인공지능이란?

인공지능이란 무엇입니까?

인공 지능(AI) 또는 기계 지능(Machine Intelligence)은 인간을 대신하여 자율적으로 의사 결정을 내리고 작업을 수행하는 방법을 배울 수 있는 기술을 구축하고 관리하는 데 중점을 둔 컴퓨터 과학의 한 분야입니다.

인공 지능은 단일 기술이 아닙니다. 그것은 머신러닝, 전문가 시스템, 생성형 AI, 특정 유형의 로봇 공학을 지원하는 모든 유형의 소프트웨어 또는 하드웨어 구성 요소를 포함하는 포괄적인 용어입니다.

오늘날의 인공 지능은 주로 기존 CMOS 기반 하드웨어에서 작동하며 기존 알고리즘과 데이터 기반 기계 학습 모델이 혼합되어 있습니다.

인공지능 기술의 일상적인 활용도가 높아짐에 따라, 저전력 소비와 실시간 처리에 최적화된 특수 하드웨어와 알고리즘의 설계를 통해 인간 뇌의 구조를 모방하고자 하는 연구 분야인 뉴로모픽 엔지니어링에 대한 관심이 높아지고 있습니다.

인공지능의 비즈니스 활용 방안

인공지능은 현재 실험실 및 상업/소비자 환경에서 다음 기술을 포함한 다양한 기능에 적용되고 있습니다:

• 인공 신경망(ANN)은 인간 뇌의 구조와 기능에서 영감을 얻은 계산 모델입니다. 인공 신경망은 정보를 처리하고 전송하는 상호 연결된 노드(뉴런)로 구성되어 네트워크가 훈련을 통해 데이터로부터 패턴과 관계를 학습할 수 있도록 합니다.
• 딥 러닝은 기계 학습 알고리즘을 점점 더 복잡하고 추상적인 계층 구조로 쌓는 반복적인 인공 지능 접근 방식을 사용합니다. 딥 러닝은 현재 사용되고 있는 가장 정교한 인공 지능 아키텍처입니다.
• 음성 인식을 통해 지능형 시스템은 사람의 음성을 텍스트나 코드로 변환할 수 있습니다.
• 자연어 생성은 인간과 컴퓨터 간의 상호 작용을 가능하게 합니다.
• 컴퓨터 비전을 통해 기계는 이미지를 스캔하고 비교 분석을 통해 이미지의 객체를 식별할 수 있습니다.
• 전문가 시스템은 1970년대와 1980년대에 개발된 가장 초기의 인공 지능 기술 중 하나에 해당합니다. 이러한 시스템은 특정 분야에서 인간 전문가의 지식과 의사 결정 과정을 포착하고 그 지식을 사용하여 권장 사항을 제공하거나 의사 결정을 내리는 데 사용하는 것을 목표로 합니다. 전문가 시스템은 딥 러닝과 신경망과 같은 최신 인공 지능 기술만큼 광범위하게 논의되지는 않았지만, 의료, 금융 및 엔지니어링 분야에서 여전히 실용적으로 사용되고 있습니다.

테크허브가 설명하는 인공지능

인공 지능은 공상과학을 의식하는 절대 컴퓨터를 자주 언급하지만, 오늘날의 현실은 매우 다릅니다. 현실 세계에서 인공 지능 시스템은 이미지 인식, 언어 번역 또는 데이터 분석과 같은 특정 작업을 수행하도록 설계된 특수 도구입니다. 이러한 시스템은 의식, 감정 또는 자기 인식이 부족합니다. 대신 데이터로부터 학습한 알고리즘과 패턴을 기반으로 작동하며, 프로그래밍과 학습에 의해 기능이 제한됩니다.

인공지능의 종류와 차이점은 무엇입니까?

인공 지능은 흔히 약한 인공 지능과 강한 인공 지능의 두 가지로 분류됩니다. 오늘날 대부분의 인공 지능 애플리케이션은 약한 인공 지능인 기계 학습 애플리케이션입니다.

• 약인공지능 (Weak AI, narrow AI)는 미리 정해진 제한된 기능만 수행합니다.
• 강인공지능(General AI, Strong AI) 다양한 자극에 따라 자율적으로 기능하는 인간의 사고력과 동등하거나 동등한 인공지능
• 슈퍼 인공지능은 언젠가는 인간의 지능을 넘어 세계를 지배할 수 있을 것으로 예상됩니다.

인공지능도 4가지로 세분되어 있습니다.

1. 반응형 AI는 실시간 데이터에 의존하여 의사 결정을 내립니다.
2. 제한된 메모리 AI는 저장된 데이터에 의존하여 의사 결정을 내립니다.
3. 마인드 이론 AI는 의사 결정에서 사용자 의도와 같은 주관적인 요소를 고려할 수 있습니다.
4. 자가 인식 AI는 목표를 독립적으로 설정하고 이를 달성하기 위한 최선의 방법을 결정하기 위해 데이터를 사용하려는 인간과 같은 의식을 가지고 있습니다.

이러한 차이를 시각화하는 좋은 방법은 인공지능을 전문 포커 플레이어로 상상하는 것입니다. 반응형 플레이어는 현재 플레이하고 있는 카드를 기반으로 모든 결정을 내리지만, 기억력이 제한된 플레이어는 자신과 다른 플레이어의 과거 결정을 고려합니다.

마음의 이론 플레이어는 다른 플레이어의 행동 신호를 고려하는 유형이며, 마지막으로 자기 인식 플레이어는 생계를 위해 포커를 하는 것이 정말로 자신의 시간과 노력을 최대한 활용하는지에 대해 생각하는 유형입니다.

인공지능과 머신러닝의 차이점

머신 러닝은 컴퓨터가 데이터로부터 학습할 수 있는 모델을 구축하는 데 초점을 맞춘 인공 지능의 하위 집합입니다. 머신 러닝 모델은 작업을 수행하도록 명시적으로 프로그래밍하는 대신 데이터를 사용하여 예측이나 결정을 내립니다.

기본적으로 모든 머신러닝은 AI 기반이지만 모든 AI가 머신러닝 기술을 사용하는 것은 아닙니다. 예를 들어 규칙 기반 전문가 시스템과 기호 AI는 AI의 범주에 속하지만, 반드시 머신러닝과 같은 방식으로 데이터로부터 학습하는 것은 아닙니다.

인공 지능의 진화 단계

인공 지능은 정기적으로 모든 의사 결정을 내리기 위해 전체 시스템을 대체하거나 특정 프로세스를 개선하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 표준 창고 관리 시스템은 다양한 제품의 현재 수준을 보여줄 수 있지만, 지능형 시스템은 부족 현상을 파악하고 원인과 전체 공급망에 미치는 영향을 분석하여 이를 해결하려는 조처를 할 수도 있습니다.

인공 지능의 활용도가 높아지고 광범위해짐에 따라 더 빠르고 에너지 효율적인 정보 처리에 대한 수요가 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 전통적인 디지털 처리 하드웨어는 이러한 수요를 따라가지 못합니다. 연구자들은 인공 뉴런과 시냅스 네트워크가 빠른 속도와 적응형 학습 능력을 갖춘 정보를 에너지 효율적이고 확장 가능한 방식으로 처리하는 뇌에서 영감을 얻은 대체 아키텍처를 고려하고 있습니다.