인공지능을 개발해야 하는 이유는 무엇인가요?
요약: 인공지능이 탄생한 이후 이론과 기술은 점점 성숙해졌고, 응용 분야도 계속해서 확장되어 왔다. 앞으로 인공지능이 가져올 기술 제품은 상상할 수 있다. 인간의 지혜를 담는 "컨테이너"가 될 것입니다. 인공지능은 인간의 의식과 사고의 정보 과정을 시뮬레이션할 수 있습니다. 인공지능은 인간의 지능은 아니지만 인간처럼 생각할 수 있고 심지어 인간의 지능을 뛰어넘을 수도 있다. 그렇다면 왜 인공지능을 개발해야 하는지 아시나요? 인터넷의 쇠퇴로 인해 인공지능이 차세대 화두가 되었고, 인공지능의 보편화 역시 인공지능의 발전이 필요하게 되었기 때문이다. 아래에서 자세한 지식을 살펴보겠습니다. 사람들에게 인공지능이 필요한 이유
1. 인터넷의 쇠퇴로 인해 인공지능이 새로운 트렌드로 자리 잡았다
첫째, 인터넷 트래픽 배당금이 기본적으로 사라졌다.
PC와 모바일 인터넷의 배당금은 사라진 지 오래고, 휴대폰 출하량은 매년 감소하고 있다. 휴대전화와 무선 트래픽은 기본적으로 정체됐지만, 중국의 휴대전화 출하량은 수년 연속 4억대에 머물렀다. 즉, 더 많이 팔면 다른 쪽은 덜 팔리게 된다는 뜻이다.
이 단계에서는 기본적으로 트래픽의 일반적인 추세가 설정됩니다. 휴대폰의 첫 번째 화면은 기본적으로 WeChat, QQ, Taobao, Toutiao, Email, Calendar 앱으로 구성된다는 사실은 누구나 알고 있습니다. 이제 새로운 트래픽 배당금이 고갈되었으므로 실제로 이 분야에서 사업을 시작하는 것은 그다지 현명하지 않습니다.
예를 들어 PC인터넷의 마지막 유니콘 기업은 어디일까요? 거의 알고 있습니다.
Zhihu는 2011년에 공식 출시되었으며 현재까지도 이미 최신 PC 유니콘입니다.
2011년 PC 인터넷 경쟁 강도는 2015년 모바일 인터넷 경쟁 강도와 비슷했다.
2015년 모바일 인터넷의 총인구수와 전반적인 경쟁강도는 실제로 2011년 PC 분야를 넘어섰으며, 이는 2015년 이후 모바일 인터넷의 성장이 어려울 수 있음을 의미한다. 계속하다.
둘째, 인터넷이 사용자에게 제공하는 가장 큰 가치는 정보의 비대칭성과 연결성의 문제를 해결하는 것입니다.
전자상거래는 이 두 가지 문제를 해결합니다.
1대기 ⒉환위안 맥주?
내가 파는 물건이 진짜인지 가짜인지 어떻게 알 수 있나요? 내 애프터 서비스가 좋은지 어떻게 알 수 있나요? 타오바오는 다이아몬드 크라운으로 문제를 해결했습니다.
② 정보 연결에 문제가 있습니다.
구매자가 많고 판매자도 많으니 당연히 모두를 하나로 모을 수 있는 플랫폼이 필요합니다. 이는 '인터넷+'가 중심적으로 해결하는 문제입니다.
많은 전통 산업에서는 정보와 연결이 문제가 되지 않습니다.
의료를 예로 들어보자. 중국의 3차병원에는 의사가 너무 많다. 의사가 진료할 수 있는 환자가 너무 많아서 전국 13억 명을 연결해봐도 소용없다. 하루 만에. 인터넷은 의사 상담의 효율성을 향상시키지 못했고 도움도 매우 제한적이었습니다.
셋째, 인공지능은 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
현재 AI 영화 관람이 큰 인기를 끌고 있다. 1차 병원에서 제작하는 많은 CT와 X-ray 필름은 AI를 통해 많은 문제를 해결할 수 있다.
디디택시를 비롯해 인터넷은 택시 타기 어려움 문제를 해결했지만 택시 가격 문제는 해결하지 못했다. 실제로 보조금이 폐지된 후 모두가 디디가 전혀 저렴하지 않다는 사실을 알게 됐다. 이유는 간단하다. 개인용 자동차든 택시든 인건비를 줄일 수 없다면 여전히 사람이 운전해야 하기 때문이다. , 저렴할 수 없습니다.
지금 인터넷이 전통산업에서 요식업으로 변모한 것은 사실 아주 피상적인 일이고 예약을 하려고 하는 것에 지나지 않습니다. 그런 것 같습니다.
외식업계가 정말 해결해야 할 문제는 셰프 교체가 가능한지 여부인데, 여기에는 인터넷이 전혀 도움을 줄 수 없다.
따라서 미래에는 인공지능이 인터넷보다 사회 각계각층을 훨씬 더 크게 변화시킬 것입니다.
예를 들어 의료 업계에서는 많은 풀뿌리 병원의 품질이 높지 않습니다. 미래에는 의사가 CT, X-ray 및 기타 의료 이미지를 판독하는 데 인공 지능을 사용할 수 있습니다. 올해와 마찬가지로 IBM 왓슨의 피부 흑색종 진단 정확도는 97%로 높아져 전문가 평균 75~84% 수준을 훌쩍 뛰어넘었다.
미래에는 자율주행차, 로봇, 의료, 금융, 교육 등 어떤 분야에서든 인공지능이 엄청난 사회적 혜택을 가져올 것이라는 점에는 의심의 여지가 없습니다.
2. 인공지능이 널리 사용됩니다
1. 자연어 생성
자연어 생성은 인공지능의 한 분야입니다. 고객 서비스, 보고서 생성 및 시장 개요를 위한 텍스트 및 용도.
2. 음성 인식
Siri가 대표적인 예입니다.
현재 음성 응답 대화형 시스템과 모바일 애플리케이션을 통해 인간의 언어를 전사하는 시스템은 수십만 개가 있습니다.
3. 가상 비서
가상 비서는 인간과 상호 작용할 수 있는 컴퓨터 에이전트 또는 프로그램으로, 그 중 챗봇이 가장 유명합니다. 가상 비서는 주로 고객 서비스 및 지원에 사용되며 스마트 홈 관리자 역할을 할 수 있습니다.
4. 머신러닝 플랫폼
머신러닝은 컴퓨터의 학습 능력을 향상시킬 수 있는 컴퓨터 과학 및 인공지능 기술의 한 분야입니다.
애플리케이션, 프로세스 및 기타 기계에 모델을 설계, 교육 및 배포하기 위한 알고리즘, API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스), 개발 및 교육 툴킷, 데이터, 컴퓨팅 성능을 제공하여 기업에서 널리 선호됩니다. . 예측 및 분류 작업을 해결하는 데 사용됩니다.
Adext는 제품 포지셔닝에 가장 잘 맞는 광고를 잠재고객에게 정확하게 전달하기 위해 인공지능과 머신러닝을 디지털 광고에 적용하는 세계 최초이자 유일한 잠재고객 관리 도구입니다.
5. 인공지능 하드웨어 최적화
인공지능 중심의 컴퓨팅 작업을 실행하는 데 사용되며 특수 설계 및 구조화된 GPU(그래픽 처리 장치)와 CPU(중앙 처리 장치)입니다. .
향후 출시될 인공지능에 최적화된 실리콘 칩은 휴대용 기기는 물론 생활 곳곳에 직접 내장될 것입니다.
6. 의사결정 관리
스마트 머신은 AI 시스템에 규칙과 논리를 도입할 수 있으므로 이를 초기 설정/훈련은 물론 지속적인 유지 관리 및 최적화에 사용할 수 있습니다. .
의사결정 관리는 다양한 유형의 기업 애플리케이션에서 구현되며 기업 이익을 극대화하기 위한 자동 결정을 지원하거나 내릴 수 있습니다.
7. 딥 러닝 플랫폼
딥 러닝 플랫폼은 인간의 두뇌를 시뮬레이션하고 데이터를 처리하며 의사 결정을 내릴 수 있는 다층 인공 신경망을 포함하는 특별한 형태의 머신 러닝입니다. . 모델. 현재는 대규모 데이터 세트를 기반으로 한 패턴 인식 및 분류에 주로 사용됩니다.
8. 생물정보학
이 기술은 인간의 행동과 신체의 물리적 구조 및 형태를 식별, 측정 및 분석할 수 있습니다.
이미지, 터치 인식, 신체 언어 인식 등 인간과 기계 사이에 보다 자연스러운 상호 작용 기능을 제공할 수 있으며 현재 시장 조사 분야에서 널리 사용되고 있습니다.
9. 기계 처리 자동화
기계 처리 자동화는 스크립트 및 기타 방법을 사용하여 인간 작업을 자동화하여 보다 효율적인 비즈니스 프로세스를 지원합니다.
현재 인건비가 높거나 효율성이 낮은 작업 및 프로세스에 사용됩니다.
기계처리 자동화는 인간의 재능을 극대화하고 직원을 보다 창의적이고 전략적으로 만들 수 있으며 이는 회사 발전에 매우 중요합니다.
10. 텍스트 분석 및 자연어 처리
텍스트 분석 및 자연어 처리는 통계 및 기계 학습 방법을 사용하여 문장의 구조, 의미, 감정 및 의도를 이해하며 널리 사용됩니다. 사기 탐지 및 정보 보안에 사용되며 구조화되지 않은 데이터 마이닝에도 사용할 수 있습니다.
11. 디지털 트윈/AI 모델링
디지털 트윈은 물리적 시스템과 디지털 세계를 연결하는 소프트웨어 아키텍처입니다.
제너럴일렉트릭(GE)이 항공기 엔진, 기관차, 가스터빈 등의 모니터링과 결함 예측을 위한 인공지능 기업을 설립한다고 밝혔다. 회사의 디지털 트윈은 단 몇 줄의 코드일 뿐이며, 가장 복잡한 버전이라도 대화형 차트와 데이터 포인트로 채워진 3차원 컴퓨터 지원 설계 도면처럼 보입니다.
12. 네트워크 방어
네트워크 방어는 인프라와 정보가 공격받고 위협받을 때 예방, 탐지, 적시 대응에 초점을 맞춘 컴퓨터 네트워크 방어 메커니즘입니다.
인공 지능과 머신 러닝은 네트워크 방어를 새로운 개발 단계로 끌어올렸습니다. 2017년에 해커는 20억 건의 침입을 감지했는데, 그 중 76%는 우발적이었고 69%는 신원 손실로 인해 발생했습니다.
RNN(반복 신경망)은 입력 시퀀스를 처리하고 머신러닝 기술과 결합하여 지도 학습 기술을 개발할 수 있습니다. 이 기술은 의심스러운 대상을 찾고 네트워크 공격의 최대 85%를 탐지할 수 있습니다.
Darktrace, Cylance 등의 스타트업은 네트워크 방어와 결합된 인공지능 분야의 업무를 매우 중요하게 생각합니다. Darktrace는 행동 분석과 고급 수학을 결합하여 조직 내 비정상적인 행동을 자동으로 탐지하고, Cylance는 인공 지능 알고리즘을 적용하여 악성 코드 침입을 차단하고 공격으로 인한 피해를 완화합니다. 사이버 방어에 전념하는 또 다른 회사인 DeepInstinct는 엔터프라이즈 엔드포인트, 서버 및 모바일 장치 보호를 목표로 하며 "가장 파괴적인 스타트업"으로 간주됩니다.
13. 규정 준수
규정 준수는 개인이나 회사의 비즈니스 활동이 인정된 관리, 규정, 규칙, 표준 또는 계약 조건과 일치함을 의미합니다.
자연어 처리 기술을 통해 텍스트를 스캔하고 그 패턴을 키워드와 일치시켜 기업과 관련된 변화를 파악할 수 있습니다.
예측 분석 및 시나리오 빌더를 갖춘 자본 스트레스 테스트 기술은 기업이 규제 자본 요구 사항을 준수하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 딥러닝을 사용하면 잠재적인 자금세탁 활동으로 분류되는 거래 수를 효과적으로 줄일 수 있습니다.
14. 지식 업무 지원
AI가 인간의 업무를 완전히 대체할 수 있을지 걱정하는 사람들이 많지만, AI 기술이 사람들이 훌륭한 업무를 수행하는 데 큰 도움이 될 수 있다는 사실을 잊지 마세요. . 특히 지식 작업에서 작업을 완료하십시오.
지식 작업의 자동화는 두 번째로 파괴적인 신흥 기술로 선정되었습니다. 지식 근로자에 크게 의존하는 의료 및 법률 분야에서 실무자들은 점차 AI 기술을 진단 도구로 사용할 것입니다.
15. 콘텐츠 생성
콘텐츠 생성에는 비디오, 광고, 블로그, 백서, 인포그래픽 및 기타 시각적 또는 서면 자료와 같이 사람들이 온라인 세계에 입력하는 모든 자료가 포함됩니다. .
CBS와 같은 팀은 콘텐츠 생성을 위해 AI 기술을 사용했으며, Wibbitz의 SaaS 플랫폼은 Auto-Perspective Company가 개발한 인공지능 비디오 제품을 통해 데이터를 얻은 후 텍스트 콘텐츠를 비디오 콘텐츠로 변환할 수 있습니다. 뉴스 작성을 위한 자연어 처리 기술.
16. P2P 네트워크
P2P 네트워크는 네트워크 참여자가 *자신이 소유한 하드웨어 자원의 일부를 공유하며, 이러한 공유 자원은 네트워크를 통해 서비스와 콘텐츠를 직접 제공할 수 있음을 의미합니다. 중간 엔터티를 거치지 않고 다른 P2P 노드에서 액세스합니다.
BetCapital LLC의 CEO인 Ben Hartman은 "Entrepreneur" 잡지와의 인터뷰에서 P2P 네트워크는 통화 암호화에도 사용되며 대량의 데이터를 수집하고 분석함으로써 세계 최대의 문제 중 일부를 해결할 수도 있다고 말했습니다. 데이터. 도전적인 질문.
Price는 P2P 네트워크와 인공 지능을 사용하여 검색 엔진의 접근성을 높이고 참가자가 암호화폐 보상을 받는 대가로 컴퓨터의 컴퓨팅 성능을 빌려주는 것을 목표로 하는 회사입니다. 이에 회사는 더욱 투명한 검색엔진 플랫폼을 구축하겠다고 약속했다.
17. 감정 인식 감정 인식은 고급 이미지 처리 또는 오디오 데이터 처리를 통해 사람 얼굴의 표정을 "읽을" 수 있습니다. 현재 우리는 "미시적 표현"을 포착하고, 신체 언어 단서를 식별하고, 감정이 담긴 음성과 억양을 분석할 수 있습니다.
법 집행관은 심문 중에 더 많은 정보를 얻기 위해 이 기술을 사용하며, 이 기술은 마케팅에도 널리 사용됩니다.
18. 이미지 인식
이미지 인식은 디지털 이미지나 동영상에서 객체나 특징을 식별하고 감지하는 프로세스를 의미합니다.
인공지능은 소셜 미디어 플랫폼에서 사진을 검색하고 이를 대규모 데이터 세트와 비교하여 가장 관련성이 높은 콘텐츠를 찾을 수 있습니다.
이미지 인식 기술은 번호판 인식, 질병 감지, 고객 의견 분석, 신원 확인 등에 사용될 수 있습니다.
19. 지능형 마케팅
지금까지 마케팅 부서는 인공지능으로 인해 많은 혜택을 누렸고, 업계가 인공지능을 신뢰하는 데는 그럴 만한 이유가 있습니다. 마케팅 담당자의 55%는 인공 지능이 소셜 미디어보다 자신의 분야에 더 큰 영향을 미칠 것이라고 확신합니다.
지능형 마케팅은 회사 참여와 효율성을 높이고, 고객을 세분화하고, 고객 데이터를 통합하고 활동을 관리하며, 반복적인 작업을 단순화하여 의사 결정자가 전략 개발에 집중할 수 있는 시간을 더 많이 제공할 수 있습니다.