흔히 AI라고 불리는 인공 지능

흔히 AI라고 불리는 인공 지능

인공지능은 컴퓨터를 스마트하게 만드는 데 초점을 맞춘 컴퓨터 과학의 일부입니다. 이는 언어 이해, 사물 인식, 경험을 통한 학습, 의사 결정과 같이 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행하도록 컴퓨터를 가르치는 것입니다. 이러한 일은 인간이 매일 하는 일이지만, AI를 사용하면 컴퓨터도 이러한 일을 할 수 있으며, 종종 인간보다 훨씬 빠르고 정확하게 할 수 있습니다. AI는 우리가 항상 깨닫지는 못하더라도 이미 우리 일상생활의 일부가 되었습니다. Siri 및 Alexa와 같은 음성 비서부터 Netflix의 영화나 Amazon의 제품을 제안하는 추천 시스템에 이르기까지 AI는 어디에나 있습니다. AI가 실제로 무엇인지, 어떻게 작동하는지 이해하기 위해 더 간단하고 자세한 용어로 분석해 보겠습니다.

1.AI가 하는 일

AI를 사용하면 컴퓨터는 일반적으로 "스마트"하거나 "지능적"이라고 생각되는 작업을 수행할 수 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다. 언어 이해(예: 휴대전화에 대고 말하면 사용자가 원하는 것을 이해하는 경우), 패턴 인식(사진 속 얼굴 인식 등), 경험을 통해 학습(예: 데이터가 많을수록 시스템의 예측 능력이 향상되는 경우), 의사 결정(예: AI가 의사가 환자에게 가장 적합한 치료법을 결정하는 데 도움을 주는 경우), 이를 달성하기 위해 AI는 다양한 기술과 방법을 사용합니다. AI를 작동시키는 핵심 개념을 살펴보겠습니다.

1)기계 학습(ML)

머신러닝은 AI의 가장 중요한 부분 중 하나입니다. 컴퓨터가 데이터로부터 학습하도록 가르치는 것이 전부입니다. 특정 작업을 수행하도록 컴퓨터를 프로그래밍하는 대신 컴퓨터에 많은 데이터를 제공하면 컴퓨터는 패턴을 파악하고 해당 데이터를 기반으로 결정을 내립니다. 이것은 사람들이 경험을 통해 배우는 것과 같습니다. 예를 들어, 사람은 많은 개 사진을 보고 다양한 개 품종을 인식하는 방법을 배울 수 있습니다. 마찬가지로 기계 학습 시스템은 많은 개 이미지를 보여줌으로써 개를 인식하는 방법을 학습할 수 있습니다. 머신러닝은 다양한 방식으로 사용됩니다. 다음은 몇 가지 예입니다. 첫번째는 스팸 필터입니다. 이메일은 기계 학습을 사용하여 스팸 이메일을 인식하고 필터링합니다. 스팸으로 표시된 많은 이메일을 분석하여 스팸이 어떤 모습인지 학습합니다. 두번째는 제품 추천입니다. 온라인 쇼핑 시 기계 학습을 사용하여 귀하가 이전에 구매한 제품이나 비슷한 취향을 가진 다른 사람들이 구매한 제품을 기반으로 좋아할 만한 제품을 추천합니다.

2)딥 러닝

딥러닝은 머신러닝의 좀 더 발전된 형태입니다. 이는 인간의 두뇌처럼 작동하도록 설계된 신경망이라는 시스템을 사용합니다. 이러한 신경망은 데이터를 처리하는 알고리즘 레이어로 구성됩니다. 레이어가 많을수록 네트워크가 "더 깊어집니다". 이것이 바로 딥 러닝이라고 불리는 이유입니다. 딥 러닝은 이미지 인식, 음성 인식, 심지어 체스나 바둑 같은 복잡한 게임 플레이와 같은 작업에 특히 강력합니다. 예를 들어, 딥러닝을 사용하면 사진이 흐릿하거나 이상한 각도에서 촬영된 경우에도 컴퓨터가 사진 속의 얼굴을 인식할 수 있습니다. 또한 휴대전화에 말할 때와 같은 음성 인식 시스템에도 사용되며 사용자의 말을 이해합니다.

3)자연어 처리(NLP)

자연어 처리(NLP)는 인간 언어를 이해하고 다루는 AI의 일부입니다. 이는 컴퓨터가 텍스트나 음성 단어를 읽고, 이해하고, 응답할 수 있도록 하는 기술입니다. NLP는 챗봇, 가상 비서 및 번역 도구를 강화하는 것입니다. 예를 들어, Google에 질문을 입력하거나 Siri에게 길을 물어보면 NLP는 시스템이 사용자의 단어를 이해하고 최선의 답변을 찾는 데 도움을 줍니다. 자동 번역(예: Google 번역)이나 긴 기사를 더 짧고 읽기 쉬운 버전으로 요약하는 데에도 사용할 수 있습니다.

4)컴퓨터 비전

컴퓨터 비전은 AI의 또 다른 중요한 영역입니다. 이미지나 비디오와 같은 시각적 정보를 "보고" 이해하도록 컴퓨터를 가르치는 것입니다. 이는 인간이 눈과 뇌를 사용하여 사물, 사람, 장면을 인식하는 방식과 유사합니다. 컴퓨터 비전은 다양한 응용 분야에서 사용됩니다.

-자율 주행 자동차

AI를 사용하면 자율 주행 자동차가 도로를 보고, 다른 차량, 보행자, 교통 표지판을 인식하고, 본 내용에 따라 결정을 내릴 수 있습니다.
-의료 영상: 의료 분야에서 AI는 X선이나 MRI 스캔을 분석하여 의사가 암과 같은 질병을 발견하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
-소셜 미디어: 컴퓨터 비전은 Facebook이나 Instagram과 같은 플랫폼에서도 사진에 있는 사람을 자동으로 태그하는 데 사용됩니다.

5)강화 학습

강화 학습은 컴퓨터가 무언가를 수행하고, 피드백을 받고, 시간이 지남에 따라 개선되는 방식으로 학습하는 또 다른 유형의 AI입니다. 개에게 새로운 재주를 가르친다고 상상해 보세요. 개가 재주를 올바르게 수행하면 보상을 받게 됩니다. 올바르게 수행하지 않으면 대접을 받지 못합니다. 시간이 지남에 따라 개는 간식을 얻기 위해 트릭을 수행하는 방법을 배웁니다. 강화 학습에서 컴퓨터는 개와 같으며, 보상은 올바른 일을 한 데 대한 보상입니다.

이런 종류의 AI는 컴퓨터가 일련의 결정을 내려야 하고 각 결정이 결과에 영향을 미치는 상황에 사용됩니다. 예를 들어, 강화 학습은 컴퓨터에게 비디오 게임 방법을 가르치는 데 사용되었으며, 목표는 올바른 움직임을 통해 점수를 최대화하는 것입니다.

2.AI의 실제 사례

AI는 이미 우리 세계의 큰 부분을 차지하고 있으며 AI가 사용되는 몇 가지 일반적인 방법은 다음과 같습니다.

1)음성 도우미

AI는 Siri, Alexa, Google Assistant와 같은 음성 도우미를 지원합니다. 이러한 시스템은 음성 명령을 이해하고, 질문에 답변하고, 알림을 설정하고, 조명이나 온도 조절기와 같은 스마트 홈 장치를 제어할 수도 있습니다.

2)추천 시스템

Netflix에서 프로그램을 시청하거나 Spotify에서 음악을 듣거나 Amazon에서 쇼핑할 때 AI가 뒤에서 작업하여 사용자가 좋아할 만한 항목을 추천합니다. 과거에 귀하가 보거나 듣거나 구매한 콘텐츠를 분석하여 귀하의 선호도를 학습한 후 유사한 콘텐츠를 제안합니다.

3)헬스케어

AI는 의사가 질병을 진단하고, 새로운 치료법을 개발하고, 심지어 수술을 수행하는 데 도움을 줌으로써 헬스케어에 큰 영향을 미치고 있습니다. 예를 들어, AI는 의료 기록과 이미지를 분석하여 의사가 이전보다 더 빠르고 정확하게 암을 발견할 수 있도록 돕습니다.

4)자율 주행 자동차

Tesla 및 Waymo와 같은 회사에서 개발 중인 자율 주행 자동차는 AI를 사용하여 도로를 탐색하고 장애물을 피하며 안전한 운전 결정을 내립니다. 이러한 자동차는 센서, 카메라 및 AI 소프트웨어의 조합을 사용하여 도로를 "보고" 인간 운전자처럼 운전 결정을 내립니다.

3.학습하고 개선되는 똑똑한 AI

AI의 가장 멋진 점 중 하나는 시간이 지남에 따라 학습하고 향상될 수 있다는 것입니다. AI 시스템에는 데이터가 많을수록 작업을 더 잘 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 음성 어시스턴트를 계속 사용하면 음성과 억양을 더 잘 이해할 수 있습니다. 마찬가지로, 추천 시스템은 귀하의 선호도에 대해 더 많이 학습함에 따라 영화와 제품을 더 잘 제안할 수 있습니다. 학습하고 개선하는 능력이 AI를 그토록 강력하게 만드는 이유입니다. 단순히 규칙을 따르는 것이 아닙니다. AI는 새로운 정보와 상황에 적응하여 시간이 지남에 따라 더욱 똑똑해지고 유용해집니다. 인공 지능(AI)은 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있을 만큼 컴퓨터를 똑똑하게 만드는 것입니다. 얼굴 인식, 음성 이해, 자동차 운전 등 AI는 우리의 기술을 더욱 유능하고 지능적으로 만들고 있습니다. AI는 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전과 같은 기술을 통해 우리가 살고 일하는 방식을 변화시키고 있습니다. 그리고 AI가 계속 학습하고 개선되면서 미래를 위한 더 많은 가능성이 열릴 것입니다.