인공 지능 (AI) 주변의 소음은 특히 많은 회사, AI 프로젝트 및 기능이 현장에서 폭발적으로 증가했기 때문에 약간의 혼란을 야기합니다. 우리는 어디에서 모든 것을 이해하기 시작합니까? 정의부터 시작하겠습니다.
AI는 일반적으로 사람이 수행하는 작업, 특히 지능적으로 행동하는 사람과 관련된 작업을 수행 할 수있는 컴퓨터 개발을 목표로하는 컴퓨터 과학의 하위 분야입니다.
컴퓨터와 기계는 의자와 테이블, 고양이와 개를 구분할 수 있으며 인간도 마찬가지입니다. 이것은 AI에 의해 가능해졌습니다.
시리즈의이 부분 — 로봇 마스터 준비 과정에서는 두 가지 유형의 AI와 이에 대해 알아야 할 사항을 살펴 봅니다.
일부 AI 연구원, 개발자 및 엔지니어의 목표는 사람들과 동일한 방식으로 작동 할 수있는 시스템을 구축하는 것입니다. 이것은 인간처럼 지능적으로 생각하는 시스템을 구축하는 것을 의미합니다.
다른 사람들은 시스템이 옳은 일을 수행하는 한 자신이 구축 한 시스템이 인간과 같은 기능을 가지고 있는지 신경 쓰지 않습니다. 이 두 학파와 함께 인간의 추론을 모델로 삼아 컴퓨터가 비슷한 일을하게하는 방법을 알려주는 다른 사고 파도 있습니다.
인공 지능은 약한 AI와 강한 AI의 두 가지로 나눌 수 있습니다. 위에서 설명한 것처럼 시스템이 약한 AI와 관련된 지능을 보여줄 때 많은 사람들이 만족할 수있는 반면 다른 시스템은 강력한 AI를 목표로 삼았습니다.
약한 AI와 강한 것이 무엇인지 탐구하고 이해해 봅시다.
AI 시스템은 강한 생각하는 시스템을 구축 할뿐만 아니라 인간이 생각하는 방식도 설명하는 데 사용할 수있는 방식으로 인간의 추론을 진정으로 시뮬레이션 할 때.
이것은 인간처럼 행동하고, 인간처럼 추론하고, 인간이 어떻게 생각하는지 설명 할 수있는 모든 시스템이 강력한 AI임을 의미합니다. 영화 기억 터미네이터? 그것은 로봇으로서 인간처럼 행동하고 행동했기 때문에 강력한 AI의 예입니다.
인간인지의 실제 시뮬레이션 인 강력한 AI 또는 시스템의 진정한 모델이 아직 구축되지 않았다는 점에 유의하는 것이 좋습니다.
시스템이 작동하도록하는 것을 목표로하는 모든 작업은 일반적으로 약한 AI라고합니다. 인간처럼 행동 할 수있는 시스템을 구축 할 수는 있지만 그 결과는 인간이 생각하는 방식에 대해 아무것도 알려주지 않습니다.
약한 AI는 인간의 행동이나 지능을 진정으로 행동하거나 흉내 내지 못한다는 점에서 상대적으로 쉽게 발견 할 수 있습니다.
이것의 가장 좋은 예 중 하나는 마스터 체스 플레이어 였지만 확실히 인간이하는 것과 같은 방식으로 플레이하지 않았고 일반적으로인지에 대해 거의 알려주지 않았던 IBM의 Deep Blue 시스템이었습니다.
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강하고 약한 AI를 하나로 모으는 또 다른 사고 방식이 있습니다.
강한 AI와 약한 AI 사이에서 균형을 이루는 시스템은 인간의 추론에 의해 정보를 받지만 노예가 아닌 시스템입니다.
이러한 종류의 시스템은 단순히 인간의 행동 방식을 완벽하게 모델링하려는 목표가 아니라 인간의 추론을 지침으로 사용합니다. 이것은 오늘날 AI에서 더 강력한 작업의 대부분이 일어나는 경향이 있습니다.
이제 우리가이 생각의 학교에 대한 눈에 띄는 이름 만 생각할 수 있다면! 모르겠어요, 어쩌면 실용적인 AI일까요? 좋은 예는 고급 자연어 생성 (NLG)입니다. 고급 NLG 플랫폼은 데이터를 언어로 변환합니다.
기본 NLG 플랫폼은 단순히 데이터를 텍스트로 변환하는 반면, 고급 플랫폼은이 데이터를 사람이 쓰는 방식과 구별 할 수없는 언어로 변환합니다.
말한 내용의 맥락을 분석하고 말해야 할 가장 흥미롭고 중요한 내용을 결정함으로써 이러한 플랫폼은 지능적인 내러티브를 통해 우리와 소통합니다. 이에 대한 예는 다음과 같은 소프트웨어입니다. 문법, Google 어시스턴트및 시리.
위의 용어는 대부분 새로운 용어 일 수 있지만 약한 것과 강한 두 가지 유형의 AI를 이해했습니다.
이 시리즈는 제목이지만 로봇 마스터를 준비하고 그것은 인간이 미래에 로봇을 제공한다는 의미가 아닙니다 (나는 이것이 결코 일어나지 않을 것이라고 믿습니다). 이 시리즈는 AI의 발전과 알아야 할 사항을 탐구하는 것을 목표로합니다.
중요한 점은 시스템이 AI가되기 위해 인간과 같은 방식으로 똑똑 할 필요가 없다는 것입니다. 똑똑해야합니다.