AI는 얼마나 똑똑할까요?

인공 지능이 대세이지만 우리는 인공 지능에 대해 얼마나 알고 있습니까? 많은 응용 프로그램이나 제품이 인공 지능으로 제시되지만 그 용어가 어디까지 포함되는지 명확하지 않습니다. 정의하기 어려운 용어임에는 의심의 여지가 없습니다. 이 게시물에서는 AI, 그 범위 및 제한 사항에 대해 좀 더 자세히 설명합니다.

AI란 무엇입니까?

인공 지능이라는 용어는 1956년에 채택되었지만 데이터 볼륨의 증가, 고급 알고리즘, 컴퓨팅 성능 및 스토리지의 개선 덕분에 오늘날 더 대중화되었습니다. 인공 지능은 컴퓨터나 기계가 스스로 생각하고 인간 마음의 행동을 시뮬레이션하는 능력으로 정의할 수 있습니다.

이것은 오늘날 스마트 기계가 어떻게 될 수 있는지 궁금해하게 만듭니다. 기계가 인간보다 똑똑할 수 있습니까? 현재로서는 사람에게는 어려울 수 있는 복잡한 수학적 계산을 기계로 수행하는 것은 간단하지만 다른 일상적인 작업, 운동 및 지각 능력은 기계로 수행하기 정말 어렵습니다.

이러한 모든 질문으로 인해 일상적인 작업을 수행할 수 있고 인간의 마음과 유사한 지능 유형과 실제 데이터에서 학습한 내용을 기반으로 특정 작업을 수행할 수 있는 지능을 구분하는 두 가지 용어가 만들어졌습니다.

강한 지능 vs 약한 지능

강력한 지능 인간처럼 지적 활동을 할 수 있는 기계를 말한다. 이것은 여전히 ​​​​픽션이며 우리는 영화관에서만 보았습니다. 사람들은 추론하고, 계획하고, 문제를 해결하고, 추상적으로 생각할 수 있으며, 기계는 이러한 모든 작업을 수행할 수 없기 때문에 아직 지능 수준이 아닙니다.

약한 지능 우리가 지금 인공 지능으로 알고 있는 개념이며 현재 개발 중인 인공 지능입니다. AI는 한 가지 작업에만 특화되어 있습니다. 기계는 프로그래밍된 작업만 수행할 수 있습니다. 인공지능이 쓸모없다는 뜻이 아니라 오히려 그 덕분에 지금까지 상상도 할 수 없었던 문제들이 해결됐다. 약한 지능 내에서 이미지 또는 문자 인식, 음성 인식 또는 자율주행 시스템과 같은 애플리케이션을 고려할 수 있습니다. .

AI의 한계는 어디까지인가요?

우리가 말했듯이, 오늘날 우리는 예를 들어 바둑이나 체스의 세계에서 최고의 선수를 얻는 것과 같은 매우 좋은 결과로 특정 작업을 수행하도록 기계를 프로그래밍할 수 있습니다. 그러나 기계는 알지 못하는(이전에 대한 데이터가 없는) 매체에 있을 수 없으며 이에 적응할 수 있습니다. 이것은 우리로 하여금 지금 인공 지능이 제시하는 한계가 무엇인지 생각하게 합니다.

AI는 멀티태스킹이 불가능합니다. 구체적이며 한 번에 하나의 작업에만 능숙할 수 있습니다. 차례로, 이러한 작업을 수행하는 방법을 배우는 방법은 저장하고 처리해야 하는 실제 데이터에서 오는 것입니다. "학습"하려면 엄청난 양의 데이터가 필요하므로 가능한 한 많은 데이터를 수집하여 이러한 유형의 알고리즘에 대한 교육으로 사용할 수 있어야 합니다. 상상할 수 있듯이 이 모든 데이터를 관리하려면 처리 용량이 높은 매우 특정한 하드웨어가 필요합니다. 인공 지능 알고리즘의 진화와 개선을 위해서는 연산 능력의 지속적인 증가가 필수적입니다.

이 모든 것에서 중요한 것은 AI가 우리가 해결하는 데 도움이 될 수 있는 문제가 무엇인지 아는 것입니다.

산업에서의 AI 적용

지금까지 살펴본 바와 같이 인공 지능은 현재로서는 한계가 있지만 교육, 마케팅, 건강 등에 적용하는 것도 가능하지만 생산 프로세스를 개선하고 최적화할 수 있는 매우 유용한 도구입니다. 강한> .

AI 소프트웨어 솔루션을 사용하면 대용량 데이터를 처리할 수 있으며 이것이 인공 지능의 주요 이점입니다. 이 데이터를 처리하면 프로세스를 최적화하고 더 효율적으로 만드는 데 사용할 추세 또는 패턴을 식별할 수 있습니다. 알고리즘은 이 데이터에서 학습하고 행동을 예측하고 개선하는 모델을 얻을 수 있습니다. 덕분에 더 나은 결정을 내리고 기계의 고장을 예측하거나 잠재 고객의 구매 요구 사항을 예측할 수 있습니다. 업계에서 인공 지능이 적용되는 일부 응용 프로그램은 다음과 같습니다.

• 데이터 분석, 생산 공장의 IoT로 프로세스를 최적화하고 성능을 향상시킵니다.
• 품질 시스템 컴퓨터 비전 및 인공 지능으로 자동으로 부품 검사 및 어셈블리 검증이 가능합니다.
• 예측 유지보수, 인공 지능 알고리즘을 사용하여 기계의 과거 데이터를 기반으로 가능한 사고나 오류를 예측합니다.

• 로봇 사용 , 인공 지능은 응용 프로그램을 보다 유연하게 만들어 작업자, 구성 요소 및 로봇 간의 상호 작용을 허용합니다. 이를 통해 로봇은 환경과의 상호 작용을 기반으로 결정을 내릴 수 있습니다.

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