?
AI는 인간의 두뇌보다 더 효율적인 시스템을 만드는 좋은 방법입니다. AI 시스템은 인간이 할 수 없는 방식으로 경험을 통해 학습하고 정보를 분석할 수 있습니다.
예를 들어, AI 시스템은 우리가 제공하는 모든 데이터를 활용하고 해당 정보를 기반으로 결정을 내리는 방법을 배우는 데 능숙합니다.
AI의 또 다른 훌륭한 예는 Google 검색 엔진입니다. 500초 미만의 찰나의 시간에 XNUMX억 페이지가 넘는 정보를 검색할 수 있을 정도로 똑똑합니다. 그러나 과거에는 이러한 종류의 검색을 수행하는 데 전 인류가 몇 년이 걸렸을 것입니다.
흥미로운 사실은 많은 정보를 빠르게 처리할 수 있다는 것입니다. 인간의 두뇌는 분당 약 100,000개의 단어만 처리할 수 있습니다. 그러나 AI는 분당 약 XNUMX단어의 속도로 데이터를 처리할 수 있습니다. 이것은 AI가 인간보다 훨씬 더 효율적일 수 있음을 의미합니다.
AI는 어떻게 작동합니까?
먼저, 우리는 어떻게 인간의 뇌 운영합니다. 그것은 우리가 정보를 저장하는 방법에 관한 것입니다. 인간의 뇌는 뉴런이라고 불리는 셀 수 없이 많은 세포로 구성되어 있습니다. 이 뉴런은 우리의 모든 생각과 의사 결정을 담당합니다.
뉴런은 시냅스를 통해 다른 뉴런과 연결됩니다. 이 시냅스는 뉴런을 연결하는 작은 다리와 같습니다. 우리가 새로운 것을 배울 때 뇌의 뉴런은 연결되어 새로운 시냅스를 형성합니다. 이것이 우리가 정보를 저장하는 방법입니다.
유사하게, 우리가 그 정보를 기억하고 싶을 때 우리는 그 정보를 저장하는 데 사용되는 시냅스에 접근할 수 있습니다. 이것이 우리가 결정을 내리는 방법입니다.
이제 뇌가 어떻게 작동하는지 이해했으므로 AI가 작동하는 방식을 이해할 수 있습니다. 그런 다음 AI가 더 잘 작동하도록 하는 방법을 배울 수 있습니다.
AI에는 두 가지 주요 유형이 있습니다. 규칙 기반 AI와 학습 AI가 그것이다.
규칙 기반 AI
가장 기본적인 AI 유형입니다. 이것은 컴퓨터에 따라야 할 일련의 규칙을 줄 때입니다. 이러한 규칙은 컴퓨터가 이해할 수 있는 방식으로 설정됩니다. 이것은 AI의 기본 형태입니다.
예를 들어 얼굴을 인식하도록 컴퓨터에 지시하는 프로그램은 간단한 규칙 기반 AI입니다. 이 프로그램은 얼굴과 사람에 대한 모든 정보를 데이터베이스에 저장할 수 있습니다.
그런 다음 새 얼굴이 제시되면 새 얼굴을 얼굴 데이터베이스와 비교할 수 있습니다. 일치하는 항목을 찾으면 컴퓨터에 해당 얼굴을 인식하도록 지시할 수 있습니다.
이러한 유형의 AI의 가장 일반적인 예는 게임 플레이 프로그램입니다.
이전에는 이러한 프로그램이 모두 특정 방식으로 작성되었습니다. 프로그래머는 프로그램이 게임이 무엇인지 이해하도록 해야 했습니다. 그런 다음 그는 게임에서 이기기 위해 필요한 것을 프로그램에 가르쳐야 했습니다.
오늘날 AI 시스템은 보다 일반적인 방식으로 작성될 수 있습니다. 프로그래머는 AI에게 게임이 무엇인지 가르칠 필요가 없습니다. 대신 그는 AI에게 게임 방법에 대한 규칙만 제공하면 됩니다.
AI 학습
이것은 컴퓨터에게 스스로 학습하는 방법을 가르칠 때입니다. 이것은 AI의 보다 발전된 형태입니다.
예를 들어 상자를 집는 로봇을 만든다고 가정해 보겠습니다. 이 로봇은 경험을 통해 이를 수행하는 방법을 배울 수 있어야 합니다. 로봇은 상자를 집는 방법에 대한 모든 정보를 저장해야 합니다.
그런 다음 새 상자가 표시되면 해당 정보를 사용하여 상자를 선택할 수 있습니다.
이것은 Amazon의 Alexa가 사용하는 AI 유형입니다.
인공 지능의 미래 잠재력
이제 AI가 작동하는 방식에 대한 기본적인 이해를 얻었으므로 AI가 미래에 우리를 어떻게 도울 수 있는지 알 수 있습니다. AI는 우리가 많은 것을 자동화할 수 있게 해줄 것입니다. AI를 사용하여 일자리를 찾고, 의학적 문제를 진단하고, 신제품을 설계하고, 결정을 내릴 수 있습니다.
그러나 AI에도 단점이 있습니다. 그것은 많은 일자리를 대체할 것입니다.
우리는 더 나은 제품을 만들고 더 적은 사람으로 더 많은 일을 할 수 있을 것입니다. 반면에 더 적은 시간에 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다.
미래에는 AI가 많은 역할을 하는 것을 보게 될 것입니다. 그러나 현재 AI는 주로 데이터 분석 및 정보 검색에 사용됩니다.
결론
AI의 가능성은 무궁무진합니다.
그러나 AI의 미래는 여전히 공중에 떠 있습니다. 우리는 미래가 어떻게 될지 모릅니다.
그렇기 때문에 AI가 업무의 미래에 어떤 영향을 미칠 것인지 이해하는 것이 중요합니다. 우리는 우리가 무엇을 하고 있고 AI의 결과를 알아야 합니다.
그러나 AI는 이미 우리의 일상과 경제에 중대한 영향을 미치고 있습니다.
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