AI란?

AI는 학습 및 문제 해결 같은 인간과 유사한 인지 기능을 모방하는 컴퓨터 시스템의 기능입니다.

AI(인공 지능)의 작동 방식

컴퓨터 시스템은 수학 및 논리를 사용하여, 인간이 새 정보에서 학습하고 의사 결정을 내리는 데 사용하는 추론을 시뮬레이션합니다.

AI 컴퓨터 시스템은 기존 데이터의 패턴을 기반으로 예측하거나 조치를 취하고, 오류에서 학습하여 정확성을 높일 수 있습니다. 완성도가 높은 AI는 새로운 정보를 매우 빠르고 정확하게 처리하므로 자율 주행차, 이미지 인식 프로그램 및 가상 도우미와 같은 복잡한 시나리오에 유용합니다.

AI와 기계 학습의 관계

기계 학습은 AI의 하위 집합으로 간주됩니다. 기계 학습은 인간의 방식으로 데이터에서 분석하고 학습하도록 머신을 학습시키는 데 집중합니다. 따라서 기계 학습은 AI 시스템을 개발하는 데 도움이 되는 기술입니다.

기계 학습은 무엇인가요?

AI와 인지 API의 관계

API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)는 애플리케이션을 다른 시스템, 서비스 또는 애플리케이션에 연결합니다. 인지 API를 사용하면 도메인별 인텔리전트 모델의 라이브러리에 대한 액세스를 요청하는 것입니다.

Azure Cognitive Services에 대한 자세한 정보

AI와 데이터 과학의 관계

AI와 데이터 과학은 모두 대량 데이터 세트의 수집과 분석을 포함하지만 목표는 서로 다릅니다. AI는 컴퓨터에서 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리는 방법에 집중하는 한편, 데이터 과학은 수학, 통계 및 기계 학습을 사용하여 데이터에서 인사이트를 추출하는 데 집중합니다.

AI와 로봇 공학의 관계

로봇은 일반적으로 하드웨어와 이를 제어하는 소프트웨어를 모두 가지고 있습니다. AI 소프트웨어에 의해 제어되는 로봇은 자율적으로 움직이므로 인간의 직접적인 지시가 필요하지 않습니다. 그러나 모든 로봇이 AI에 의해 제어되는 것은 아니며, 모든 AI에 하드웨어가 필요한 것은 아닙니다.

AI 유형

인공 단순 지능(단순 AI)

인공 단순 지능(“약한 AI”라고도 함)은 단순하게 정의된 작업을 인간보다 잘 수행하는 컴퓨터 시스템의 능력을 지칭합니다.

단순 AI는 인간이 지금까지 도달한 가장 높은 수준의 AI 개발이며, 무인 자동차와 개인 디지털 도우미를 비롯하여 실생활에서 볼 수 있는 모든 AI의 예가 이 범주에 속합니다. 이는 AI가 실시간으로 자체적인 사고를 하는 것처럼 보이지만 실제로는 여러 단순 프로세스를 조정하고 미리 결정된 프레임워크 내에서 의사 결정을 내리기 때문입니다. AI의 “사고”는 의식이나 감정을 포함하지 않습니다.

인공 일반 지능(일반 AI)

“강력한 AI” 또는 “인간 수준 AI”라고도 하는 인공 일반 지능은 모든 지적 작업에서 인간을 능가하는 컴퓨터 시스템의 능력을 지칭합니다. 로봇이 의식적 사고를 하고 자체적 동기에 따라 행동하는 영화 속의 AI 유형입니다.

이론적으로 일반 AI를 갖춘 컴퓨터 시스템은 매우 복잡한 문제를 해결할 수 있고, 불확실한 상황에서 판단을 적용할 수 있으며, 사전 지식을 현재 추론에 통합할 수 있습니다. 또한 인간과 동등한 창의력과 상상력을 발휘할 수 있으며 단순 AI보다 훨씬 더 광범위한 작업을 수행할 수 있습니다.

ASI(인공 슈퍼 지능)

인공 슈퍼 지능을 갖춘 컴퓨터 시스템은 과학적 창의성, 통념 및 사회적 기술 등 거의 모든 분야에서 인간을 능가하는 능력을 얻게 됩니다.

기계 학습

기계 학습은 컴퓨터 시스템이 AI를 갖추기 위해 수행하는 프로세스입니다. 이 프로세스는 알고리즘을 사용하여 데이터 내의 패턴을 파악하고, 이러한 패턴을 사용하여 예측할 수 있는 데이터 모델을 만듭니다.

기계 학습 모델은 데이터 하위 집합을 학습합니다. 모델을 학습시키는 데 사용되는 데이터가 분석할 전체 데이터 세트를 정확하게 나타내는 경우 알고리즘은 좀 더 정확한 결과를 계산합니다. 기계 학습 모델이 유용하고 신뢰할 수 있을 정도로 빠르고 정확하게 작업을 수행할 수 있게 충분히 학습되면 단순 AI를 갖추게 됩니다.

딥 러닝

딥 러닝은 신경망이라고 하는 뇌의 구조에서 영감을 받은 알고리즘의 네트워크를 사용하는 고급 유형의 기계 학습입니다. 심층 신경망은 중첩된 신경 노드를 가지고 있으며, 해당 신경망에서 대답하는 각 질문은 일련의 관련된 질문으로 이어집니다.

딥 러닝에는 일반적으로 학습할 대량의 데이터 세트가 필요합니다. 딥 러닝을 위한 학습 세트는 수백만 개의 데이터 요소로 구성되기도 합니다. 심층 신경망이 이러한 대량의 데이터 세트를 학습하면 단순 네트워크보다 더 많은 모호성을 처리할 수 있습니다. 이는 AI가 이미지에 무엇이 있는지를 파악하기 전에 모양의 가장자리를 찾아야 하는 이미지 인식과 같은 애플리케이션에 유용합니다. 딥 러닝은 체스와 같은 복잡한 게임에서 인간 기술을 능가하는 AI를 학습시키는 것이기도 합니다.

AI의 예

전 세계의 기업들은 다양한 애플리케이션에서 AI를 이미 사용하고 있으며, 인텔리전트 기술은 성장하고 있는 분야입니다. 오늘날 사용되고 있는 AI의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

자율 주행차

전 세계 AI의 가장 복잡한 예 중 일부는 자율 주행차 및 기타 무인 자동차입니다. 이러한 시스템은 여러 프로세스를 조정하여 인간 운전자가 사용하는 추론을 시뮬레이션합니다. 또한 이미지 인식을 사용하여 표지, 신호, 교통 흐름 및 장애물을 파악하고 목적지에 도달하는 데 사용하는 경로를 최적화합니다. 그리고 데이터를 실시간으로 송수신하여 문제를 사전에 진단하고 소프트웨어를 업데이트합니다.

봇 및 디지털 도우미

대화는 사람이 소통하기 위한 자연스러운 방법이며, AI 기술이 발전함에 따라 대화형 인터페이스가 좀 더 보편화되었습니다. 일부 인터페이스는 한정된 용도로 사용됩니다. 즉, 사람들은 영화 티켓 예약 또는 Twitter 스레드를 하나의 스토리로 컴파일하는 것과 같은 한 가지 작업에 해당 인터페이스를 사용합니다. 다른 인터페이스는 다양한 작업에 도움이 될 수 있는 개인 도우미와 유사하게 동작합니다. 그러나 모든 대화형 인터페이스는 NLU(자연어 이해)를 사용하여 요청(발화라고도 함)을 해석하고 관련성 있는 정보로 회신합니다.

추천 엔진

AI의 가장 일반적인 용도 중 하나는 기록 데이터를 기반으로 항목을 추천하는 것입니다. 예를 들어 미디어 스트리밍 서비스는 다음에 보거나 들을 것을 추천할 때 AI를 사용하여 사용자가 과거에 보거나 들은 것을 분석하고, 특성을 기반으로 사용 가능한 모든 옵션을 필터링하며, 사용자가 가장 좋아할 만한 옵션을 제시합니다. 사용자가 웹 사이트에서 쇼핑할 때 카트에 추가할 액세서리나 관련 항목을 추천하는 경우에도 비슷한 방식으로 AI를 사용합니다.

스팸 필터

많은 메일 플랫폼은 AI를 사용하여 받은 편지함을 스팸으로부터 보호합니다. 시스템에 새 메일이 도착하면 AI는 이를 분석하여 스팸을 나타내는 신호가 있는지 확인합니다. 메일이 충분한 조건을 충족하면 스팸으로 플래그가 지정되고 격리됩니다. 사용자가 잘못된 플래그를 수정하거나 필터링되지 않은 스팸 메일을 플래그 지정하여 피드백을 제공하면, 시스템은 이를 학습하고 매개 변수를 조정합니다.

스마트 홈 기술

집을 자동화하는 거의 모든 도구는 AI를 사용합니다. 이러한 예로는 명령을 수신 대기하는 인텔리전트 전구, 사용자의 선호도를 학습하고 종일 스스로 조정하는 인텔리전트 온도 조절기, 지시 없이 집의 구조를 탐색하는 방법을 학습하는 인텔리전트 진공청소기 등이 있습니다.

의료 데이터 분석

전 세계의 의료 조직은 AI를 사용하여 연구, 테스트, 진단, 처리 및 모니터링을 지원합니다. AI를 사용하여 조직 샘플을 분석하고 더 정확한 진단을 제공하는 회사가 있고, AI를 사용하여 임상 데이터를 분석하고 환자의 치료에서 격차를 발견하는 회사가 있습니다. 또한 AI를 사용하여 수십억 개의 화합물을 분석함으로써, 화학자들이 더 빨리 발견에 이르고 양질의 임상 시험 후보를 파악할 수 있도록 지원하는 회사도 있습니다.

AI의 이점

AI는 거의 모든 산업에 걸쳐 진정한 이점을 제공합니다. 다음은 기업들이 이미 누리고 있는 몇 가지 주요 이점입니다.

연중무휴 가용성

컴퓨터 시스템은 인간과 동일한 생물학적 요구 사항이 없기 때문에 인텔리전트 시스템은 종일 쉬지 않고 작동할 수 있습니다.

대규모 통신

회사는 봇과 가상 에이전트를 통해 더 많은 곳에서 더 많은 사람에게 지침과 지원을 동시에 제공할 수 있습니다.

반복적인 작업 자동화

AI를 사용하여 반복적이고 시간이 오래 걸리는 작업을 수행하면 비즈니스 전반에서 사람들이 더 전략적이고 영향력 있는 작업에 집중할 수 있습니다.

더 빠르고 정확한 의사 결정

AI는 인간의 오류를 줄여주므로, 데이터에서 많은 정보를 얻고 대량의 복잡한 계산이 필요한 의사 결정에 도움이 됩니다.

좀 더 관련성 있는 권장 사항

AI를 사용하면 고객의 관심이나 습관을 바탕으로 좀 더 관련성 있는 권장 사항 및 제안을 만들 수 있습니다.

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