▷ 인공 지능 : 그것이 무엇이며 현재의 실제 사례는?

몇 년 동안 회사는 서비스, 응용 프로그램 및 프로세서에 도입 된 인공 지능에 대해 지속적으로 우리에게 말했습니다. 그러나 같은 이름을 가지고 있지만 세탁기와 인공 지능의 인공 지능과 스마트 폰의 인공 지능이 자신의 존재와 힘을 반영하도록 개발되지 않았습니다. 지금은…

AI 개발 USB Intel Movidius에 대한 기사에서 이미 말했듯이 인공 지능은 일상적인 문제를 해결하고 도와줍니다. 그러나 인공 지능은 정확히 무엇입니까?

출처: 소스 덱스터

위에서 본 gif 는 심층 신경망이 작동하는 방식을 매우 단순화 된 방식으로 보여줍니다. 이러한 시스템은 나중에 이미지를 인식하거나 솔루션을 최적화하거나 더 자세히 배우기 위해 열심히 훈련해야합니다 . 본질적으로 AI로 분류 할 수 있고 딥 러닝 분야에 속하는 알고리즘 세트입니다 .

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인공 지능: 새로운 프로그래밍

오늘날 인공 지능 은 공상 과학 소설 작품에서 종종 볼 수 있듯이 양심과 복잡한 기술 시스템을 구성하지 않습니다. 우리가 만든 것은 입력과 입력 된 명령을 기반으로 결과를 반환 하는 복잡한 알고리즘의 정의에 의존합니다. 그것이 의미하는 것 중 하나 일뿐입니다.

인공 지능을 이해하는 데는 여러 가지 방법이 있지만 이를 4 가지 주요 그룹으로 나눌 수 있습니다.

인간처럼 생각하는 AI

버터 로봇 Rick and Morty

자신의 양심을 가진 복잡한 컴퓨터 시스템은 자신의 욕구에 따라 생각하고 결정 하며 프로그래밍 된 특성을 초과합니다 ( Shell in the Shell). 아직 도달 할 수 없으며 향후 가능 할지도 모릅니다. 따라서 언급 할 것이 많지 않습니다.

인간처럼 행동하는 IA

인간처럼 생각하는 것은 인간처럼 행동하는 척하는 것과 다릅니다. 오늘날 우리 는 지능과 같은 사람을 생각하는 느낌을주기 위해 임의성 과 구체적인 기능 이 도입 되는 시스템을 만듭니다 .

페퍼 스마트 어시스턴트

비디오 게임에서는 기계로 제어되는 적들이 종종 인간과 같은 행동을 시뮬레이션하려고하기 때문에이를 지속적으로 봅니다 . 비디오 게임과는 별도로, 인공 지능은 사람이하는 것처럼 불완전하고 불규칙적으로 글을 쓸 수 있습니다.

합리적으로 생각하는 IA

오늘날이 기술의 가장 일반적인 버전 일 것입니다. 우리는 그들이 효과적이고 의미있는 결과를 제공 할 수있는 도구를 제공 하기 때문에 합리적으로 생각한다고 말합니다 . 그들은 스스로 생각하는 것과는 거리가 멀지 만 쉽게 자신의 환경에 적응할 수 있습니다.

알파 스타 학습

AlphaStar (StarCraft II) 또는 AlphaZero (chess, shogi and go)와 같은 비디오 게임을하는 인공 지능이 그 예입니다. 이 기계는 인간의 적과 싸울 수 있으며 이미 세계 챔피언을 물리 쳤습니다.

합리적으로 행동하는 IA

그들이 '행동'하기 때문에 우리는 그들이 우리에게 전달 하는 데이터를 처리하지 않는다는 것을 발견하고 합리적으로 생각하는 것처럼 보입니다. 이것은이 기술의 가장 단순한 버전이며 우리가 이미 많이 통과 한 단계입니다. 프로그래밍이 훨씬 쉽고 작업이 단순 하기 때문에 일부 컴퓨터 시스템은이 기술에 의존합니다.

스마트 청소기

예를 들어, 전화를 받고 해당 옵션 또는 웹 페이지의 지능형 지원을 안내하는 시스템은 일반적으로 관련 솔루션을 권장하도록 요청합니다.

지능이 얼마나 복잡한 지에 따라 지능이 어떻게 분포되어 있는지에 대한 수용 가능한 이미지를 이미 가지고 있다면 , 문제의 핵심으로 안내해 드리겠습니다.

생각의 수학

인공 지능을 프로그래밍하는 방법 중 하나는 데이터를 텐서라고하는 가상 단위로 처리하는 것입니다. 텐서는 수학에 대한 지식이 제대로 작동하려면 복잡한 대수 단위 (스칼라, 벡터 및 행렬)입니다. 결과적 으로 AI 응용 프로그램의 성능은 데이터의 수학적 조작이 수행 된 것만 큼 우수 합니다.

턴버클에 대한 간단한 설명

이러한 유형의 소프트웨어의 개발을 확장하기 위해 많은 그룹이 커뮤니티와 함께보다 지능적인 시스템과 협력하고 생성하기 위해 코드 라이브러리를 공개하고 공개 했습니다. Google의 TensorFlow , Microsoft의 CNTK, Theano, Caffe2 및 Keras 가 가장 관련성이 높은 예입니다. 각 라이브러리 는 서로 다른 각도에서 문제에 초점을 맞추고 있으며이 덕분 에 다양한 추상화 레벨에서 AI를 개발할 수 있습니다.

추상화의 수준을 모르는 경우 컴퓨터 언어가 언어를 얼마나 밀접하게 사용하는지 측정하는 시스템입니다. 추상화 수준이 높을수록 사람의 언어와 비슷하고 기계 코드, 즉 0과 1로만 작동하는 세계가 더 낮습니다.

새로운 시스템, 새로운 하드웨어

모든 소프트웨어가 하드웨어 내에서 실행되는 것은 분명하지만, 클라우드가 모든 것에 대처할 수 있다는 착각에 빠지기 쉽지만 현실은 그렇게 달콤하지 않습니다. 코드 최적화 방법에 따라 AI가 로컬 (스마트 폰, PC 또는 사물 인터넷 장치)에서 작동 하는 경우가 있습니다. 또는 장치 가 계산을 서버 로 보내고 처리하여 결과를 반환 할 수 있습니다.

클라우드 서비스

대부분의 경우 “소형”장치는 많은 부분의 계산을 로컬로 수행 하려고 하며 문제의 일부만 서버로 전송 하므로 많은 서비스 관리 비용이 절약 됩니다.

매일의 인공 지능

우리 는 이것의 미래에 대한 생각이 매우 흥미롭고 심지어 흥미 진진한 일이라는 것을 알고 있습니다. 오늘날 사회에서 인공 지능의 흔적을 어디에서 찾을 수 있습니까?

모바일 인공 지능

눈에 띄지 않는 것처럼 보이지만 모든면에서 우리를 둘러 쌉니다. 가정용 기기부터 새로운 모바일 기기에는 종종 인공 지능이라는 작은 내장 시스템이있어 사진을 더 잘 찍을 수 있습니다. 이미지를 선택적으로 초점을 맞추고 사후 처리하여 이미지를 더 선명하고 다채 롭거나 대조적으로 만듭니다. 일부는 캡처 한 객체를 인식하고 관련 검색을 제공 할 수도 있습니다.

이 분야 에서 'OK Google'이 아닌 동료에게 우리가 말하는 모든 것을 배우고 무한한 요청을 처리 할 수있는 동료 도 눈에.니다. 대화를 할 수없는 것처럼 매우 쉽게 '가공 된'기계를 찾을 수 있지만 그 뒤에 숨겨진 노력을 무시할 수는 없습니다.

구글 어시스턴트

또한 임박한 자율 주행 에 대해서도 이야기해야합니다 . 테슬라와 같은 자동차는 이미 일부 국가에서 AI로 제어되는 대안을 제공합니다. 이 시스템은 자동차 주변 환경을 캡처하고, 금지 사항, 위험 요소 등을 처리하고 그에 따라 안전하게 운전할 수 있습니다.

우리는 자동차 세계에서 그러한 높은 수준의 지능에 갈 필요는 없습니다. 일부 차량에는 이미 비상 정지 감지 또는 자동 주차와 같은 흥미로운 시스템이 있습니다.

그림자의 여왕:

지금 까지 AI는 어디에나 있고 언제라도 반항하고 있다고 확신 할 수 있지만 안심 하십시오. 토스터는 잠자는 동안 당신을 죽이지 않을 것입니다. 우리가 확인할 수있는 것은 이 기술이 당신이 생각하는 것보다 더 많은 것을 통제 하고 사회의 많은 트렌드를 책임지고 있다는 것입니다.

Youtube, Twitter, Google ads…이 모든 것은 지정한 설정에 따라 어느 정도까지 제어 되며 인공 지능에 의해 무엇을 보여줄지 결정합니다. "내 관심이있는 광고를 제공하기 위해 Google에 데이터를 공유하고 싶습니다" 와 유사한 메시지 가 들립니까 ?

어떻게 작동합니까? 글쎄, 당신은 인터넷에서 소비하는 것을 기반으로 프로파일이 취향에 따라 만들어지고 다른 많은 사람들과 관련이 있음을 알 수 있습니다. 인터넷 서비스가 당신에게 무언가를 보여줄 필요가있을 때, 그들은 수백만의 개인 으로 구성된 이 프로파일을 사용하여 당신이 관심을 가질만한 것을 추정합니다.

단순화 된 빅 데이터 설명

AI를 사용하여 방대한 양의 데이터 (빅 데이터) 를 분석하는이 방법은 많은 강점을 가지고 있으며 전 세계적으로이 주제에 대한 미래를 준비 할 준비가되어 있습니다. 알다시피, 사용자가 사용하는 데이터는 1 초마다 TeraBytes로 계산되므로 사람이 모든 데이터를 분석 할 수 없습니다. 여기에서 인공 지능이 데이터와 함께 작동하는 곳 이며, 통계 를 사용하여 데이터 등을 추정하는 데 사용하는 사람들입니다.

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기초: 딥 머신 러닝

AI는 플레이어 (앞서 언급했듯이), 프로그래머 및 디자이너 모두 비디오 게임 분야에 진출 했기 때문에 딥 러닝을 조금 더 잘 이해하기 위해 비디오 게임 세계를 조금 탐색 할 것 입니다. 업계의 발전에 따라 NVIDIA는 이미지의 크기를 조정할 수있는 인공 지능 인 DLSS (Deep Learning Super Sampling) 시스템과 같은 다양한 기술로 명성 을 얻었습니다 .

DLSS 비교

DLSS의 기능은 이미지를 FullHD (1080p)에서 UltraHD (4k)로 변환하여 더 많은 프레임 속도로 가장 까다로운 타이틀을 재생할 수 있습니다. 처음에 사용자 는 이미지가 흐릿하고 초점이 맞지 않는다고 불평 했지만 몇 개월 후에 결과가 훌륭했습니다.

인공 지능이 연습과 실수로 학습하는 시스템 인 딥 러닝 덕분 입니다. DLSS의 경우 NVIDIA Intelligence는 지속적으로 UltraHD 해상도로 이미지를 분석하고 FullHD 이미지를 기본으로 사용하여 이미지를 재생성하려고했습니다. 다시 말해, 마치 이미지의 4 분의 1을주고 마치 모르는 간격을 채워야하는 것처럼 보입니다. 딥 러닝은 스페인어로 기계 학습 또는 자동 학습에 속하는 시스템 유형입니다.

기계 학습 및 딥 러닝

기계 학습은 인공 지능의 기초석으로 분류 될 수 있습니다. 이것들은 기계가 무엇보다도 작업을 배우기 위해 자주 사용하는 다른 알고리즘 세트입니다. 예를 들어, 이미지 인식, 체스 게임 또는 기분 감지는 학습 할 수있는 도전이며, 도전에 따라 다양한 유형의 알고리즘이 사용됩니다.

기계 학습은 기계 가 축적 하는 경험을 통해 기계를 배울 수있게하는 알고리즘 세트라고합니다. 반면에 딥 러닝은 이기종 입력을 통한 학습에 중점을 둡니다. 인공 지능의 미래가 확실하지 않기 때문에 두 분야 모두 에너지로 개발되고 연구되고 있습니다.

인공 지능의 미래

우리의 관점에서 보면 인공 지능의 가능성은 끝이없는 것 같습니다. 우리는 여전히 우리의 한계가 무엇인지 알지 못하고 우리와 비슷한 존재를 만들기 위해 이미 노력하고 있지만 앞으로 무엇을 기대할 수 있습니까?

우리가 언급 할 것은 당연한 것으로 여겨 질 수 없지만, 그것들 은 이러한 기계가 어떻게 진화했는지 를 관찰함으로써 주로 도출 된 특정 주장에 근거한 진술 입니다.

인터넷

우선, 우리가 인터넷이 지배하는 세상으로 나아가는 것은 피할 수없는 것 같습니다. 이것이 AI가 매체에 대해 더 관련성과 힘을 갖는 이유 입니다. 이것이 우리가 플랫폼의 유지 보수를 보장 할 수있는 유일한 방법 이기 때문에 우리를 놀라게 할 것이 아닙니다. 이것으로 우리는 다소 보호 된 공간에서 웹 서핑을 할 수 있지만, 동시에 훨씬 더 안전합니다. 이것의 첫 번째 개척자로서 우리는 자살 생각이 당신을 통해 실행되는지 그리고 그들이 그것을 감지하면, 그들이 당신에게 연락하는지 분석하고 추정하는 Facebook 봇을 가지고 있습니다.

마찬가지로, 실제 세계에서 자율 주행 및 보조 차량은 운전이 레크리에이션 일 때까지 점점 더 지배적이 될 것 입니다. 아마도 100 년 동안 변화는 일어나지 않았지만 변화는 일어날 것입니다.

또 다른 변화는 기계에 대한 노력의 교환이다. 많은 사람들이 두려워하는 것은 혁명이지만 피할 수없는 것처럼 보이므로 우리 는 준비해야합니다.

사이보그 닐 하비 손

그리고 그것은 공상 과학의 전형적인 것으로 보이지만 앞으로 우리는 우리 몸에 기술과 인공 지능을 통합하는 방법을 찾아야 할 것입니다. 사실, 역사상 최초의 사이보그는 이미 존재하며 Neil Harbisson이라고 불립니다.

이 해안 너머에는 아이디어의 바다가 엄청납니다. 누가 알 겠어? 아마도 공장의 기계는 모두 원시 기계-기계 언어와 함께 최고 기계의 명령하에 일제히 작동합니다. 아마도 언젠가 최고의 주식 시장 투기꾼은 인공 지능 또는 심지어 최고의 모토 GP 바이커 일 것입니다.

인공 지능

이상하고 무서운 미래처럼 보일지 모르지만 분명히 해결해야 할 다른 문제가 있습니다!

AI에 대해 무엇을 알고 있습니까? 무엇이 올지보고 싶어합니까? 인공 지능에 대한 귀하의 아이디어가 무엇인지 알려주십시오.

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