인공 지능: 개발의 역사와 전망

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인공 지능: 개발의 역사와 전망
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인공 지능(AI)의 개념에는 지능적인 기계(컴퓨터 프로그램 포함)를 만들 수 있는 기술뿐만 아니라 포함됩니다.

인공 지능은 또한 과학적 사고의 영역 중 하나입니다.

인공 지능이란 무엇입니까?

지능은 다음과 같은 능력을 가진 사람의 정신적 구성 요소입니다.

  • 적응;
  • 경험과 지식의 축적을 통한 학습
  • 환경을 관리하기 위해 지식과 기술을 적용하는 능력

지성은 현실을 인식하는 사람의 모든 능력을 결합합니다. 그것의 도움으로 사람은 생각하고, 새로운 정보를 기억하고, 환경을 인식하는 등의 작업을 수행합니다.

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인공 지능은 학습 능력, 논리적 추론 등 인간 지능의 능력을 부여받은 시스템 (기계)의 연구 및 개발에 종사하는 정보 기술 영역 중 하나로 이해됩니다.

현재 인공 지능에 대한 작업은 사람과 같은 방식으로 문제를 해결하는 새로운 프로그램과 알고리즘을 만들어 수행합니다.

AI
사진: hso.com

이러한 방향으로 발전함에 따라 AI의 정의가 진화한다는 사실 때문에 AI Effect를 언급할 필요가 있다. 인공지능이 어느 정도 발전했을 때 만들어내는 효과를 말한다. 예를 들어, AI가 어떤 행동을 수행하는 법을 배웠다면 비평가들은 즉시 합류하여 이러한 성공이 기계에 생각이 있다는 것을 나타내는 것은 아니라고 주장합니다.

오늘날 인공 지능의 발전은 두 가지 독립적인 방향으로 진행됩니다.

  • 신경사이버네틱스;
  • 논리적 접근

첫 번째 방향은 생물학의 관점에서 신경망과 진화 컴퓨팅에 대한 연구를 포함합니다. 논리적 접근에는 사고, 말하기 등의 높은 수준의 지적 프로세스를 모방하는 시스템의 개발이 포함됩니다.

인공 지능 개발의 역사

AI 분야의 첫 번째 작업은 지난 세기 중반에 수행되기 시작했습니다. Alan Turing은 중세 시대에 철학자와 수학자들이 특정 아이디어를 표현하기 시작했지만 이 방향으로 연구의 선구자가 되었습니다. 특히 20세기 초에는 체스 문제를 풀 수 있는 기계 장치가 도입되었습니다.

그러나이 방향은 지난 세기 중반에 실제로 형성되었습니다. AI에 대한 작품의 등장은 인간의 본성, 우리 주변 세계를 아는 방법, 사고 과정의 가능성 및 기타 분야에 대한 연구입니다. 그때까지 최초의 컴퓨터와 알고리즘이 등장했습니다. 즉, 새로운 연구 방향이 탄생한 기반이 마련되었습니다.

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1950년 Alan Turing은 미래 기계의 능력과 지능 측면에서 인간을 능가할 수 있는지에 대해 질문한 기사를 발표했습니다. 나중에 그의 이름을 따서 명명된 절차인 튜링 테스트를 개발한 것은 이 과학자였습니다.

영국 과학자의 작품이 출판 된 후 AI 분야의 새로운 연구가 나타났습니다. Turing에 따르면 의사 소통 중에 사람과 구별되지 않는 기계만이 사고 기계로 인식 될 수 있습니다. 과학자의 역할이 등장한 시기에 베이비 머신이라는 개념이 탄생했습니다. 그것은 AI의 점진적인 발전과 사고 과정이 처음에는 어린이 수준에서 형성되고 점차적으로 개선되는 기계의 창조를 상상했습니다.

“인공 지능”이라는 용어는 나중에 탄생했습니다. 1952년 Turing을 포함한 과학자 그룹은 AI와 관련된 문제를 논의하기 위해 American University of Dartmund에서 만났습니다. 그 회의 이후, 인공 지능 기능을 갖춘 기계의 적극적인 개발이 시작되었습니다.

AI 분야에서 새로운 기술을 만드는 데 특별한 역할은 이 연구 분야에 적극적으로 자금을 지원한 군부가 담당했습니다. 그 후 인공 지능 분야의 작업이 대기업을 유치하기 시작했습니다.

AI
사진: today.cofc.edu

현대 생활은 연구자에게 더 복잡한 문제를 제기합니다. 따라서 인공지능이 출현한 시기와 비교하면 근본적으로 다른 조건에서 인공지능의 발전이 이루어지고 있다. 세계화 과정, 디지털 영역에서 악의적인 요인의 행동, 인터넷 및 기타 문제의 발전 – 이 모든 것이 과학자들에게 복잡한 과제를 안겨주며, 그 해결책은 AI 분야에 있습니다.

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최근 몇 년 동안 이 분야에서 달성한 성공(예: 자율 기술의 출현)에도 불구하고 진정한 인공 지능의 생성을 믿지 않고 매우 유능한 프로그램을 믿지 않는 회의론자의 목소리는 여전히 가라앉지 않습니다. 많은 비평가들은 AI의 적극적인 개발이 곧 기계가 사람을 완전히 대체하는 상황으로 이어질 것이라고 우려합니다.

연구 분야

철학자들은 아직 인간 지성의 본성과 지성의 지위에 대해 합의에 이르지 못했습니다. 이와 관련하여 인공 지능에 관한 과학 작품에는 인공 지능이 해결하는 작업을 알려주는 아이디어가 많이 있습니다. 또한 어떤 종류의 기계가 지능적인 것으로 간주될 수 있는지에 대한 일반적인 이해가 없습니다.

오늘날 인공 지능 기술의 발전은 두 가지 방향으로 진행됩니다.

  1. 하향식(기호학적). 말하기, 감정 표현 및 사고와 같은 높은 수준의 정신 과정을 모방하는 새로운 시스템 및 지식 기반의 개발을 포함합니다.
  2. 상향식(생물학적). 이 접근 방식은 생물학적 과정의 관점에서 지능적 행동 모델이 생성되는 신경망 분야의 연구를 포함합니다. 뉴로컴퓨터는 이러한 방향성을 기반으로 만들어졌습니다.

튜링 테스트

튜링 테스트는 인간처럼 생각하는 인공 지능(기계)의 능력을 측정합니다.

일반적으로 이 접근 방식은 AI의 생성을 포함하며, 그 행동은 동일하고 정상적인 상황에서 인간의 행동과 다르지 않습니다. 사실, 튜링 테스트는 기계가 기계와 통신할 때 누가 말하는지 이해하는 것이 불가능한 경우에만 기계가 지능적일 것이라고 가정합니다. 메커니즘 또는 살아있는 사람입니다.

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공상 과학 책은 AI의 능력을 평가하는 다른 방법을 제공합니다. 인공 지능은 느끼고 창조할 수 있다면 현실이 될 것입니다. 그러나 정의에 대한 이러한 접근 방식은 실제로 적용되지 않습니다. 예를 들어, 이미 환경 변화(추위, 더위 등)에 대응할 수 있는 기계가 만들어지고 있습니다. 동시에 그들은 사람이 느끼는 것처럼 느낄 수 없습니다.

기호 접근 방식

문제 해결의 성공 여부는 상황에 유연하게 접근하는 능력에 크게 좌우됩니다. 기계는 사람과 달리 수신한 데이터를 통일된 방식으로 해석합니다. 따라서 한 사람만이 문제 해결에 참여합니다. 기계는 여러 추상화 모델의 사용을 배제한 서면 알고리즘을 기반으로 작업을 수행합니다. 프로그램에서 유연성을 얻는 것은 문제 해결 과정과 관련된 자원을 늘리면 가능합니다.

AI
사진: forbes.com

위의 단점은 AI 개발에 사용되는 상징적 접근 방식에 일반적입니다. 그러나 인공 지능의 이러한 발전 방향을 통해 계산 과정에서 새로운 규칙을 만들 수 있습니다. 그리고 상징적 접근에서 발생하는 문제는 논리적인 방법으로 해결할 수 있다.

논리적 접근

이 접근 방식에는 추론 프로세스를 모방하는 모델 생성이 포함됩니다. 그것은 논리의 원리에 기초합니다.

이 접근 방식은 특정 결과로 이어지는 엄격한 알고리즘의 사용을 포함하지 않습니다.

에이전트 기반 접근 방식

지능형 에이전트를 사용합니다. 이 접근 방식은 다음을 가정합니다. 지능은 목표를 달성하는 계산 부분입니다. 기계는 지능형 에이전트의 역할을 합니다. 그녀는 특수 센서의 도움으로 환경을 배우고 기계 부품을 통해 환경과 상호 작용합니다.

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에이전트 기반 접근 방식은 다양한 상황에서 기계가 계속 작동할 수 있도록 하는 알고리즘 및 방법 개발에 중점을 둡니다.

하이브리드 접근 방식

이 접근 방식은 신경 및 기호 모델의 통합을 포함하므로 사고 및 컴퓨팅 프로세스와 관련된 모든 문제의 솔루션이 달성됩니다. 예를 들어, 신경망은 기계의 작동이 움직이는 방향을 생성할 수 있습니다. 그리고 정적 학습은 문제를 해결하는 기반을 제공합니다.

AI 투자 개발

Gartner 전문가에 따르면 2020년대 초까지 출시된 거의 모든 소프트웨어 제품은 인공 지능 기술을 사용할 것입니다. 또한 전문가들은 디지털 영역에 대한 투자의 약 30%가 AI에 포함될 것이라고 제안합니다.

Gartner 분석가에 따르면 인공 지능은 사람과 기계의 협력을 위한 새로운 기회를 열어줍니다. 동시에 AI에 의한 인간의 이동 과정은 멈출 수 없으며 앞으로는 가속화될 것입니다.

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PwC는 신기술의 급속한 채택으로 인해 2030년까지 세계 국내총생산(GDP)이 약 14% 성장할 것으로 보고 있습니다. 또한, 증가의 약 50%는 생산 공정의 효율성을 증가시킬 것입니다. 지표의 후반부는 AI를 제품에 도입하여 얻는 추가 수익이 될 것입니다.

처음에는 미국이 인공 지능 기계의 작동을위한 최상의 조건을 만들었 기 때문에 인공 지능 사용의 효과를 받게됩니다. 미래에는 이러한 기술을 제품 및 생산에 도입하여 최대의 이익을 얻을 수 있는 중국에 추월될 것입니다.

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사진: thehumancapitalhub.com
Saleforce의 전문가는 AI가 소기업의 수익성을 약 1조 1천억 달러 증가시킬 것이라고 말합니다. 그리고 그것은 2021년까지 일어날 것입니다. 부분적으로 이 지표는 고객과의 커뮤니케이션을 담당하는 시스템에서 AI가 제공하는 솔루션의 구현을 통해 달성될 것입니다. 동시에 자동화로 인해 생산 프로세스의 효율성이 향상됩니다.

새로운 기술의 도입은 또한 800,000개의 추가 일자리를 창출할 것입니다. 전문가들은 이 수치가 공정 자동화로 인한 공석 손실을 상쇄한다고 지적합니다. 애널리스트들은 기업을 대상으로 한 설문조사를 기반으로 공장 자동화에 대한 지출이 2020년대 초까지 약 460억 달러로 증가할 것으로 예측합니다.

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러시아에서도 AI 분야에서 작업이 진행 중이다. 10년 동안 주정부는 이 지역에서 130만 개 이상의 프로젝트에 자금을 지원했습니다. 또한 대부분의 투자는 상업 활동 수행과 관련이 없는 프로그램 개발에 사용되었습니다. 이것은 러시아 비즈니스 커뮤니티가 아직 인공 지능 기술 도입에 관심이 없다는 것을 보여줍니다.

총 약 230 억 루블이 이러한 목적으로 러시아에 투자되었습니다. 정부 보조금 규모는 다른 나라가 보여주는 AI 자금 규모에 못 미친다. 미국에서는 매년 약 2억 달러가 이러한 목적에 할당됩니다.

기본적으로 러시아에서는 인공지능 기술 개발을 위해 국가예산에서 자금을 할당받아 운송부문, 방위산업, 보안 관련 프로젝트에 활용하고 있다. 이 상황은 우리나라 사람들이 투자 자금에서 특정 효과를 신속하게 달성할 수 있는 영역에 투자할 가능성이 더 높음을 나타냅니다.

위의 연구는 또한 러시아가 현재 AI 기술 개발에 참여할 수 있는 전문가 양성에 대한 높은 잠재력을 가지고 있음을 보여주었습니다. 지난 5년 동안 약 20만 명이 AI 관련 분야에서 교육을 받았습니다.

인공 지능의 발전 전망

AI 기술은 다음과 같은 방향으로 발전하고 있습니다.

  • AI 기능을 인간과 더 가깝게 만들고 일상 생활에 통합하는 방법을 찾는 문제 해결
  • 인류가 직면한 과제를 해결하는 본연의 마인드 개발

현재 연구자들은 실용적인 문제를 해결하는 기술 개발에 집중하고 있습니다. 지금까지 과학자들은 본격적인 인공 지능을 만드는 데 가까이 오지 않았습니다.

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사진: aitimejournal.com

많은 기업들이 AI 분야에서 기술을 개발하고 있습니다. “Yandex”는 검색 엔진 작업에 1년 이상 사용하고 있습니다. 2016 년부터 러시아 IT 회사는 신경망 분야의 연구에 종사해 왔습니다. 후자는 검색 엔진 작업의 성격을 바꿉니다. 특히 신경망은 사용자가 입력한 쿼리를 작업의 의미를 가장 잘 반영하는 특정 벡터 번호와 비교합니다. 즉, 단어로 검색하는 것이 아니라 본인이 요청한 정보의 본질에 따라 검색이 이루어집니다.

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Abbyy는 최근 Compreno 시스템을 도입했습니다. 그것의 도움으로 자연 언어로 작성된 텍스트를 이해할 수 있습니다. 인공 지능 기술을 기반으로 하는 다른 시스템도 비교적 최근에 시장에 진입했습니다.

  1. Findo. 이 시스템은 사람의 말을 인식하고 복잡한 쿼리를 사용하여 다양한 문서와 파일에서 정보를 검색할 수 있습니다.
  2. Gamalon. 이 회사는 스스로 학습할 수 있는 시스템을 도입했습니다.
  3. Watson. 많은 알고리즘을 사용하여 정보를 검색하는 IBM 컴퓨터입니다.
  4. ViaVoice. 인간의 음성 인식 시스템.

대형 상업 회사는 인공 지능 분야의 발전을 우회하지 않습니다. 은행은 이러한 기술을 활동에 적극적으로 구현하고 있습니다. AI 기반 시스템의 도움으로 거래소에서 거래를 수행하고 자산을 관리하며 기타 작업을 수행합니다.

방위 산업, 의료 및 기타 분야에서 객체 인식 기술을 구현하고 있습니다. 그리고 게임 개발 회사는 AI를 사용하여 다음 제품을 만들고 있습니다.

물체 인식 기술

지난 몇 년 동안 한 그룹의 미국 과학자들이 NEIL 프로젝트에 참여해 왔습니다. 이 프로젝트에서 연구자들은 컴퓨터에 사진에 표시된 것을 인식하도록 요청합니다. 전문가들은 이런 식으로 외부 개입 없이 스스로 학습할 수 있는 시스템을 만들 수 있을 것이라고 제안합니다.

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VisionLab은 거대한 이미지와 동영상 클러스터에서 실시간으로 얼굴을 인식할 수 있는 LUNA 플랫폼을 공개했습니다. 이 기술은 현재 대형 은행과 네트워크 소매업체에서 사용하고 있습니다. LUNA를 사용하면 사람들의 선호도를 비교하고 관련 제품과 서비스를 제공할 수 있습니다.

러시아 회사 N-Tech Lab은 유사한 기술을 연구하고 있습니다. 동시에 전문가들은 신경망을 기반으로 한 얼굴 인식 시스템을 만들기 위해 노력하고 있습니다. 최신 데이터에 따르면 러시아 개발은 사람보다 할당 된 작업에 더 잘 대처합니다.

AI는 인류에게 어떤 영향을 미칩니까?

스티븐 호킹(Stephen Hawking)에 따르면 미래의 인공 지능 기술의 발전은 인류의 죽음으로 이어질 것입니다. 과학자는 인공 지능의 도입으로 인해 사람들이 점차 저하될 것이라고 지적했습니다. 그리고 자연 진화의 조건에서 사람이 생존을 위해 끊임없이 싸워야 할 때이 과정은 필연적으로 죽음으로 이어질 것입니다.

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사진: thehumancapitalhub.com

러시아는 AI 도입을 긍정적으로 검토하고 있다. Aleksey Kudrin은 그러한 기술을 사용하면 국가 기구를 유지하는 비용을 GDP의 약 0.3%까지 줄일 수 있다고 말한 적이 있습니다. Dmitry Medvedev는 AI의 도입으로 인해 많은 직업이 사라질 것이라고 예측합니다. 그러나 이 관계자는 이러한 기술을 활용하면 다른 산업의 급속한 발전으로 이어질 것이라고 강조했다.

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세계경제포럼(World Economic Forum)의 전문가들에 따르면 2020년대 초까지 생산 자동화로 인해 전 세계에서 약 700만 명이 일자리를 잃을 것이라고 합니다. AI의 도입은 경제의 변화와 데이터 처리와 관련된 많은 직업의 소멸을 초래할 가능성이 높습니다.

McKinsey 전문가들은 생산 자동화 프로세스가 러시아, 중국 및 인도에서 더욱 활성화될 것이라고 말합니다. 이들 국가에서는 가까운 장래에 최대 50%의 근로자가 AI 도입으로 인해 일자리를 잃을 것입니다. 그들의 자리는 컴퓨터 시스템과 로봇이 차지할 것입니다.

McKinsey에 따르면 인공 지능은 소매, 호텔 직원 등 육체 노동과 정보 처리와 관련된 직업을 대체할 것입니다.

미국 기업의 전문가에 따르면 금세기 중반까지 전 세계적으로 일자리가 약 50% 감소할 것이라고 합니다. 사람들은 동일하거나 더 높은 효율성으로 유사한 작업을 수행할 수 있는 기계로 대체될 것입니다. 동시에 전문가는 지정된 시간 전에이 예측이 실현되는 옵션을 배제하지 않습니다.

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다른 분석가들은 로봇이 일으킬 수 있는 피해에 주목합니다. 예를 들어, McKinsey 전문가들은 로봇은 인간과 달리 세금을 내지 않는다고 지적합니다. 결과적으로 예산 수입의 감소로 인해 주정부는 인프라를 동일한 수준으로 유지할 수 없습니다. 따라서 빌 게이츠는 로봇 장비에 대한 새로운 세금을 제안했습니다.

AI 기술은 실수를 줄여 기업의 효율성을 높입니다. 또한 사람이 달성할 수 없는 수준으로 작업 속도를 높일 수 있습니다.

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