소개
인공지능(AI)은 우리 삶의 필수적인 부분이 되어 다양한 산업에 혁명을 일으키고 기술의 미래를 만들어가고 있습니다. 그러나 AI는 모놀리식 개념이 아니라 각각 고유한 특성과 응용 프로그램이 있는 다양한 유형의 AI 시스템을 포함합니다. 이 블로그 게시물에서는 AI의 다양한 범주를 살펴보고 기능과 실제 구현을 조명합니다.
인공지능 AI의 5가지
좁은 AI
약한 AI라고도 하는 내로우 AI는 높은 숙련도로 특정 작업을 수행하도록 설계된 AI 시스템을 말합니다. 이러한 시스템은 음성 인식, 이미지 분류 또는 추천 엔진과 같은 좁은 영역에서 탁월합니다. Siri 및 Alexa와 같은 가상 비서는 음성 명령을 이해하고 응답하는 데 탁월하기 때문에 좁은 AI의 대표적인 예입니다. Narrow AI는 지정된 영역 내에서 뛰어난 성능을 보여주지만 인간 인지에서 볼 수 있는 일반적인 지능이 부족합니다.
일반 AI
Strong AI 또는 Human-Level AI라고도 하는 일반 AI는 광범위한 작업과 영역에서 인간과 같은 지능을 나타내는 것을 목표로 합니다. 일반 AI의 목표는 추론, 문제 해결 및 학습을 포함한 인간의 인지 능력을 인공 시스템에 복제하는 것입니다. 일반 AI를 달성하는 것은 기계가 적응 가능한 지능과 세계에 대한 포괄적인 이해를 보유해야 하기 때문에 여전히 중요한 과제로 남아 있습니다. 일반 AI는 계속 추구하고 있지만 산업을 혁신하고 사회에 지대한 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
기계 학습
기계 학습(ML)은 시스템이 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 경험을 통해 학습하고 개선할 수 있도록 하는 데 중점을 둔 AI의 하위 집합입니다. ML 알고리즘은 대규모 데이터 세트를 활용하여 패턴을 식별하고 예측 또는 결정을 내립니다. 지도 학습, 비지도 학습 및 강화 학습은 기계 학습의 일반적인 접근 방식입니다. ML은 사기 탐지, 언어 번역 및 의료 진단과 같은 다양한 도메인에서 애플리케이션을 찾습니다.
딥 러닝
딥 러닝은 인공 지능(AI)의 한 분야로, 인공 신경망을 사용하여 복잡한 문제를 해결하고 데이터에서 의미 있는 표현을 추출하는 기술입니다. 딥 러닝은 다층 신경망을 사용하여 데이터를 처리하고 다중 계층의 지속적인 변환을 통해 더 추상적인 수준의 표현을 점진적으로 학습합니다.딥 러닝은 이미지 인식, 자연어 처리 및 자율 주행에서 놀라운 발전을 이루었습니다. CNN(Convolutional Neural Networks) 및 RNN(Recurrent Neural Networks)과 같은 신경망은 딥 러닝에서 널리 사용되는 아키텍처입니다.
강화 학습
강화 학습(RL)은 에이전트가 환경과 상호 작용하고 보상을 최대화하기 위한 최적의 행동을 스스로 학습하는 방법인 기계 학습의 한 분야입니다. 이러한 학습 방법은 특정 데이터 세트나 명시적인 지침 신호 없이 주어진 환경에서 시행착오를 통해 경험을 통해 학습하는 것이 특징입니다. 강화 학습에서 에이전트는 현재 상태를 관찰하고 그에 따라 조치를 선택합니다. 그들은 그들이 선택한 행동에 따라 환경의 변화를 경험하고 그에 따른 보상이나 처벌을 받습니다. 에이전트는 시행착오를 통해 보상을 극대화하는 최적의 행동을 스스로 학습합니다. 이를 위해 강화학습은 일련의 상태, 행동, 보상에 대한 정보를 이용하여 학습을 진행하고, 이 정보로 가치 기능이나 정책을 학습합니다.
마지막으로
AI는 다양한 유형의 시스템과 기술을 포괄하는 다양한 분야입니다. Narrow AI는 현재 환경을 지배하여 가상 비서 및 추천 시스템과 같은 애플리케이션을 지원합니다. 일반 AI는 장기적인 목표이지만 산업을 변화시키고 사회를 재구성할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 머신 러닝, 딥 러닝 및 강화 학습은 각각 고유한 방법론과 응용 프로그램이 있는 AI의 핵심 하위 집합입니다. AI가 계속 진화함에 따라 다양한 유형의 AI를 이해하면 AI의 기능을 효과적으로 활용하면서 윤리적, 사회적 영향을 탐색할 수 있습니다. 다양한 형태의 AI를 수용하면 지능형 시스템이 인간과 협력하여 혁신을 주도하고 더 밝은 미래를 만드는 가능성의 세계가 열립니다.