AI와 데이터 과학 뉴스 정보 Seo-jun (서준) 9월 14, 2025 0 Comments

단순한 말로 인공 지능은 무엇입니까?

편집자에 의한 이미지 | chatgpt

틀 소개

모두가 이야기합니다 인공 지능 (ai) 최근에, 그리고 당신이 누구에게 물어 보는 지에 따라 AI가 다른 방식으로 무엇인지 설명 할 수 있습니다. 종종 기술적, 거의 외계인과 같은 용어를 사용하고 때로는 간단한 용어로 사용합니다. 이 기사는 의도 된 것입니다 후자의 방향을 취하고 간단한 말로 AI가 무엇인지, 그 기능과 한계를 설명하고, 일부 주요 영역 또는 빌딩 블록 그것은 요즘 AI의 일부입니다.

틀 AI는 무엇입니까? 기능 및 한계

AI는 인간 또는 동물 지능 기술을 모방하여 특정 문제 나 작업을 해결할 수있는 컴퓨터 시스템 개발. 특정 AI 시스템에 따라 모방 할 수있는 지능적 특성에는 추론, 미래 또는 알려지지 않은 사실 예측, 시각적 인식 예측, 인간 또는 다른 AI 시스템과의 의사 소통, 환경과의 상호 작용이 포함됩니다.

위에서 언급 한 거의 모든 기술에 스며드는 대부분의 최신 AI 시스템에서 한 가지 중요한 기능은 데이터에서 배우십시오. AI 시스템은 무엇이든 관찰하고 무엇이든 관찰하고 노출되어 배우는 작은 어린이와 마찬가지로 AI 시스템은 많은 데이터 예에서 예측, 추론, 인간 언어의 의사 소통 등을 수행하는 복잡한 작업을 수행합니다.

어떤 사람들은 그것을 듣고 놀랄 것입니다 AI는 21 세기 발명품이 아닙니다: 사실,이 분야는 지난 세기 중반에 태어났습니다. 그러나 AI가 지난 10 년 반 동안 가장 큰 진전을 경험했으며 Chatgpt와 같은 생성 및 언어 모델이 최신 고전력 업적의 명확한 예를 보았습니다.

하지만 AI는 또한 그 제한 사항이 있습니다: 그것은 인간이하는 것처럼 세상을 진정으로 이해하지 못합니다 (모든 것이 수학적으로 이해되고 다루어지며 말하기 위해!), 품질이 좋지 않은 데이터에서 배운 경우 실수를 저지르며 일반적으로 상식이나 인간의 감성이 필요한 작업으로 어려움을 겪을 수 있습니다. 필요한 방대한 데이터와 컴퓨팅 전력은 또한 높은 비용을 구성합니다.

틀 AI의 영역

AI의 주요 영역과 그에 대한 이해를 높이기 위해 몇 가지 핵심 사항을 설명해 봅시다.

인공 지능 영역과 그들 사이의 일반적인 공생 관계 | 저자의 이미지

AI 초기 몇 년 동안 지식 표현과 추론 활발한 연구 주제였으며, 기계 이해할 수있는 방식으로 표현 된 실제 사실과 지식에 대한 결론을 추론하고 이끌어 낼 수있는 소프트웨어 프로그램 구축에 중점을 둡니다. 자율 에이전트 간의 논리의 대부분 (때로는 구현됩니다. 로봇 시스템 현실 세계와 상호 작용할 수있는 능력) 이러한 기술과 최근의 상승에 의존합니다. 에이전트 AI 솔루션은이 하위 도메인에 대한 관심을 되 살리고 있습니다.
기계 학습 현재 거의 모든 최신 AI 시스템은 이미지 분류, 가격 또는 미래의 판매 예측, 고객에게 제품 추천 등과 같은 작업을 해결하기 위해 데이터를 배우기 위해 접근 방식을 사용합니다.
딥 러닝 머신 러닝의 “진화 된 형태”와 같습니다. 더 도전적인 작업을 해결하기 위해 거대한 데이터 세트에서 학습하는 더 크고 복잡한 시스템. 재미있게, 컴퓨터 비전 그리고 자연어 처리 시각적으로 인식하고 인간과 대화하는 것과 같은 응용 프로그램은 최근 딥 러닝 시스템을 사용하여 주로 해결되었으므로 긴밀한 관계가 있습니다.
따라서 최신 트렌드는 어디에 있습니까? 생성 AI 그리고 언어 모델 (LLMS) 앉다? 이 시스템은 다음 단계로 가져가는 대규모 딥 러닝 아키텍처입니다.