첨단 기술 산업이 기하급수적인 비즈니스 성장을 위해 AI를 활용하는 방법

인공 지능과 기계 학습은 거의 모든 산업 분야에서 발전하고 있습니다. 다음 목표는 첨단 산업입니다. 공학 및 기계 분야에서 인공 지능의 출현은 많은 질문을 제기했습니다. 첨단 산업에서 인공 지능의 범위는 무엇입니까? AI에 투자하는 것이 좋은 생각입니까? AI가 엔지니어를 대체할 것인가? 인공 지능이 모든 첨단 분야를 추월하기 쉽습니까?

인공 지능이 빠르게 발전하고 있다는 것은 의심의 여지가 없습니다. 다용도 응용 프로그램이 가능하며 많은 산업 분야에서 놀라운 변화를 가져왔습니다. 우리 앞에는 Google, Amazon 및 Facebook 알고리즘의 예가 있습니다. 그러나 현재 AI의 발전으로 첨단 기계 및 엔지니어링 산업을 빠른 시일 내에 추월할 수 없습니다. 업계의 전통적인 도구를 수정할 수는 있지만 인력 없이는 쓸모가 없습니다.

이 기사에서는 첨단 산업에서 인공 지능의 범위를 평가했습니다. 우리는 또한 업계에서 AI를 채택하는 데 있어 장애물에 대해서도 논의했습니다.

하이테크 산업에서 AI의 범위

AI는 이제 하이테크를 포함한 거의 모든 산업의 일부입니다. 최근 몇 년 동안 상당한 진전을 이뤘고 기술 분야에서 좋은 범위를 갖고 있는 것 같습니다.

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효율적인 조사

인공 지능의 가장 중요한 발전은 연구 분야입니다. 오늘날 AI 도구와 소프트웨어는 데이터를 보유하고 평가하는 데 훨씬 더 효율적입니다. 그들은 기존 연구를 최대한 활용하는 연구자를 돕습니다. 이제 연구원은 AI의 도움으로 이전 작업에서 정보를 추출하는 데 시간을 투자하는 것보다 새로운 솔루션을 찾는 데 더 집중할 수 있습니다.

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더 큰 데이터베이스

인공 지능은 인간의 두뇌보다 훨씬 빠르고 효율적으로 데이터를 처리하고 평가할 수 있습니다. 기존 컴퓨팅 장치보다 훨씬 더 많은 데이터를 보유하고 단 몇 초 만에 처리할 수 있습니다. 이제 기존 데이터베이스를 수백 년 된 데이터와 상호 연관시킬지 여부입니다. 또는 광범위한 데이터베이스를 기반으로 결과를 도출해야 하는 경우 AI 소프트웨어 및 도구가 도움이 될 것입니다. 그들은 데이터 분석가의 효율적인 조수 역할을 할 수 있으며 언젠가는 자신의 역할을 맡을 수도 있습니다.

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정확성 보장

AI 도구와 소프트웨어는 훨씬 더 큰 데이터베이스와 함께 작동하며 대부분의 경우 정확한 판단을 내릴 것으로 기대됩니다. 예를 들어, 인간의 뇌는 금속이나 화학 물질을 식별하는 데 혼동을 일으킬 수 있습니다. 하지만 AI 도구는 이를 정확하고 효율적으로 감지할 수 있습니다.

마찬가지로 지문 감지 및 얼굴 특징 감지는 AI 도구를 사용하여 신속하고 의심의 여지 없이 수행할 수 있습니다. AI 도구의 정확성으로 인해 미래에는 인공 지능이 많은 엔지니어와 전문가를 대체할 것이라고 가정합니다.

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AI 도입의 장벽

첨단 산업에서 AI의 범위는 꽤 유망해 보이지만 AI를 채택하는 데에는 몇 가지 장애물이 있습니다.

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더 높은 리소스 소비

모든 AI 기반 프로젝트에는 많은 시간과 투자가 필요합니다. 산업 및 조직에는 AI 모델을 실행하기 위한 특수 하드웨어 및 소프트웨어 도구가 필요합니다. 게다가 모델을 훈련시키는 것 자체가 시간과 비용이 많이 드는 절차입니다.

AI 실험의 성공률이 밝지 않기 때문에 많은 투자자들이 그러한 프로젝트에 자신의 자원을 투자하는 것을 꺼립니다. 따라서 고위험 AI 프로젝트에 대한 투자의 한계는 하이테크 산업에서 AI를 도입하는 데 있어 가장 큰 걸림돌 중 하나입니다.

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길고 지루한 프로세스

AI 기반 하드웨어를 구축하고 AI 모델을 훈련시키는 것은 시간이 많이 걸리고 지루한 과정입니다. 느린 속도로 결과를 산출합니다.

첨단 산업의 빠른 속도를 염두에 두고 대부분의 AI 기계와 모델은 실제 실행도 되기 전에 구식이 됩니다. 아이디어와 실행 사이의 이러한 시간 경과는 AI를 개발하는 데 방해가 됩니다.

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데이터 의존성

AI 도구와 소프트웨어는 데이터 피드에 의존합니다. 그들은 시스템에 있는 데이터만 처리하고 평가할 수 있습니다. 기존 정보의 범위를 넘어서는 것은 AI 도구의 능력을 넘어서는 것입니다. 또한, 공급된 데이터의 오류를 감지할 수 없습니다.

따라서 데이터를 공급할 때 사람이 실수하면 전체 AI 모델이 실패할 수 있습니다. 따라서 이러한 데이터 의존성은 하이테크 산업에서 채택하는 데 있어 또 다른 주요 장애물입니다.

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창의력 부족

첨단 산업은 빠르고 효율적인 의사 결정을 요구합니다. 안타깝게도 AI 도구는 많은 상황에서 빠르고 효율적인 판단을 내릴 수 있지만 창의성이 부족합니다.

현재까지 어떤 AI 도구도 인간의 마음처럼 시나리오를 기반으로 추상적인 결정을 내릴 수 없습니다. 의심할 여지 없이 AI 도구는 다재다능하지만 인간 두뇌의 창의적 능력에는 한참 뒤쳐져 있습니다.

마무리

인공 지능은 첨단 산업, 특히 통신 및 컴퓨팅 분야에서 좋은 범위를 가지고 있는 것 같습니다. 그러나 생명 공학 및 공학 분야에서 채택되기까지는 아직 갈 길이 멉니다.

AI는 고위험 투자입니다. 그리고 AI 채택을 꺼리는 것이 AI의 발전과 발전에 큰 걸림돌이 됩니다.

이미지 크레디트:저자 제공; 감사합니다!