인공지능은 어떻게 분류되나요?

인공지능 분야의 분류에는 로봇공학, 영상인식, 언어인식, 자연어처리, 전문가시스템 등의 연구가 포함된다. 인공지능은 매우 도전적인 과학이며, 이 작업에 종사하는 사람들은 컴퓨터 지식, 심리학, 철학을 이해해야 합니다.

인공지능에는 크게 세 가지 가지가 있습니다.

1) 인지 AI(cognitive AI)?

인지 컴퓨팅은 인공지능의 가장 인기 있는 분야입니다. "인간처럼" 느껴지는 모든 상호 작용을 담당합니다. 인지 AI는 복잡성과 모호성을 쉽게 처리하는 동시에 데이터 마이닝, NLP(자연어 처리) 및 지능형 자동화 경험을 통해 지속적으로 학습할 수 있어야 합니다.

이제 사람들은 인지 AI를 인공 지능이 내리는 최선의 결정과 더 어렵거나 불확실한 사건을 감독하기 위한 인간 작업자의 결정의 혼합으로 생각하는 경향이 점점 더 커지고 있습니다. 이를 통해 AI의 적용 가능성을 확장하고 더 빠르고 안정적인 답변을 생성할 수 있습니다.

2) 머신러닝 AI(Machine Learning AI)

머신러닝(ML) AI는 테슬라를 고속도로에서 자율적으로 운전할 수 있는 일종의 인공지능이다. 이는 여전히 컴퓨터 과학의 최첨단에 있지만 앞으로는 일상적인 업무 환경에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 머신러닝은 빅데이터에서 일부 "패턴"을 찾은 다음 이러한 패턴을 사용하여 사람의 지나친 설명 없이 결과를 예측하는 것이며 이러한 패턴은 일반적인 통계 분석에서는 볼 수 없습니다.

그러나 머신러닝이 효과적이려면 세 가지 핵심 요소가 필요합니다.?

a) 데이터, 데이터가 많나요?

AI에게 새로운 기술을 가르치려면, 신뢰할 수 있는 결과 점수를 얻으려면 모델에 많은 양의 데이터를 입력해야 합니다. 예를 들어 Tesla는 자율 조향 기능을 자동차에 배치하는 동시에 수집한 모든 데이터, 운전자 개입, 성공적인 회피, 허위 경보 등을 본사로 전송하여 실수로부터 학습하고 점차 감각을 날카롭게 했습니다. 많은 입력을 생성하는 가장 좋은 방법은 레이더, 카메라, 스티어링 휠 등과 같은 하드웨어가 내장되어 있거나(자동차인 경우) 사물 인터넷 쪽으로 기울고 있는지 여부에 관계없이 센서를 이용하는 것입니다. Bluetooth 비콘, 건강 추적기, 스마트 홈 센서, 공용 데이터베이스 등은 방대한 양의 데이터(일반 인간이 처리할 수 없을 정도로 많은 양)를 생성할 수 있는 점점 더 많은 인터넷 연결 센서 중 일부에 불과합니다.