인공지능의 미래와 그 모습은?

인공 지능 은 공상 과학 소설의 꿈에서 오늘날 우리가 보는 현실로 먼 길을 왔습니다. 세상은 빠른 속도로 발전하고 있으며 그에 따라 기술도 업그레이드되고 발전하고 있습니다. 오늘날 우리는 1990년대에 집보다 주머니에 더 많은 힘을 가지고 있습니다. 얼마 전까지만 해도 홀로그램과 스마트폰은 과학적인 개념이었지만 이제는 기술이 발전하면서 스마트폰이 우리의 건강을 체크할 수 있게 되었습니다. 인공 지능 의 응용 분야 중 일부 는 건강, 교육, 엔터테인먼트, 서비스, 보안 및 기타 여러 영역이지만 이러한 분야는 특히 이 기술의 혜택을 가장 많이 받습니다. 사람들은 AI 의 이점과 AI 가 삶을 어떻게 편리하게 만들 수 있는지 탐색하기 시작했습니다 . 인공 지능과 기계 학습은 긴밀하게 연결되어 기계가 중요한 프로그램에 대해 학습하여 지식을 얻고 유사한 인간과 유사한 작업을 수행하기 위한 요구에 응답할 수 있습니다. 인공 지능 은 기계가 경험과 인간 개입을 통해 스스로 학습할 수 있게 하여 마침내 인간과 같은 상호 작용 및 문제 해결 가능성을 제공합니다. 체스 게임 컴퓨터에서 자율주행 자동차에 이르기까지 AI는 우리가 생각하지 못한 많은 영역에 존재합니다. AI 는 딥 러닝 및 자연어 처리(NLP)를 사용하여 자동화 및 지능형 프로세스를 주도하는 이러한 작업을 수행합니다.

최근 가장 발전된 분야는 증강현실(Augmented Reality), 가상현실(Virtual Reality), 음성지원(Voice Assistance), 인공지능(Artificial Intelligence) 이며, 사람들은 이러한 기술의 미래가 어떨지 궁금해지기 시작했습니다. 이러한 기술을 2줄로 설명하기 위해 저는 가상 물체와 현실 세계를 결합하여 컴퓨터가 생성한 지각 정보에 의해 상호작용적 경험을 제공하는 증강 현실(Augmented Reality)로 시작하고 싶습니다. 또 다른 하나는 센서가 있는 전자 장치를 통해 실제 또는 물리적 방식으로 상호 작용할 수 있는 3D 이미지의 컴퓨터 생성 시뮬레이션인 가상 현실입니다. 마지막으로 가장 중요한 것은 수년 동안 우리와 함께 해 온 음성 지원이지만 AI의 향상은 음성 지원 기술의 개선을 위한 더 많은 여지를 제공했습니다.

개인 및 산업에서 사용되는 AR의 많은 예가 있습니다. IKEA는 최근 출시 한 애플리케이션 Place를 사용하여 고객이 집에서 다양한 유형의 가구가 어떻게 보이는지 확인할 수 있어 고객의 구매 결정을 단순화합니다. 증강 현실 기반 스마트폰 게임인 Niantic의 Pokemon Go를 사용하면 플레이어가 실시간 위치에서 포켓몬을 잡을 수 있습니다. 자동차 회사 Ford 는 Microsoft의 HOLO LENS를 사용하여 자동차를 설계하고 새로운 설계를 실험합니다. 다른 자동차 제조업체인 Audi 와 Cadillac 은 가상 현실을 사용하여 구매자가 자동차 모델과 기능을 볼 수 있도록 고객 경험을 향상시킵니다. 간단히 말해서 제가 말하고자 하는 바는 오늘날 업계의 거물들이 각자의 분야에서 AR 및 VR과 같은 기술을 구현하기 시작했으며 훨씬 더 나은 비즈니스 운영 방법을 경험하고 있다는 것입니다. 음성 지원 기술의 예로는 Apple의 Siri, Samsung의 S Voice, Microsoft의 Cortona 및 Google Assistant가 있습니다. 지난 몇 년 동안 AI 분야에서 많은 발전이 이루어졌으며 개발자와 회사가 AI 를 중심으로 더 많은 제품과 서비스를 만들도록 동기를 부여했습니다.

인공 지능이 중요한 이유를 제시하는 몇 가지 요점은 다음과 같습니다.

1. 데이터를 통한 반복 학습

AI는 대량의 자동화된 지속적인 전산화 작업을 수행합니다. AI는 딥 러닝을 통해 개인이 제기한 문제나 쿼리에 대한 심층 정보를 얻으려고 합니다. 학습이 올바른 방향으로 갈 수 있도록 올바른 질문을 하기 위해서는 인간의 탐구가 여전히 중요합니다.

2. 인텔리전스 추가

이미 사용 중인 제품은 AI 기능 의 통합을 통해 개선됩니다 . 자동화, 학습 봇 및 대화형 플랫폼과 같은 다양한 유형의 구성 요소를 방대한 양의 데이터와 함께 병합하여 AI를 통해 제품이나 서비스를 개선할 수 있습니다 .

3. 새로운 알고리즘에 적응하기

AI는 새로운 경험을 제공하기 위해 새로운 기술을 습득할 때 사용할 수 있는 구조화된 데이터를 통해 새로운 알고리즘을 지속적으로 학습합니다. 알고리즘은 특정 경우나 문제를 해결하는 데 중요합니다. 새로운 모델이 도입되면 AI는 학습 및 추가 데이터를 통해 자동으로 학습합니다.

4. 더 깊은 통찰력

데이터에 대한 더 많은 분석은 AI가 사용할 수 있는 데이터베이스에 대한 더 깊은 이해로 이어지며 신경망을 통해 많은 숨겨진 레이어를 발견할 수 있습니다. 최고의 컴퓨팅 성능을 통해 다양한 모델을 학습하여 데이터에서 더 관련성이 높은 데이터를 얻을 수 있습니다.

5. 놀라운 정확도

이 점을 정의하는 가장 적절한 예는 구글 검색과 지속적으로 사용할수록 좋아지는 구글 사진이다. AI는 심층 신경망을 통해 더 높은 정확도를 달성하여 데이터를 깊이 파고들고 유사한 결과를 제공하는 데 도움이 될 수 있는 사용자 패턴을 선택합니다.

6. 데이터의 적절한 활용

알고리즘은 스스로 학습하며 데이터는 AI에 의해 적절하고 과도하게 사용되어 빅 데이터에서 최상의 결과를 도출하는 데 도움이 됩니다. 데이터는 그 어느 때보다 중요하기 때문에 더 많은 새로운 기술이나 솔루션이 제공되고 적절한 분석을 통해 밝혀지기 때문에 경쟁 우위를 확보하게 됩니다.

결론

인공 지능 은 일상 생활에서 구현될 수 있고 그들의 삶을 더 쉽게 만들어 줄 기술을 제공할 잠재력이 있기 때문에 모든 개인의 삶에 혜택을 줄 수 있습니다. AI의 혜택을 받을 수 있는 여러 영역이 있으며 이는 인간의 노력, 비용 및 노동을 줄이는 결과를 가져올 것입니다. 산업체와 기업은 이미 비즈니스 프로세스에서 AI를 사용하고 있으며 높은 효율성, 낮은 운영 비용 및 더 빠른 의사 결정을 통해 차이를 보기 시작했습니다.

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저자 약력:

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