인공지능의 종류를 이해해 보자!

인공지능 시스템 유형:

제가 21세기를 완전히 혁신한 기술을 꼽는다면, 그것은 인공지능일 것입니다.인공지능은 우리의 일상 생활의 일부이며, 그것이 우리가 인공지능의 다양한 개념을 이해하는 것이 중요하다고 생각하는 이유입니다.인공지능 유형에 대한 이 기사는 인공지능의 다양한 단계와 범주를 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

인공지능이란 무엇일까요?

1956년, 인공지능이라는 용어는 존 매카시에 의해 정의되었습니다.그는 AI를 다음과 같이 정의했습니다.

지능형 기계를 만드는 과학과 공학.

인공지능이란 무엇인가 – 인공지능의 종류

인공지능은 또한 의사 결정, 물체 감지, 복잡한 문제 해결 등과 같은 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템의 개발로 정의될 수 있습니다.

이제 인공지능의 다양한 단계나 학습 유형을 이해해 보겠습니다.

인공지능의 단계

제가 조사를 하는 동안 인공지능, 인공 좁은 지능, 인공 슈퍼 지능이 다른 종류의 인공지능이라는 기사를 많이 발견했습니다. 좀 더 정확히 말하자면, 인공지능은 세 단계로 이루어져 있습니다.

인공지능의 학습 유형

1. 인공 협지능
2. 인공지능
3. 인공 초지능

이것들은 인공지능의 세 가지 유형이 아닌 인공지능이 진화할 수 있는 세 가지 단계입니다.

각 단계를 자세히 이해해 보겠습니다.

인공 협지능(ANI) Artificial Narrow Intelligence

약한 AI로도 알려진 ANI는 좁게 정의된 일련의 특정 작업만 수행할 수 있는 기계를 포함하는 인공 지능의 단계입니다.이 단계에서, 기계는 어떠한 사고 능력도 가지지 않고, 미리 정의된 기능들의 집합을 수행할 뿐입니다.

약한 AI의 예로는 시리, 알렉사, 자율주행차, 알파고, 인간형 소피아 등이 있습니다.현재까지 구축된 거의 모든 AI 기반 시스템은 약한 AI 범주에 속합니다.

인공 일반 지능(AGI) Artificial General Intelligence

강한 AI로도 알려진 AGI는 기계가 우리 인간처럼 생각하고 결정하는 능력을 갖는 인공지능 진화의 단계입니다.

현재 Strong AI의 기존 사례는 없지만 곧 인간만큼 똑똑한 기계를 만들 수 있을 것으로 생각됩니다.

강력한 인공지능은 스티븐 호킹을 포함한 많은 과학자들에 의해 인간 존재에 대한 위협으로 여겨집니다.

"완전한 인공지능의 발전은 인류의 종말을 가져올 수 있습니다.그것은 스스로 이륙하고, 계속해서 증가하는 속도로 스스로를 재설계할 것입니다.느린 생물학적 진화에 제한을 받는 인간은 경쟁할 수 없었고 대체될 것입니다."

 

인공 초지능(ASI) Artificial Super Intelligence

인공지능은 컴퓨터의 능력이 인간을 능가하는 인공지능의 단계입니다.ASI는 현재 영화와 공상 과학 책에 묘사된 가상의 상황으로, 기계가 세계를 점령했습니다.

우리의 현재 속도를 고려할 때 기계가 이 단계에 도달할 날이 멀지 않았다고 생각합니다.

"인공지능의 발전 속도는 믿을 수 없을 정도로 빠릅니다(좁은 AI를 말하는 것이 아닙니다).Deepmind와 같은 그룹에 직접 노출되지 않는 한 얼마나 빠르게 성장하고 있는지 알 수 없습니다.심각한 위험한 일이 발생할 위험은 5년 안에 있습니다.기껏해야 10년입니다."—엘론 머스크가 인용했습니다.

이것들은 기계가 획득할 수 있는 지능의 다른 단계들이었습니다.이제 기능을 기반으로 AI의 유형을 이해해 보겠습니다.

인공지능의 종류

누군가가 당신에게 다양한 종류의 인공지능 시스템을 설명해 달라고 요청할 때, 당신은 그것들의 기능에 따라 그것들을 분류해야 합니다.

AI 기반 시스템의 기능에 따라 AI는 다음과 같은 유형으로 분류할 수 있습니다.

1. 반응형 기계 AI (Reactive Machines AI)
2. 제한된 메모리 AI (Limited Memory AI)
3. 마음의 이론 AI (Theory Of Mind AI)
4. 자기 인식 인공지능 (Self-aware AI)

반응형 기계 인공지능 Reactive Machine AI

이러한 유형의 AI는 현재 상황만을 고려하여 현재 데이터만을 기반으로 작동하는 기계를 포함합니다.반응형 인공지능 기계는 데이터에서 추론을 형성하여 향후 행동을 평가할 수 없습니다.사전 정의된 작업 범위를 좁게 수행할 수 있습니다.

반응형 기계 AI – 인공지능 유형 – 에두레카

리액티브 AI의 예로는 세계 챔피언 게리 카스파로프를 이긴 유명한 IBM 체스 프로그램이 있습니다.

제한된 메모리 AI Limited Memory AI

이름이 시사하는 바와 같이 제한된 메모리 AI는 메모리에서 과거 데이터를 연구하여 정보에 입각하고 개선된 결정을 내릴 수 있습니다.이러한 인공지능은 과거의 경험을 저장하고 미래의 행동을 평가하는 데 사용될 수 있는 단기 또는 일시적인 메모리를 가지고 있습니다.

제한된 메모리 AI – 인공지능 유형 – 에두레카

자율주행차는 제한된 메모리 AI로, 최근 수집된 데이터를 사용하여 즉각적인 결정을 내립니다.예를 들어, 자율주행차는 더 나은 운전 결정을 내리기 위해 센서를 사용하여 도로를 건너는 민간인, 가파른 도로, 교통 신호 등을 식별합니다.이것은 미래의 사고를 예방하는 데 도움이 됩니다.

마음의 이론 AI Theory Of Mind AI

마음의 이론 AI는 인공지능의 더 발전된 유형입니다.이 범주의 기계는 심리학에서 중요한 역할을 하는 것으로 추측됩니다.이러한 유형의 인공지능은 인간의 신념과 생각을 더 잘 이해할 수 있도록 주로 감정 지능에 초점을 맞출 것입니다.

마음의 이론 AI – 인공지능의 유형 – 에두레카

마음의 이론 AI는 아직 완전히 개발되지 않았지만 이 분야에서 엄격한 연구가 이루어지고 있습니다.

자기 인식 인공지능 Self-Aware AI

우리가 기계가 스스로의 의식을 가지고 스스로 자각하는 AI의 상태에 이르지 않기를 기도합시다.이러한 유형의 인공지능은 현재 상황을 고려할 때 약간 터무니없는 것입니다.하지만, 미래에는 초지능 단계를 달성하는 것이 가능할지도 모릅니다.

자가 인식 인공지능 – 인공지능 유형 – 에두레카

일론 머스크와 스티븐 호킹스와 같은 천재들은 인공지능의 진화에 대해 지속적으로 경고해 왔습니다.이것에 대한 당신의 생각을 댓글로 알려주세요.

AI는 머신 러닝, 딥 러닝 등과 같은 많은 영역을 다루는 매우 광범위한 분야입니다.아래 섹션에서는 인공지능의 다양한 분야를 다루었습니다.

 

인공지능의 분기 

인공지능은 다음과 같은 프로세스/기술을 구현하여 실제 문제를 해결하는 데 사용될 수 있습니다.

1. 기계 학습
2. 딥 러닝
3. 자연어 처리
4. 로보틱스
5. 전문가 시스템
6. 퍼지 논리 Fuzzy Logic

인공지능의 영역 – 인공지능의 유형

기계 학습

기계 학습은 실제 문제를 해결하기 위해 기계가 데이터를 해석, 처리 및 분석하도록 하는 과학입니다.

기계 학습 – 인공지능 유형 – 에두레카

기계 학습 아래에는 세 가지 범주가 있습니다.

1. 지도 학습
2. 비지도 학습
3. 강화 학습

딥 러닝

딥 러닝은 통찰력을 얻고 솔루션을 형성하기 위해 고차원 데이터에 신경망을 구현하는 과정입니다.딥 러닝은 더 발전된 문제를 해결하는 데 사용될 수 있는 기계 학습의 고급 분야입니다.

딥 러닝 – 인공지능 유형

딥러닝은 페이스북, 자율주행차, 시리, 알렉사 등과 같은 가상 비서의 얼굴 검증 알고리즘 뒤에 있는 논리입니다.

자연어 처리

자연어 처리(NLP)는 기계와 소통하고 비즈니스를 성장시키기 위해 자연스러운 인간 언어에서 통찰력을 끌어내는 과학을 말합니다.

자연어 처리 – 인공지능 유형 – 에두레카

트위터는 NLP를 사용하여 트윗에서 테러적인 언어를 걸러내고, 아마존은 NLP를 사용하여 고객 리뷰를 이해하고 사용자 경험을 개선합니다.

 

로보틱스

로보틱스는 로봇의 다양한 분야와 응용에 초점을 맞춘 인공지능의 한 분야입니다.인공지능 로봇은 책임 있는 행동을 함으로써 결과를 도출하기 위해 실제 환경에서 행동하는 인공적인 에이전트입니다.

로봇 공학 – 인공지능 유형 – 에두레카

인간형 소피아는 로봇 공학에서 AI의 좋은 예입니다.

퍼지 논리

퍼지 논리는 일반적인 현대 컴퓨터 논리, 즉 본질적으로 부울적인 논리 대신 "진실의 정도"의 원칙에 기반한 컴퓨팅 접근법입니다.

퍼지 논리 – 인공지능 유형 – 에두레카

의사 결정과 관련된 복잡한 문제를 해결하기 위해 의학 분야에서 퍼지 논리가 사용됩니다.또한 자동 변속 장치, 차량 환경 제어 등에도 사용됩니다.

전문가 시스템은 if-then 논리적 표기법을 사용하여 복잡한 문제를 해결합니다.기존 절차 프로그래밍에 의존하지 않습니다.전문가 시스템은 주로 정보 관리, 의료 시설, 대출 분석, 바이러스 탐지 등에 사용됩니다.

출처: https://www.edureka.co/blog/types-of-artificial-intelligence/