등장에 잠시 놀란다..수많은 사람들이 AI챗으로 대화중GPT
인공지능(AI)이 현실이 되었지만 우리가 사는 세상을 어떻게 바꾸고 있는지 궁금하지 않으신가요? AI의 핵심은 인식, 추론, 학습 및 문제 해결과 같이 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 기계가 수행할 수 있도록 하는 일련의 기술입니다. 기술과 데이터가 충돌하면 이제 인간의 능력을 뛰어넘어 문제 해결을 요구하는 인공지능(AI) 대화가 가능해진다. 이 인공지능이 어떻게 완성되었는지 핵심 기술에 대해 알아보세요.
AI에 필수적인 몇 가지 핵심 기술에 대해
기계 학습
기계가 명시적으로 프로그래밍하지 않고 데이터로부터 학습할 수 있도록 하는 AI의 하위 집합입니다. 기계 학습 알고리즘 데이터의 패턴을 식별하고 예측하기 위해 통계적 방법을 사용하는 기계 학습 알고리즘의 예는 의사 결정 트리 알고리즘입니다. 의사 결정 트리는 특성을 기반으로 새로운 입력의 클래스 또는 범주를 예측하는 것이 목표인 분류 작업에 일반적으로 사용되는 일종의 감독 기계 학습 알고리즘입니다.
고객의 인구통계학적 정보(연령, 성별, 소득 등) 및 과거 구매 내역을 기반으로 특정 제품 구매 여부를 예측하는 의사 결정 트리를 구축한다고 가정해 보겠습니다. 먼저 과거 고객 데이터가 포함된 학습 데이터 세트를 알고리즘에 제공합니다. 각 레코드에는 고객 인구 통계 및 제품 구매 여부가 포함됩니다.
의사 결정 트리 알고리즘은 교육 데이터를 분석하고 고객이 제품을 구매할지 여부를 예측하는 데 가장 중요한 특성을 식별하는 것으로 시작합니다. 예를 들어 연령과 소득이 가장 중요한 예측 변수이고 그 다음이 과거 구매입니다. 그런 다음 알고리즘은 이러한 특성을 기반으로 데이터를 분기로 분할하고 각 노드가 특성을 기반으로 한 결정을 나타내고 각 리프 노드가 예측 결과를 나타내는 트리와 같은 구조를 생성합니다.
과거 데이터로 의사 결정 트리를 학습한 후에는 인구 통계 정보 및 과거 구매 내역을 기반으로 신규 고객이 제품을 구매할지 여부를 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 알고리즘은 트리의 분기를 따라 리프 노드에 도달하고 예측 결과(구매 여부)를 제공합니다.
이것은 물론 단순화된 예이며 다양한 유형의 데이터 및 작업에 대한 다른 많은 기계 학습 알고리즘과 기술이 있습니다. 그러나 기본 아이디어는 기계 학습 알고리즘이 통계적 방법을 사용하여 데이터의 패턴을 분석하고 이러한 패턴을 기반으로 예측 또는 결정을 내리는 것입니다.
자연어 처리 수행
이 기술을 통해 기계는 사람의 말을 이해하고 해석할 수 있습니다. 텍스트와 음성 모두. 자연어 처리는 챗봇, 음성 비서, 언어 번역과 같은 애플리케이션에 필수적입니다. 사실 NLP(Natural Language Processing)는 자연어를 이용해 인간과 컴퓨터의 상호작용을 처리하는 인공지능 분야다. 다음은 NLP가 수행되는 방법에 대한 설명입니다.
1. 텍스트 전처리: NLP의 첫 번째 단계는 컴퓨터가 이해할 수 있도록 텍스트 데이터를 정리하고 서식을 지정하여 전처리하는 것입니다. 여기에는 구두점 제거, 모든 텍스트를 소문자로 변환, 텍스트를 개별 단어로 토큰화하는 작업이 포함될 수 있습니다.
2. 품사 태깅: 텍스트가 사전 처리되면 다음 단계는 각 문장에서 품사를 식별하는 것입니다. 여기에는 문장의 문맥에 따라 문법 범주(예: 명사, 동사, 형용사)로 각 단어에 태그를 지정하는 작업이 포함됩니다.
3. 구문 분석: 언어의 부분을 식별한 후 다음 단계는 구문 구조를 이해하기 위해 텍스트를 구문 분석하는 것입니다. 여기에는 문장을 구문으로 분해하고 이들 간의 관계(예: 주어-동사-목적어)를 식별하는 것이 포함됩니다.
4. 명명된 엔터티 인식: NLP의 또 다른 중요한 작업은 명명된 엔터티 인식으로, 다음과 같이 텍스트에서 명명된 엔터티를 식별하고 분류하는 것입니다. B. 사람, 장소, 조직 및 날짜.
5. 감정 분석: NLP는 텍스트의 감정적 톤을 분석하여 긍정적인지, 부정적인지 또는 중립적인지를 결정하는 감정 분석에도 사용할 수 있습니다. 이 기능은 소셜 미디어 모니터링 및 고객 피드백 분석과 같은 애플리케이션에 유용합니다.
6. 기계 학습: 많은 NLP 작업은 샘플 데이터에서 학습하여 새로운 데이터에 대한 예측이나 결정을 내리는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 기계 학습 알고리즘은 새로운 텍스트를 다른 범주로 분류하거나 명명된 엔터티를 식별하기 위해 큰 텍스트 말뭉치에서 훈련될 수 있습니다.
이것들은 NLP에서 사용되는 많은 기술과 방법의 몇 가지 예일 뿐입니다. NLP는 복잡하고 빠르게 발전하는 분야이며 연구자들은 자연어 처리 응용 프로그램의 정확성과 효율성을 개선하기 위한 새로운 접근 방식을 지속적으로 개발하고 있습니다.
컴퓨터 시각 인식
이 기술을 통해 기계는 이미지 및 비디오와 같은 시각적 데이터를 분석하고 이해할 수 있습니다. 컴퓨터 비전은 얼굴 인식, 물체 인식 및 자율 주행과 같은 애플리케이션에 사용됩니다.
얼굴 인식: 컴퓨터 비전 알고리즘을 사용하여 얼굴 특징을 기반으로 사람의 신원을 식별하고 확인할 수 있습니다. 보안 시스템, 액세스 제어 시스템 및 Facebook의 자동 태깅 기능과 같은 소셜 미디어 애플리케이션에 사용됩니다.
개체 감지: 컴퓨터 비전 알고리즘을 사용하여 이미지 또는 비디오 스트림에서 개체를 식별하고 찾을 수 있습니다. 감시 시스템, 로봇 공학 및 자율 주행 차량을 포함한 다양한 응용 분야에 사용됩니다.
자율 주행: 컴퓨터 비전은 자율 주행을 가능하게 하는 핵심 기술입니다. 자율주행차는 컴퓨터 비전 알고리즘을 사용하여 다른 차량, 보행자 및 도로 표지판과 같은 환경의 물체를 식별하고 추적합니다.
의료 영상 분석: X-ray, MRI 등의 의료 영상을 컴퓨터 비전 알고리즘을 통해 분석하여 이상을 식별하고 진단에 도움을 줄 수 있습니다. 암 진단 및 진단과 같은 의료 응용 분야에 사용됩니다.
증강 현실(Augmented Reality): 컴퓨터 비전은 가상 객체가 현실 세계에 중첩되는 증강 현실 애플리케이션에도 사용됩니다. 컴퓨터 비전 알고리즘을 사용하여 사용자 장치의 위치와 방향을 추적하여 가상 개체를 현실 세계에 고정할 수 있습니다.
이것은 컴퓨터 비전의 많은 용도 중 몇 가지 예일 뿐입니다. 컴퓨터 비전 기술이 계속 발전함에 따라 다양한 산업 분야에서 훨씬 더 혁신적인 애플리케이션을 기대할 수 있습니다.
로봇 공학
로봇 공학은 인공 지능과 기계 공학을 결합하여 물리적 작업을 수행할 수 있는 지능형 기계를 만듭니다. 로봇은 제조에서 의료, 우주 탐사에 이르기까지 다양한 응용 분야에서 사용됩니다. 범위에서 예시로 사용되며,
1. 제조: 산업용 로봇은 조립, 용접 및 자재 취급과 같은 작업을 자동화하기 위해 제조 공장에서 널리 사용됩니다. 이 로봇은 매우 정밀하고 지속적인 작업이 가능하여 반복적이거나 고정밀 작업에 이상적입니다.
2. 의료: 로봇은 최소 침습 수술 수행 및 물리 치료 지원과 같은 의료 분야에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 예를 들어, 다빈치 수술 시스템은 로봇 팔을 사용하여 인간 외과 의사보다 더 정밀하고 통제력 있는 수술을 수행합니다.
3. 우주 탐사: 로봇은 인간에게 너무 위험하거나 어려운 작업을 수행하는 데 사용될 수 있는 우주 탐사에서 광범위하게 사용됩니다. 예를 들어 마스 로버 큐리오시티(Mars Rover Curiosity)는 2012년부터 화성 표면을 탐사하고 데이터를 수집하고 실험을 수행해 온 정교한 로봇입니다.
4. 농업: 로봇은 경작, 수확 및 작물 성장 모니터링과 같은 작업을 위해 농업에서 개발되고 사용되고 있습니다. 예를 들어, Blue River Technologies에서 개발한 로봇은 컴퓨터 비전을 사용하여 들판의 개별 잡초를 식별하고 살포하여 제초제의 필요성을 줄입니다.
5. 교육: 로봇은 프로그래밍, 수학 및 기타 과목을 가르치는 교육에도 사용됩니다. 예를 들어 Dash라는 프로그래밍 가능한 로봇을 사용하여 아이들에게 코딩 방법을 가르칠 수 있으며 휴머노이드 로봇인 Pepper는 교실에서 자폐증이 있는 학생들에게 언어와 의사소통 기술을 가르치는 데 사용되었습니다.
이는 다양한 산업 및 응용 분야에서 로봇을 사용할 수 있는 여러 가지 예 중 일부에 불과합니다. 기술이 계속 발전함에 따라 미래에는 더욱 혁신적인 로봇이 구축되고 배치될 것입니다. 위의 설명 외에도 신경망, 심층 학습 및 강화 학습을 포함하여 AI에 기여하는 다른 많은 기술과 분야가 있습니다. 전반적으로 AI 기술의 핵심은 기계가 가능한 모든 시나리오에 대해 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 데이터와 경험을 기반으로 학습하고, 추론하고, 심지어 의사 결정을 내릴 수 있다는 것입니다. 우리가 상상한 것 이상일 수 있다면 어떨까요? 나는 잠시 동안 무서워. 우리는 얼마나 멀리 갈 것인가