AI산업과 관련한 전망은 전문가들이 보시기에 어떤지, 챗지피티, ai스피커 외에 실생활에 어떻게 적용되고 있는지 궁금합니다.
AI산업과 관련한 전망은 전문가들이 보시기에 어떤지, 챗지피티, ai스피커 외에 실생활에 어떻게 적용되고 있는지 궁금합니다.
앞으로 발전 방향에 대한 청사진도 궁금하구요.
6개의 답변이 있어요!안녕하세요. 박준희 과학전문가입니다.
아직은 AI라는 항목이 챗지피티에서 가장 많이 쓰이는데요.
전 곧 로봇공학과 AI가 접목되 서비스산업에 많이 투입될거라봅니다.
감사합니다.
만족스러운 답변이었나요?간단한 별점을 통해 의견을 알려주세요.안녕하세요. 이형민 과학전문가입니다.
사람을 대체하는날이 언젠가는올 것 같습니다. 전문직의 지식들을 충분히 대체할 수 있겠습니다
만족스러운 답변이었나요?간단한 별점을 통해 의견을 알려주세요.안녕하세요. 이상현 과학전문가입니다.
요즘은 그림이나 작화를 그려주는 ai, 자동차 자율주행 ai, 의료기기 분야에서는 검사자의 이미지데이터를 분석하여 질환을 필터링하는 ai 등등 많은 분야에서 다양하게 사용되고 있습니다.만족스러운 답변이었나요?간단한 별점을 통해 의견을 알려주세요.안녕하세요. 설효훈 과학전문가입니다.
상당히 많은 사람들이 인공지능에 대해 "드디어" 두려움을 느끼게 되었다. 하지만 사람들의 삶을 더 간편하게 해 주는 인공지능은 이 뿐만 아니라 다양한 분야에서도 많은 이용이 되고 있다. 알파고는 수년 전부터 전방위적으로 쓰이고 있던 딥러닝 방식을 바둑에 적용했을 뿐이며, 고로 현 인공지능 수준에 대한 현황을 알 수 있는 사례 정도라고 보아야 한다. 바둑은 경우의 수 자체는 엄청나게 많지만, 게임이라는 분명한 틀과 분명한 목적을 가지는 영역인 만큼 사진 및 언어 인식 연구 등에 비하면 매우 단순한 영역이다. 알파고는 다음 돌을 놓을 위치를 선택하는 정책망과 해당 위치에 돌을 놓았을 때 승리 확률을 예측하는 가치망이라는 2개의 인공 신경망을 활용한다. 그리고 그 인공신경망이라는 것도 실제 인간 뉴런의 작동방식과는 전혀 관계없는, 데이터로부터 어떤 함수를 근사하는 일종의 회귀 모형일 뿐이다. 단지 그 모형이 수백만~수억 개의 매개변수를 지닐 정도로 복잡하고 표현력이 높아서 바둑의 수에 따른 승률 같은 매우 복잡한 함수도 근사가 가능할 뿐이다. 사실 인공 신경망 구조는 수십 년 전부터 알려져 있었고, 뉴런 수를 무한히 늘릴 수 있으면 어떤 함수든 표현이 가능하다는 것도 예전에 증명되었다. 인공 신경망이 최근에서야 각광받는 이유는, GPU의 발전으로 인해 엄청난 계산량이 필요한 깊은 인공 신경망 모형을 학습시키는 것, 소위 말하는 딥 러닝이 가능해졌기 때문이다.
사실 주어진 문제를 해결할 수 있다면 기법과 기술을 가리지 않고 다 쓴다. 특성상, 이론적 개연성이 전혀 없는 기술도 적용하여 결과물의 품질이 우수하다면 인정된다. 아래는 이러한 기술, 기법 중 유명한 것들의 일부만을 나열한 것이다.
기본 기술미로탐색 알고리즘 로봇(마이크로 마우스)이나 자율주행차가 인접 지형지물을 인식하고 특정 목적지까지 길을 찾아가는 알고리즘으로 기계학습 없이도 동작 가능한 가장 기초적인 인공지능 알고리즘이다. 상용제품에서는 당연히 더욱 복잡한 기계학습알고리즘이 활용된다.
퍼지 이론(fuzzy theory): 자연상의 모호한 상태, 예를 들어 자연 언어에서의 애매모호함을 정량적으로 표현하거나, 그 반대로 정량적인 값을 자연의 애매모호한 값으로 바꾸기 위해 도입된 개념. 예를 들어 인간이 "시원하다" 라고 느낄 때 그 온도가 얼마인지를 정해 사용하는 것이다.
패턴인식(pattern recognition) : 그림, 음원, 글 등의 각종 선형 및 비선형 데이터 안에서 특정한 패턴을 찾아내는 것을 의미한다. 즉, 쉽게 풀어서 말하자면 컴퓨터가 사람과 유사하게 데이터를 판단하여 어떤 데이터인지 구분해주는 기술이라고 생각하면 된다.
기계학습(machine learning): 이름 그대로 컴퓨터에 인공적인 학습 가능한 지능을 부여하는 것을 연구하는 분야이다. 자
인공신경망(artificial neuron network): 기계학습 분야에서 연구되고 있는 학습 알고리즘들 중 하나. 주로 패턴인식에 쓰이는 기술로, 인간의 뇌의 뉴런과 시냅스의 연결을 프로그램으로 재현하는 것이다. 간단하게 설명하자면 '가상의 뉴런'을 '시뮬레이션'한다고 볼 수 있는 것으로서(실제 뉴런의 동작구조와 완전히 같은 것은 아니다.), 일반적으로 신경망 구조를 만든 다음 '학습'을 시키는 방법으로 적절한 기능을 부여한다. 현재까지 밝혀진 지성을 가진 시스템 중 인간의 뇌가 가장 훌륭한 성능을 가지고 있기 때문에 뇌를 모방하는 인공신경망은 상당히 궁극적인 목표를 가지고 발달된 학문이라 볼 수 있다. 역시 자세한 내용은 기계학습 문서를 참조. 2020년대에 들어서는 컴퓨터의 계산 능력이 무서울 정도로 발전하고 있고, 그에 따라 쏟아지는 데이터의 양과 종류도 많아지고 있어 비정형 데이터[15]를 처리하는 능력이 뛰어난 인공신경망 기술이 모든 인공지능 기술 중에서 가장 각광받고 있고 앞으로도 더 각광받게 될 기술로 대우받고 있다. 이쯤되면 인공지능에 관심이 많은 사람들은 눈치를 쳤겠지만, 수많은 인공신경망을 연결해서 계층 형태로 겹겹이 쌓은 인공신경망을 심층 인공신경망(deep neural network)이라고 부르며, 이게 바로 우리가 흔히 알고 있는 딥러닝이다.
유전 알고리즘(genetic algorithm): 자연의 진화 과정, 즉 어떤 세대를 구성하는 개체군의 교배(crossover)와 돌연변이(mutation)과정을 통해 세대를 반복시켜 특정한 문제의 적절한 답을 찾는 것. 대부분의 알고리즘이 문제를 수식으로 표현하여 미분을 통해 극대/극소를 찾는 것이 반해, 유전자 알고리즘은 미분하기 어려운 문제에 대해 정확한 답이 아닌 최대한 적합한 답을 찾는 것이 목적이다.
인공생명체(artificial life): 말 그대로 프로그램에 단순한 인공지능이 아닌 실제 살아있는 유기체처럼 스스로 움직이고 생활하기 위한 능력을 부여하는 것. 실제 생명체를 갖고 실험하기에는 너무 시간이 오래걸리기 때문에 가상의 시스템(환경)을 통해 생명체에 대한 연구를 하기 위한 목적이다..
출처 : 나무위키 - 인공지능
만족스러운 답변이었나요?간단한 별점을 통해 의견을 알려주세요.안녕하세요. 홍성택 과학전문가입니다.
AI산업은 빠르게 성장하고 있으며, 전문가들은 미래에 더욱 발전할 것으로 예상하고 있습니다. AI 기술은 챗봇이나 AI 스피커 외에도 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 예를 들어 금융 분야에서는 AI를 활용하여 사기 탐지, 신용평가, 자산 관리 등에 활용하고 있습니다. 또한 제조업에서는 생산 공정의 최적화, 유지보수 예측, 품질 관리 등에 AI 기술을 적용하고 있습니다
만족스러운 답변이었나요?간단한 별점을 통해 의견을 알려주세요.안녕하세요. 이충흔 과학전문가입니다.
AI 산업은 빠르게 성장하고 있으며, 전문가들은 다양한 측면에서 미래를 전망하고 있습니다. 아래는 AI 산업의 전망과 실생활 적용에 대한 몇 가지 관점입니다.
산업적 측면: 기업들은 AI 서비스 출시를 가속화하고 생성형 AI 도입을 위한 모범 사례를 구축하기 시작하면서 산업 전반에 걸쳐 빠른 변화가 일어날 것으로 예측하고 있습니다. 생성형 AI, 사전 훈련된 생성 변환기 (GPT), 대규모 언어 모델 (LLM), 검색 증강 생성 (RAG) 등의 새로운 용어와 기술이 등장하고 있습니다.
실생활 적용: AI는 이미 다양한 분야에서 실생활에 적용되고 있습니다. 예를 들어, 음성 인식 기술은 음성 비서, 음성 검색, 음성 인터페이스 등에서 활용됩니다. 이미지 분석 기술은 의료 진단, 자율 주행 자동차, 보안 시스템 등에서 사용됩니다.
미래 전망: AI는 미래에도 계속해서 발전할 것으로 예상됩니다. 양자 컴퓨팅, 빅데이터 분석, 자율 주행, 의료 기술 등 다양한 분야에서 AI의 역할이 더욱 중요해질 것으로 전망됩니다.
AI는 우리의 일상과 산업 구조를 변화시키고 있으며, 지속적인 연구와 혁신이 필요한 분야입니다.
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