인공지능 3부 체스와의 경기

인공지능 체스와의 경기는 어떻게 되었을까?

1956년 인공지능(AI)이라는 용어가 등장하였다. 그러나, 일반적인 정보 프로그램을 만드는 것이 예상했던 것보다 더 어려웠고, 이는 1970년대까지 하락세를 나타냈다. 영국 AI 연구소가 해체되었고 미국 재단은 AI 연구에 대한 지원을 중단했다. 그리고 1980년대에, 인공 지능은 신경망 이론으로 다시 발견되었습니다. 신경망의 이론은 인간의 사고가 뇌기능의 산물로 간주될 수 있고 사고시간을 만들기 위해 이 뇌구조를 분석하고 처리하는 메커니즘이 식별될 수 있다는 이론에서 비롯된다. 하지만 이 이론을 적용할 수 있는 방대한 양의 데이터를 관리할 방법은 없었습니다. 경기침체 이후, 그것은 1990년대 인터넷의 발전에 의해 부활되었다. 이는 검색 엔진을 통해 대량의 데이터를 수집할 수 있기 때문입니다. 여기서 기계 학습은 많은 데이터를 분석하고 인공 지능을 스스로 학습함으로써 진화할 수 있습니다. 또한, 그것은 인간의 뇌를 모방하는 신경망 구조로 구성된 딥러닝 알고리즘으로 발전함으로써 한계를 극복할 수 있었다. 1997년 5월 IBM의 슈퍼컴퓨터 Deep Blue Gary Kasparov는 당시 체스의 세계 챔피언을 물리치고 여러 가지 도전 끝에 다시 주목을 받았다. 2011년 2월 IBM Watson은 두 명의 경쟁자를 물리치고 퀴즈쇼 "Jeopardy!"세계는 기계가 사람들을 이긴다는 사실에 놀랐습니다. 그 결과 IBM이 주도하는 인공지능에 대한 관심이 다시 급격히 증가했습니다. 전통적인 컴퓨터는 인간의 컴퓨터 능력을 두 배로 증가시킴으로써 인간 사회를 크게 변화시켰다. 게다가, 이것은 단지 사람들에 의해 작성되고 사람들에 의해 관여된 프로그램들에 의해서만 수행되었다. 그러나 컴퓨터는 인간의 개입 없이 스스로 배우고 결정할 수 있는 인공 지능을 만들어냈다. 지능은 사람만이 가지고 있는 독특한 능력으로 알려져 있다. 물론 다른 동물들도 약간의 지능을 가지고 있지만, 그것은 지능을 언급하기에 충분하지 않다. 하지만 컴퓨터 자체가 사람들만이 아는 지능을 가지고 있다는 것은 놀라운 일이었습니다. 이것은 기계 학습이라고 불리는 방법으로 행해졌습니다. 기계 학습은 기계가 인간 도움 없이 특정 신호와 패턴을 데이터로부터 학습하고, 다음에 어떤 일이 일어날지를 예측하며, 적절한 결정을 내리기 위해 수학적 최적화 및 통계적 분석 기법에 기초하는 알고리즘을 만드는 데 초점을 맞춘다. 특히 2012년 6월, 구글과 앤드류 Ng가 유튜브에서 1,000만 개의 비디오를 74.8% 정확도로 확인할 수 있는 프로젝트를 성공적으로 진행하면서 인공지능 연구의 전환점에 도달했습니다. 심층 학습은 신경망 개념을 통해 가능해졌다(Joyongsu, 이 배포는 클라우드 컴퓨팅 환경의 빠른 개발과 빅 데이터 지원을 통해 구현되었습니다. 글로벌 기업의 AI 전략 이 극적인 돌파구를 통해 인공 지능은 중요한 전환점에 도달했다. 기계에서 이미지와 소리가 인식되는 방법을 보여주는 딥러닝 기술은 이미지 인식, 언어 인식 및 번역과 같은 다양한 분야에서 구체적인 결과를 얻기 위해 사용된다. 세계의 대기업들은 인공 지능을 미래의 가장 큰 성장 동력으로 보고 있다. 구글, IBM, 마이크로소프트, 애플, 페이스북이나 바이두, 알리바바, 삼성의 참여로 의료 기술 향상, 유전자 분석, 신약 개발 및 무역 자금 조달에 대한 인공 지능 애플리케이션이 빠르게 확대되고 있다. 구글은 2001년부터 인공지능(AI) 관련 사업을 인수하고 인공지능 분야를 주도하고 있다. 2014년 영국 AI 회사인 딥마인드테크놀로지스는 6억 달러를 획득했다. 딥마인드는 알파고(AlphaGo)를 개발하여 고와의 전쟁에서 승리함으로써 인공지능에 대한 관심을 높였다. 구글은 또한 인공지능을 사용하기 위해 2009년에 자동차 조종사 개발을 시작했다. 로봇 분야에서도 선두주자입니다. 구글은 스마트폰 사용자를 위한 이메일을 읽고, 모든 사용자의 행동을 이해하고, 질문을 하기 전에 검색하며, 심지어 그들이 원하는 상황을 고려하여 결과를 보여주는 실질적인 사이버 도움말을 개발하는 것을 목표로 한다. 그 일부분으로 준비 마이크로소프트는 "코타"를 사용자가 필요로 하는 최초의 디지털 개인 비서로 만드는 데 초점을 맞추고 있다. Kotana는 자연 언어를 인식하고 기계 학습을 배우는 능력을 갖추고 있으며, Bing 검색 엔진의 빅 데이터를 활용하여 정보 검색 한계를 넘어선 서비스로 진화하고 있습니다. 마이크로소프트(MS)는 모든 기계가 인공지능에 기반을 두고 있으며, 컴퓨터 시대가 인간 언어를 이해하는 동안 사람과 물체 간의 통신을 위한 핵심 도구가 되고, 플랫폼과 통신한다는 개념을 통해 조직된다고 믿는다. Apple은 음성인식 정보 검색 서비스인 Syri의 생태계 확장에 초점을 맞추고 있다. Ai Siri는 확장성을 벗어나 내보내기 위해 앱 서비스에 연결되어 있습니다. iPhone과 iPad에서만 작동하는 Siri는 아마도 PC와 노트북 PC의 운영체제인 Mac OS에도 포함될 것이다. 페이스북은 2013년 AI 연구소를 늦게 설립하여 AI 채팅 플랫폼 "Chatbot"을 소개했다. 목표는 10억 명의 사용자를 가진 인공지능 기반 생태계를 만드는 것이다. 반면에 중국은 거대한 시장과 막대한 자본 강도에 기반을 둔 AI 산업에 적극적으로 참여하고 있다. Bydu는 그가 구글의 거의 모든 사업 모델을 복사하는 것으로 알려져 있다. 따라서 인공 지능도 예외는 아니다. Bydu는 구글의 인공지능 분야 리더인 Andrew Eung을 고용하여 그를 인공지능 연구소장으로 임명했다. Bydu의 인공지능 연구소는 인간의 개입 없이 스스로 배울 수 있는 지능을 개발하는 것을 목표로 한다. 이러한 인공지능은 Bydu의 사업성을 향상시킬 것으로 기대된다.