인공 지능: 장점, 단점 및 미래

인공 지능 또는 AI는 알고리즘을 사용하여 실제 문제를 해결하는 것입니다. 여기에는 기계, 특히 컴퓨터의 지능 시연이 포함됩니다.

AI 분야는 1950년대 이후 꾸준히 성장했지만 컴퓨터 하드웨어의 한계로 속도가 느려졌습니다. 그러나 더 강력하고 저렴한 컴퓨팅 플랫폼의 결과로 지난 20년 동안 훨씬 빠르게 성장했습니다. 그러나 일부 AI 구현은 여전히 ​​상대적으로 비용이 많이 듭니다.

오늘날 스마트폰 카메라부터 비디오 게임, 전자상거래, 의료, 사이버 보안, 제품 추천, 검색 엔진, 광고에 이르기까지 모든 분야에서 인공 지능을 찾을 수 있습니다.

이 게시물은 인공 지능 산업을 자세히 살펴보고 그 장점과 단점, 그리고 우리와 기계의 미래에 대해 자세히 설명합니다.

인공 지능이란 무엇입니까?

인공 지능은 기계의 지능을 시연하는 것입니다. 이것은 일반적으로 보다 적절한 응답을 위해 환경에 대한 좋은 인식을 포함합니다.

사람들마다 인공 지능을 자신의 말로 정의할 수 있지만, 예를 들어 AI가 무엇이고 무엇이 아닌지를 더 잘 설명할 수 있습니다.

챗봇을 설계하고 있다고 잠시 생각해 보십시오. 인터넷을 통해 사용자의 쿼리를 수락한 다음 해당 쿼리를 구문 분석하고 답변을 제공할 수 있어야 합니다. 여기서 초기 조치는 사용자가 던질 수 있는 모든 가능한 질문에 대한 답변을 나열하는 것입니다.

그러나 이 접근 방식의 문제는 봇이 응답할 수 있는 범위가 심각하게 제한된다는 것입니다. 예를 들어, 장난기 많은 사용자가 그러한 봇에게 "가슴을 보여주세요"라고 요청하면 대답은 아마도 "이해가 안 됩니다" 또는 이와 유사한 것일 것입니다.

이제 단어의 의미를 알아내려고 시도하는 알고리즘이 있는 다른 챗봇을 고려하십시오. 여전히 사전 로드된 기본 답변과 함께 제공될 수 있지만 알고리즘을 통해 단어의 의미를 추측하고 알 수 없는 질문에 답변을 시도할 수 있습니다. 봇-2라고 합시다.

따라서 bot-2에게 "가슴을 보여주세요"라고 요청하면 이에 대한 사전 로드된 답변이 없는 것으로 파악되지만 훈련을 통해 몇 가지 사항을 파악할 수 있습니다.

1. "보여주다"라는 말은 당신이 그것에 대한 행동을 원한다는 의미입니다.
2. "가슴"은 인간의 가슴과 동의어입니다.

위의 정보를 사용하면 매우 기본적인 AI 프로그램이 웹에서 "가슴"을 검색하고 첫 번째 사진을 표시할 수 있습니다.

더 복잡한 AI 시스템은 추가로 "가슴"을 성인용 콘텐츠로 분류할 수 있습니다. 봇-3이라고 합시다. 따라서 사진을 보여주는 것 외에도 성인 채팅방에 참여할 것인지 또는 상업적 성인 광고를 보여줄 것인지 묻습니다.

위의 시나리오에서 볼 수 있듯이 bot-1은 환경 인식이 전혀 없었습니다. Bot-2는 2번의 환경 인식을 가지고 있었고 더 좋았습니다. bot-3는 3번의 카운트를 가지고 있었고 가장 똑똑했습니다.

간단히 말해서 상호 작용(신호)의 더 많은 측면을 캡처하고 분석하면 AI 시스템이 더 똑똑해집니다. 최상의 결과를 얻기 위해 정보를 캡처하고 분석하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 그리고 이 분야를 인공 지능이라고 합니다.

인공 지능의 예는 무엇입니까?

다음은 이미 접했을 많은 AI 구현 중 일부입니다.

• 가상 비서 – 챗봇은 위의 예를 넘어 많은 유용한 응용 프로그램으로 발전했습니다. 그들 중 더 많은 사람들은 심지어 인간의 말을 이해하고 대답합니다. Amazon의 Alexa, Apple의 Siri, Google Assistant와 같은 인기 있는 상용 제품이 그 예입니다.
  
• 검색 엔진 - 검색 엔진, 특히 Google은 지난 수십 년 동안 많은 AI 연구 및 개발의 초점이었습니다. 오늘날 Google 검색 엔진은 사용자가 검색하는 각 용어에 대해 수백 가지 신호를 모니터링하고 분석합니다. 그래서 똑똑해 보입니다.
  
• Deepfakes – 현재 재미로 더 많이 사용되며 그림을 이해하고 다시 칠할 수 있는 AI 알고리즘이 있습니다. 예를 들어, 사진을 웃게 만들거나 말하게 하고, 대통령이나 유명인의 가짜 비디오를 만들고, 사진에서 비키니 입은 사람들의 옷을 벗길 수도 있습니다.
  
• 제품 추천 – Amazon에서 Netflix, 티켓 예약, Pandora와 같은 음악 추천 플랫폼에 이르기까지 모든 주요 기업에서 사용합니다.
  
• 안면 인식 – Facebook과 Picasa가 어디서나 쉽게 사용자를 식별할 수 있을 정도로 이 기능이 향상되었습니다. AI 이미지는 신경망 시스템 설계의 개선으로 인해 좋아졌습니다.
  
• 스팸 필터링 – Gmail은 지능형 스팸 필터링 시스템을 비롯한 여러 가지 뛰어난 기능을 제공합니다. AI는 기계 학습에 대한 Bayes 분류기 접근 방식 덕분에 이메일 스팸의 ​​위협으로부터 세상을 구했습니다.
  
• 게임 – 플레이어가 아닌 캐릭터 생성에 많이 사용됩니다. 일부 게임은 또한 당신에게서 배우기 때문에 당신을 더 잘 이길 수 있습니다.
  
• 농업 – 더 나은 작물 모니터링, 수확량 개선, 젖소의 자동 착유, 최적의 온실 조건 등을 위한 많은 접근 방식.
  
• 금융 투기 – 오늘날 거래 봇이 대세이지만 수익성은 다를 수 있습니다. 이러한 봇 중 다수는 투자 조언을 제공하는 로보어드바이저를 포함하여 AI를 사용합니다.
  
• 보안 – 인공 지능은 보안 카메라에서도 사용되며, 비정상적인 프로세스를 감지하고, 물리적 및 사이버 자산의 감시 및 방어에서 인간을 지원합니다.
  
• 의료 및 진단 – 간병 로봇에서 스캔을 더 빠르게 진단하는 신경망에 이르기까지 AI는 더 좋고 저렴한 의료를 위한 많은 기회를 제공합니다.
  
• 드론 – 스스로 생각하고 탐색할 수 있는 비행 기계입니다. 현재 군사 조직의 거대한 자산입니다.
  
• 산업용 로봇 – 부품 용접부터 창고에서 제품 고르기, 전자 회로 구축, 자동차 스프레이 페인팅에 이르기까지 산업용 로봇의 범위가 확대되고 있습니다.

인공지능 분야의 규모는?

인공지능은 이론적으로 인간이 하는 모든 활동에 적용될 수 있습니다. 여기에는 환경에 대한 인식에서부터 언어, 학습 일반, 동작에 이르기까지 모든 것이 포함됩니다. 분야는 광대합니다.

다음은 가장 인기 있는 AI 분야 목록입니다. 일부 조직은 목표를 달성하기 위해 다음 필드 중 두 개 이상을 결합합니다.

• 추론 및 문제 해결 – 자명합니다.
• 지식 표현 – 질문에 올바르게 대답하는 능력.
• 계획 및 예측 – 데이터 더미에서 이해하기.
• 학습 - 경험을 통해 새로운 패턴을 발견합니다.
• 자연어 처리 - 인간의 의사 소통 이해.
• 지각 – 마이크, 카메라, 레이더와 같은 센서의 데이터 이해.
• 모션 – 로봇 및 자율 주행 자동차와 같은 환경을 탐색하는 기능.
• 사회 지능 - 사람들과 상호 작용합니다.
• 일반 정보 - 자명합니다.

최고의 인공 지능 접근 방식

인공 지능을 추구하는 분야는 다르지만 기계에서 지능을 생성하는 문제에 대한 컴퓨팅 접근 방식은 똑같이 다릅니다.

아래의 다양한 방법은 수년에 걸쳐 발전했으며 일부는 특정 작업에 대해 다른 방법보다 낫습니다. 이것은 그들이 무엇이며 어떻게 작동하는지 아는 것이 중요합니다.

• 논리적 방법 – 특별히 AI와 관련된 것은 아니지만 논리적 방법과 알고리즘은 스마트 애플리케이션 개발에 많은 도움이 될 수 있습니다. 현대 컴퓨터는 AND, NOT, NAND, OR, XOR 등과 같은 논리 회로를 기반으로 합니다.
  
• 검색 및 순위 - 이름에서 알 수 있듯이 데이터베이스를 검색하고 관련성을 기준으로 결과 순위를 지정합니다. 이것은 검색 엔진의 기초입니다.
  
• 신경망 – 인간 두뇌의 인지 시스템 재창조. 신경망은 복잡성 수준이나 숨겨진 레이어 수에 따라 메모리 집약적일 수 있습니다. 여러 층이 있는 복잡한 신경망을 딥 러닝이라고 합니다. 그들은 학습에 있어 매우 유연하며 최근의 놀라운 AI ​​응용 프로그램의 배후에 있습니다.
  
• 의사 결정 트리 – 입력을 기반으로 정보 또는 이벤트를 분류하는 간단한 방법입니다. 각 트리 수준은 개체가 무엇인지 여부를 결정하는 데 도움이 됩니다.
  
• Bayes Classifiers – 이 방법은 내용을 기반으로 문서를 분류합니다. "비아그라" 또는 "시알리스 온라인 구매"가 포함된 이메일은 스팸으로 탐지되기 쉽기 때문에 이메일 스팸 제어에 좋습니다.
  
• Evolutionary – 다른 버전의 자체를 만들고 테스트한 다음 최고의 버전이 될 수 있는 AI 시스템입니다. 게임 및 아마도 초지능 프로젝트에 적합합니다.
  
• 클러스터링 – 여기에는 관련 데이터를 함께 그룹화하여 항공편 및 차량 호출 기회와 같은 연결을 쉽게 찾을 수 있습니다.

인공 지능의 장점

인공 지능은 의료에서 ​​상업, 제조 등에 이르기까지 광범위한 응용 분야에서 매력적으로 만드는 많은 잠재적인 이점을 제공합니다. 대부분의 인간 활동이 AI의 혜택을 받을 수 있기 때문에 그 범위는 사실상 끝이 없습니다.

다음은 인공 지능의 주요 이점 중 일부입니다.

• 자동화 – 특히 일상적이고 지루한 작업을 쉽게 자동화할 수 있습니다.
• 사람의 실수 없음 – 사람은 때때로 실수를 하지만 컴퓨터 응용 프로그램에서는 실수하지 않습니다.
• 더 빠른 결정 – 스트레스 없이 단 몇 밀리초 만에 답변을 얻을 수 있습니다.
• 연중무휴 24시간 준비 – 컴퓨터 응용 프로그램은 결코 지치지 않습니다.
• 위험이 거의 없음 – 전쟁이나 핵 발발 시 로봇은 매우 유용할 수 있습니다.
• 생산성 향상 – 컴퓨터는 이미 우리의 생산성을 높이고 AI는 계속해서 생산성을 높일 것입니다.

인공 지능의 단점

인공 지능에도 몇 가지 단점이 있으며 주요 단점은 다음과 같습니다.

• 실업 – 인공 지능 응용 프로그램은 미래에 일자리를 대체하도록 설정되어 있습니다. 그러나 이러한 작업은 복잡한 기술이 필요하지 않은 반복 작업일 가능성이 높습니다.
• 자본 집약적 – 새로운 AI 시스템의 구현은 단순히 작업을 수행할 사람을 고용하는 것과 비교할 때 여전히 상대적으로 자본 집약적인 작업입니다.
• 틀에 얽매이지 않는 사고 – 인공 지능은 과학자들이 새로운 발명을 하거나 새로운 패턴을 발견하는 데 도움이 될 수 있지만 시스템이 그렇게 하도록 설계된 경우에만 작동합니다. 그렇지 않으면 AI 기계는 인간 스타일의 창의성이 부족합니다. 적어도 지금은.
• 개인 정보 보호 문제 – Facebook에서 이미 AI를 사용하여 거리에 있는 사람들의 얼굴을 검색하는 국가에 이르기까지. 이 기술의 악성 응용이 어떻게 나타날지는 아무도 모릅니다.

인공 지능과 함께하는 우리의 미래

미래는 아직 일어나지 않았으므로 많은 결과가 여전히 가능합니다. 그러나 지속적인 작업과 연구를 바탕으로 AI 분야에서 몇 가지를 기대할 수 있습니다. 다음은 몇 가지입니다.

• 군사 – 첫 번째는 무기화된 AI이며 전 세계의 군사 연구소는 이미 이에 깊이 빠져 있습니다. 그리고 인터넷은 원래 군사용으로 개발되었음을 기억하십시오.
  
• 일자리 – 두 번째 문제는 전통적인 일자리입니다. 로봇이나 기타 AI 기반 솔루션으로 인간의 비천하고 일상적인 직업 근로자를 대체하는 사례가 증가할 것입니다. 하지만 더 복잡한 기술과 창의성이 필요한 작업은 큰 영향을 받지 않습니다.
  
• 지능 (Intelligence) – 또 다른 문제는 초지능(Super-intelligence)으로, 너무 지능화되어 정상적인 인간 수준을 능가하는 AI 애플리케이션을 의미합니다. 이는 컴퓨터 하드웨어 개발이 충분히 발전하면 일어날 수 있는 일 이 아니라 ' 언제 '의 문제입니다. 그래서 앞으로 아이로봇에서 나올 스카이넷, 매트릭스, VIKI를 기대해보자.
  
• 개인 정보 보호 – 감시가 악화되고 악의적인 행위자가 결국 파티에 합류하게 됩니다. AI 기반 공공 감시 시스템보다 납치할 사람을 찾는 더 좋은 방법이 있을까요?
  
• 사랑 – 마지막으로 섹스와 관계의 문제가 있습니다. 기본 AI를 갖춘 실물 크기의 섹스 인형은 이미 일부 사람들에게 인기가 있습니다. 모양, 색상, 얼굴 및 원하는 추가 기능으로 얻을 수 있습니다. 그러나 AI의 발전으로 그들은 돌아다니고, 설거지를 하고, 당신을 위해 춤을 추고, 당신의 하루가 어땠는지 묻고, 감정적으로 결속되고, 당신의 성적 취향과 기타 선호도를 배우고, 계속해서 저렴해질 것입니다.
  이 모든 것이 어디로 향하고 있는지 봅니까?

최고의 AI 도구

Hackernoon에는 오늘부터 사용할 수 있는 AI 도구 및 서비스의 긴 목록이 있습니다. Amazon Echo에서 Google Assistant, Cortana 등에 이르기까지 목록은 관련 섹션으로 나뉩니다.

개인 또는 비즈니스 AI 시스템을 개발하기 위한 더 많은 기술 도구에 대해 아래 목록은 업계 최고의 이름과 그들이 하는 일을 보여줍니다.

• Python – 많은 AI 라이브러리가 있는 고급 프로그래밍 언어입니다.
• TensorFlow – Google의 Python 기반 AI 개발 플랫폼.
• Scikit Learn – 또 다른 Python 기반 기계 학습 플랫폼.
• Caffe – 빠르고 사용하기 쉬운 기계 학습 프레임워크.
• MXNet – 오픈 소스 딥 러닝 프레임워크입니다.
• PyTorch – 최적화된 딥 러닝 Python 라이브러리입니다.
• Google Cloud ML Engine – 학습 및 예측을 위한 확장 가능한 클라우드 기반 엔진입니다.
• Azure ML 엔진 – Microsoft의 클라우드 기반 기계 학습 엔진.

결론

인공 지능의 세계와 인공 지능이 우리에게 제공하는 것을 통해 이 가이드의 끝 부분에 도달하면 이 기술의 장점과 단점도 보았습니다.

한 가지 분명한 것은 인공 지능의 지속적인 발전은 불가피하다는 것입니다. 따라서 우리는 향후 수십 년 동안의 극적인 사회경제적 변화에 대비해야 합니다.