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인공지능이란?

릴코이 2020. 7. 1. 13:24

인공 지능이란 무엇입니까?

인공 지능 (AI)은 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 스마트 머신을 구축하는 것과 관련된 광범위한 컴퓨터 과학 분야입니다. AI는 다양한 접근 방식을 갖춘 학제 간 과학이지만 기계 학습 및 딥 러닝의 발전으로 거의 모든 기술 산업의 패러다임 전환이 이루어지고 있습니다. 인공 지능은 어떻게 작동합니까? 나치 암호화 기계 수수께끼를 깨고 연합군이 제2 차 세계 대전에서 승리하도록 돕고 나서 10 년이 채 되지 않아 수학자 인 Alan Turing은 간단한 질문으로 "기계는 생각할 수 있을까?" Turing의 논문 " Computing Machinery and Intelligence "(1950)와 후속 Turing Test는 인공 지능의 기본 목표와 비전을 설정했습니다. 핵심은 인공 지능이 튜링의 질문에 긍정적으로 답하는 것을 목표로 하는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 기계에서 인간 지능을 복제하거나 시뮬레이션하려는 노력입니다. 인공 지능의 광범위한 목표는 많은 질문과 토론을 불러일으켰습니다. 너무나도, 이 분야에 대한 유일한 정의는 보편적으로 받아들여지지 않습니다. 인공 지능을 단순히 "지능형 기계 제작"으로 정의할 때의 주요 한계는 인공 지능이 무엇인지 실제로 설명하지 못한다 는 것입니다. 기계를 지능적으로 만드는 것은 무엇입니까? 그들의 혁신적인 교과서 인공 지능 : 현대적 접근에서 , 스튜어트 러셀 (Stuart Russell)과 피터 노비 그 (Peter Norvig)는 기계의 지능형 에이전트 주제를 중심으로 작업을 통합함으로써 이 문제에 접근합니다. 이를 염두에 두고 AI는 "환경으로부터 지각을 받고 행동을 수행하는 에이전트에 대한 연구"입니다. (Russel and Norvig viii) Norvig와 Russell은 AI 분야를 역사적으로 정의한 네 가지 접근법을 탐색합니다. 인간적으로 생각 합리적으로 생각 인간적으로 행동 합리적으로 행동 처음 두 가지 아이디어는 사고 과정과 추론에 관한 것이고, 다른 두 가지 아이디어는 행동을 다루는 것입니다. Norvig와 Russell은 "Turing Test에 필요한 모든 기술을 통해 상담원이 합리적으로 행동할 수 있도록 한다"라고 지적하면서 최고의 결과를 달성하는 행동을 하는 요원에 특히 중점을 둡니다. (Russel과 Norvig 4). MIT의 인공 지능 및 컴퓨터 과학 포드 패트릭 윈스턴 (Patrick Winston)은 인공 지능을 "생각, 인식, 행동을 함께 묶는 루프를 대상으로 하는 모델을 지원하는 표현에 의해 노출된 제약에 의해 노출되는 알고리즘"으로 정의합니다. 이러한 정의는 일반인에게는 추상적으로 보일 수 있지만, 컴퓨터 과학 분야로 분야를 집중시키는 데 도움이 되고 기계 학습 및 기타 인공 지능 하위 집합을 기계 및 프로그램에 주입하기 위한 청사진을 제공합니다. 2017 년 Japan AI Experience에서 많은 사람들 에게 연설하면서 DataRobot의 CEO Jeremy Achin은 오늘날 AI 사용 방식에 대한 다음 정의를 제공함으로써 연설을 시작했습니다. "AI는 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템입니다. 이러한 인공 지능 시스템의 대부분은 기계 학습에 의해 구동되고, 일부는 딥 러닝에 의해 구동되고, 일부는 규칙과 같은 매우 지루한 것에 의해 구동됩니다. " AI는 어떻게 사용됩니까? 인공 지능은 일반적으로 두 가지 범주로 분류됩니다. 좁은 AI : 때때로 "약한 AI"라고 도하는 이러한 인공 지능은 제한된 맥락에서 작동하며 인간 지능의 시뮬레이션입니다. 좁은 AI는 종종 단일 작업을 매우 잘 수행하는 데 초점을 맞추고 있으며 이러한 머신은 지능적으로 보일 수 있지만 가장 기본적인 인간 지능보다 훨씬 더 많은 제약과 제한 사항으로 작동하고 있습니다. 인공 일반 지능 (AGI) : 때때로 "강한 AI"라고 도하는 AGI는 Westworld의 로봇 또는 Star Trek : The Next Generation의 데이터와 같이 영화에서 볼 수 있는 인공 지능입니다. AGI는 일반 지능을 가진 기계이며 인간과 마찬가지로 지능을 적용하여 모든 문제를 해결할 수 있습니다. 좁은 인공 지능 좁은 AI는 우리 주변에 있으며 현재까지 인공 지능의 가장 성공적인 실현입니다. Narrow AI는 특정 작업을 수행하는 데 중점을 두고 지난 10 년 동안 "인공 지능의 미래를 위한 준비"에 따르면 "사회적 이익이 현저하고 국가의 경제 활력에 기여한"수많은 혁신을 경험했습니다. 오바마 행정부가 발표 한 2016 년 보고서. Narrow AI의 몇 가지 예는 다음과 같습니다. 구글 검색 이미지 인식 소프트웨어 시리, 알렉사 및 기타 개인 비서 자율 주행 차 IBM의 왓슨 기계 학습 및 딥 러닝 Narrow AI의 상당 부분은 머신 러닝과 딥 러닝의 혁신에 의해 구동됩니다. 인공 지능, 기계 학습 및 딥 러닝의 차이점을 이해하는 것은 혼란스러울 수 있습니다. 벤처 자본가 프랭크 첸 (Frank Chen) 은 다음을 지적하면서 이들을 구별하는 방법에 대한 좋은 개요를 제공합니다. "인공 지능은 인간 지능을 모방하려는 알고리즘과 지능의 집합입니다. 기계 학습은 그중 하나이며 딥 러닝은 그러한 기계 학습 기술 중 하나입니다." 간단히 말해서 머신 러닝은 컴퓨터 데이터를 공급하고 통계 기법을 사용하여 해당 작업을 위해 특별히 프로그래밍하지 않고도 작업에서 점진적으로 개선하는 방법을 "학습"하여 수백만 줄의 코드를 작성할 필요가 없습니다. 머신 러닝은 지도 학습 (레이블이 있는 데이터 세트 사용)과 비지도 학습 (레이블이 없는 데이터 세트 사용)으로 구성됩니다. 딥 러닝은 생물학적으로 영감을 얻은 신경망 아키텍처를 통해 입력을 실행하는 일종의 기계 학습입니다. 신경망에는 데이터가 처리되는 많은 숨겨진 레이어가 포함되어있어 머신이 학습에 "깊숙이"들어가서 최상의 결과를 위해 연결 및 가중치 입력을 수행할 수 있습니다.

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