인공지능의 장점과 단점

인공 지능(AI) 오늘날 가장 유망한 성장 기술 중 하나입니다. 컨설팅 회사 Gartner가 최근 발표한 데이터에 따르면AI를 구현한 조직 성장 2018년과 2019년 사이에 4%에서 14%로 증가했습니다.

실제로 같은 컨설팅 회사에서 2020년 기술 트렌드에 인공 지능을 포함시켰습니다. 특히 AI는 IT 보안 개선에 중점을 둡니다.

AI는 인더스트리 4.0의 핵심 기술입니다. 기업과 디지털 혁신 프로세스를 시작하려는 모든 사람들에게 제공하는 모든 이점 때문에 프로세스에서 이를 채택해야 합니다.

인공 지능이란 무엇입니까?

인공 지능의 개념은 오래전부터 존재해 왔습니다. 사실, 존 매카시 1950에 인공 지능이라는 용어를 만들었습니다. 및 앨런 튜링 같은 해 "Computing Machinery and Intelligence"라는 제목의 기사에서 이미 이러한 현실에 대해 이야기하기 시작했습니다.

그 이후로 이 컴퓨터 과학 분야는 많이 발전했습니다.

Massachusetts Institute of Technology Patrick H. Winston 교수 IA는 "생각, 인식 및 행동을 연결하는 반복 모델을 지원하는 표현에 의해 노출되는 제약 조건 활성화 알고리즘입니다. "

DataRobot CEO Jeremy Achin과 같은 다른 저자 , 인공 지능을 인간 지능이 필요한 작업을 수행하는 기계에 사용되는 컴퓨터 시스템으로 정의합니다.

Tech Target의 기술 백과사전 책임자인 Margaret Rose는 학습, 추론 및 자기 교정과 같은 다양한 인간 프로세스를 시뮬레이션하는 시스템입니다.

우리가 볼 수 있듯이 AI의 세 가지 정의는 생각하는 기계 또는 컴퓨터 시스템을 나타냅니다. 인간만이 할 수 있는 작업을 수행하기 위해 인간 지능을 모방한 추론을 내보냅니다.

그러나 다른 출처에서는 더 나아가 AI를 복잡한 문제를 해결하는 데 사용되는 컴퓨터 시스템으로 정의합니다. 인간 두뇌의 능력을 초월합니다.

이런 의미에서 AI는 기계의 힘을 활용하여 인간의 마음이 도달할 수 없는 복잡한 문제를 해결합니다.

미래 생활 연구소 회장, Max Tegmark , 이 방향으로 촬영하고 "우리가 문명에 대해 좋아하는 모든 것은 우리 지능의 산물이기 때문에 인공 지능으로 인간 지능을 증폭하면 문명이 전례 없이 번창하도록 도울 수 있습니다."

이 문제와 관련하여 Google Deep Mind 및 Oxford University AI가 손상되고 읽을 수 없는 고대 그리스 텍스트를 해독할 수 있다는 결론을 내린 연구를 수행했습니다. 역사가와 서사학자의 오류율이 57.3%인 반면, 이 위업을 담당하는 알고리즘의 오류율은 30.1%입니다.

이 예는 AI가 인간의 능력을 넘어선 방법을 보여줍니다. 복잡한 문제를 해결하기 위해. 하지만 AI는 어떻게 작동합니까?

AI는 어떻게 작동합니까?

AI는 프로그래밍 규칙과 그 하위 집합 기계 학습(ML)에서 작동하는 알고리즘을 통해 작동합니다. 및 딥 러닝(DL)과 같은 다양한 ML 기술.

머신 러닝(ML)

인공 지능의 한 분야입니다. 시간이 지남에 따라 학습하고 개선하기 위해 개발된 알고리즘에 대한 기술 개발을 담당하는 가장 일반적인 것 중 하나입니다. 많은 양의 코드와 복잡한 수학 공식이 포함됩니다. 기계가 주어진 문제에 대한 해결책을 찾을 수 있도록 합니다.

AI의 이러한 측면은 가장 개발된 상업적 또는 사업용 현재 대량의 데이터를 빠르게 처리하여 사람이 이해할 수 있는 방식으로 저장하는 데 사용되기 때문입니다.

이에 대한 명확한 예는 생산 공장의 데이터입니다. 연결된 요소가 기계 상태, 생산, 기능, 온도 등에 대한 데이터의 지속적인 흐름을 중앙 코어에 공급하는 곳입니다.

이 엄청난 양의 데이터 지속적인 개선과 적절한 의사결정을 달성하기 위해 생산 프로세스에서 파생된 데이터를 분석해야 합니다. 그러나 이 데이터의 양은 인간이 분석 및 추적성에 많은 시간(일)을 소비해야 함을 의미합니다.

머신 러닝이 작동할 때입니다. , 데이터가 생산 프로세스에 통합될 때 분석 가능 및 패턴 식별 또는 이상 보다 빠르고 정확하게 운영합니다. 이러한 방식으로 의사결정을 위해 경고 또는 경고가 트리거될 수 있습니다.

그러나 ML은 비교적 광범위한 범주입니다. 이러한 인공 지능 노드의 개발 현재 딥 러닝(DL)으로 알려진 것이 생겨났습니다.

딥 러닝(DL)

더욱 특정 버전입니다. 머신러닝(ML) 기계 학습을 위해 설계되고 비선형 추론에 참여하는 일련의 알고리즘(또는 신경망)을 나타냅니다.

이 기술에서 알고리즘은 인공 신경망으로 그룹화됩니다. 이는 뇌에 존재하는 인간 신경망처럼 작동하도록 의도된 것입니다. 특별한 코드 없이도 깊이 있게 배울 수 있는 기술입니다.

딥 러닝은 훨씬 고급 기능을 수행하는 데 필수적입니다. 다양한 요인을 동시에 분석할 수 있습니다.

예를 들어 딥 러닝은 맥락화하는 데 사용됩니다. 자율주행 자동차에 사용되는 센서가 수신한 정보:물체의 거리, 물체가 움직이는 속도, 물체의 움직임에 따른 예측 등. 그들은 이 정보를 사용하여 결정합니다. 차선 변경 방법 및 시기 등

우리는 아직 DL이 완전한 잠재력을 개발하는 초기 단계에 있습니다. 비즈니스에서 점점 더 많이 사용하고 있음을 알 수 있습니다. 데이터를 훨씬 더 상세하고 확장 가능한 집합으로 변환합니다.

비즈니스 환경의 AI

AI는 이미 자동화, 언어 처리 및 생산 데이터 분석을 포함한 많은 상업 및 생산 애플리케이션에서 사용되고 있습니다.

이렇게 하면 허용 일반적으로 기업은 최적화 제조 프로세스, 운영 및 내부 효율성 개선.

AI는 기계가 인간처럼 행동하고 문제를 해결할 수 있도록 하는 다양한 컴퓨터 프로그래밍 규칙을 통해 작동합니다.

AI 기술을 프로세스에 구현하려는 기업의 관심은 AI 기술이 가져오는 이점에 있습니다.

AI의 이점

기술 분야의 다양한 목소리가 인공 지능(AI)의 이점을 옹호합니다.

Infinia ML의 제품 관리자, Andy Chan YouTube에서 40,000명이 넘는 방문을 기록한 TED Talks에서 직장에서 AI의 다양한 이점에 대해 설명합니다.

이카이푸 벤처 캐피털 펀드인 Sinovation Ventures의 설립자이자 기술 분야의 선도적인 인물인 그는 600,000회 이상의 연극이 있는 TED Talks 동영상에서 AI의 주요 이점에 대해서도 설명합니다.

이 두 전문가를 고려하면 다음이 비즈니스 부문에 적용된 AI의 주요 이점이 될 것입니다.

1. 프로세스를 자동화합니다. 인공 지능을 통해 로봇은 인간의 개입 없이 반복적이고 일상적인 프로세스 최적화 작업을 자동으로 개발할 수 있습니다.

2. 창의적인 작업을 강화하세요. AI는 사람들을 일상적이고 반복적인 작업에서 해방시키고 창의적인 기능에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 합니다.

3. 정밀도를 제공합니다. AI의 적용은 인간보다 더 높은 정밀도를 제공할 수 있습니다. 예를 들어 산업 환경에서 기계는 이전에 수동으로 내리거나 AI 없이 모니터링할 수 있는 결정을 내릴 수 있습니다.

4. 인적 오류를 줄입니다. AI는 인간의 한계로 인한 실패를 줄입니다. 일부 생산 라인에서 AI는 적외선 센서를 통해 육안으로 감지할 수 없는 부품의 작은 균열이나 결함을 감지하는 데 사용됩니다.

5. 데이터 분석에 소요되는 시간을 줄입니다. 이를 통해 생산에서 파생된 데이터의 분석 및 활용을 실시간으로 수행할 수 있습니다.

6. 예측 유지보수. 산업 장비의 작동 시간과 조건에 따라 유지 보수를 수행할 수 있으므로 성능과 수명 주기를 늘릴 수 있습니다.

7. 생산 및 비즈니스 수준에서 의사 결정 개선. 구조화된 방식으로 더 많은 정보를 보유함으로써 각 담당자가 더 빠르고 효율적인 방식으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

8. 생산 공정 및 생산 라인의 제어 및 최적화 AI를 통해 더 효율적이고 오류가 없는 프로세스가 달성되어 회사의 생산 라인을 더 잘 제어할 수 있습니다.

9. 생산의 생산성과 품질이 향상됩니다. AI는 기계 수준의 생산성을 높일 뿐만 아니라 작업자의 생산성을 높이고 작업 품질을 높입니다. 더 많은 정보가 있으면 업무에 대해 더 집중적으로 보고 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.

AI의 위험과 장벽

일부 목소리는 인공 지능(AI)에 위험이 있다고 생각합니다. 특히 AI의 잠재력이 탐구되고 인간 작업의 재생산에만 국한되지 않는 경우. 스티븐 호킹(Stephen Hawking)이나 빌 게이츠(Bill Gates)와 같은 저자와 여러 연구자들이 AI에 대한 우려를 표명했습니다.

진입 장벽과 관련하여 다음은 비즈니스 환경에서 발생할 수 있는 가장 일반적인 것 중 일부입니다. 

• 데이터 가용성. 종종 데이터는 여러 회사에서 분리되어 제공되거나 일관성이 없고 품질이 낮아 AI에서 대규모로 가치를 창출하려는 회사에 중대한 과제를 제시합니다. 이 장벽을 극복하기 위해서는 AI 데이터가 체계적이고 일관성 있게 추출될 수 있도록 초기부터 명확한 전략을 세우는 것이 중요할 것입니다.

• 자격을 갖춘 전문가가 부족합니다. AI 채택을 위해 비즈니스 수준에서 자주 발생하는 또 다른 장애물은 이러한 유형의 구현에 대한 기술과 경험을 갖춘 프로필이 부족하다는 것입니다. 이러한 경우 이미 동일한 규모의 프로젝트에 참여한 전문가를 보유하는 것이 중요합니다.

Nexus Integra의 전문 팀에서 개발한 프로젝트 살펴보기

• AI 프로젝트의 비용 및 구현 시간. 구현 비용은 당시와 경제적 수준 모두에서 이러한 유형의 프로젝트를 실행하기로 선택하는 데 있어 매우 중요한 요소입니다. 내부 기술이 부족하거나 AI 시스템에 익숙하지 않은 회사는 프로젝트에서 성공적인 결과를 얻기 위해 구현 및 유지 관리 모두의 아웃소싱을 가치 있게 여겨야 합니다.

요컨대, AI는 기업에 있어 매우 중요한 리소스가 되었습니다. 특히 제조 및 생산 환경에서 훨씬 더 경쟁력 있고 더 큰 이점을 얻을 수 있기 때문입니다.

이러한 모든 이유 때문에 산업 부문에서 이러한 유형의 전문 프로필에 대한 수요가 증가하고 있으며, 디지털 혁신을 위한 효율적인 전략을 개발하기 위해 해당 분야의 전문가 그룹을 필수로 만들고 있습니다.