인공지능 4부 발전 과정은?

인공지능 발전 과정은 어떻게 되었을까요?

따라서 글로벌 기업들은 인공 지능 생태계를 조성하고 운영하기 위한 공동 전략을 가지고 있다. 이를 위해 우리는 인공지능 소프트웨어를 오픈소스 형태로 공개했습니다. 기술의 공개는 개발자들의 더 많은 동맹국들을 확보함으로써 인공 지능 생태계 개발을 가속화하기 위한 것이다. 마이크로소프트는 인공 지능, 코타, 스카이프, 음성 인식 기술의 원천을 공개했고 구글은 텐서플러의 원천을 공개했다. 텐서플로는 기계 학습과 방어용으로 개발되었다. 페이스북은 또한 인공 지능용 오픈소스 하드웨어인 "빅북"을 출시했다. Bigger는 머신러닝 데이터를 학습하는 데 사용되는 서버이며, 데이터 처리 속도를 높인다. 중국은 또한 자체 인공지능 소프트웨어를 오픈소스 형태로 공개했다. Bydu의 인공지능 연구소에서 개발한 인공지능(AI) 기술인 WARP-CTC는 컴퓨터가 인간의 단어를 인식하는데 필요한 기계 학습 기술에 적용되었다. 인공지능 확산 이러한 환경 때문에 많은 신생 기업들도 인공지능 분야에서 일하고 있다. 결과적으로, 인공 지능은 콘텐츠와 구매와 같은 서비스에 대한 사용자의 선호도를 파악하고 제품을 추천하고, 글을 쓰고, 데이터를 작성하며, 자율적으로 운전하기 시작했다. 미국 워싱턴 포스트 신문은 "힐로그래프"라는 인공 로봇이 2016년 여름 리우데자네이루 올림픽에 관한 보고서를 작성했다고 보도했다. 알파고의 성공은 또한 시작 Deep Mind의 성과이다. Deep Mind는 인공 지능의 또 다른 단계로 평가된 바둑의 수를 감당하기 위해 인간의 창의성이 필요한 많은 것들을 운영하고 있습니다. 세계 최고의 고플레이어가 된 알파고는 스타크래프트 게임에 도전함으로써 발전할 것이다. AlphaGo는 Baduk의 인공 지능이지만, 이 과정은 기계 자체가 엄청난 양의 빅 데이터를 학습하고 반복적인 학습을 통해 지식을 지속적으로 강화시키는 과정입니다. 따라서 이러한 핵심 기술은 많은 다른 분야에서 사용되고 사용될 수 있다. 인공 지능은 또한 재정도 차지할 것이다. Chatbot은 인공지능과 인간 대화를 제공하는 컴퓨터 프로그램이다. 과거에는 간단한 패턴 조정 방법으로 채팅봇은 미리 정의된 키워드와 출력 입력 응답만 인식했다. 예를 들어, 저널리스트들은 단편 소설을 쓰기 위해 "트위터봇"과 "artbot"을 사용한다. 그러나 인공 지능에 기반을 둔 챗봇은 상황을 이해하고 자연스런 언어로 된 질문이나 순서에 답할 수 있도록 진화해 왔습니다. 또한 정확도 ve를 나타내는 특징이다. 최근 P2P(P2P) 금융회사 "8%"가 "Aida"라는 채팅 로봇을 개발했다. 예를 들어, 소득은 3천만 원이고 현재 근무시간은 2년이다. 천만원을 대출하고 싶은데, 이자율과 대출 한도는 얼마입니까? Aida는 제가 P2P 크레딧을 사용할 수 있도록 URL 링크를 통해 응답하고 있습니다. 사용자는 필요한 정보를 찾거나 서비스를 사용하지 않고도 웹 사이트에 접속하거나 전화할 필요가 없는 것처럼 말할 수 있다. 알파고에 적용된 딥러닝은 아다에 사용되었다. 특히 인공 지능은 사물인터넷과 연결하여 완전히 다른 서비스를 창출할 수 있는 무한한 잠재력을 지니고 있다. 예를 들어, 여러 의료기기를 왓슨과 같은 지능형 의료 플랫폼과 연결하면 건강 정보 수집 또는 모니터링뿐만 아니라 질병을 진단하고 처방하는 의료 서비스를 구현할 수 있다. 물론 KI는 아직 상업적인 서비스 중 가장 많은 부분을 차지하고 있다. AI와 함께 대규모 프로젝트를 실현하려면 아직 갈 길이 멀다. AI가 여전히 실수를 하고 있다는 사실은 극복해야 할 문제이다. 대표적인 예로 테슬라 전기 차량의 자율성이 최근 트레일러를 인식하지 못해 사라졌다는 것이다. 높은 수준의 신뢰성을 지지하지 않으면 산업 전반에 AI의 확산은 제한적이다. 구글이 운영하는 자동차 조종사도 신뢰성 문제를 극복하지 못해 일반 도로로의 접근이 제한되고 있다. 한편, 미국은 인공 지능의 개발과 개발에 진척을 이루었지만, 중국이 이러한 발전을 매우 강력하게 추구하고 있다는 것은 주목할 만하다. 인터넷에 따르면 중국은 인공 지능을 국가 목표로 삼고 인간, 빅데이터 분석 및 예측, 자율차, 군사 및 민간 로봇 간의 상호작용을 개발하는 2016-2020년 5년 계획을 채택했다. 이제 인공 지능은 인터넷과 같은 경제, 사회, 문화를 변화시킬 것으로 예상된다. 그것은 우리의 의사소통 방식뿐만 아니라 문화 그 자체를 변화시킵니다. 인공 지능은 또한 모든 산업 부문과 연계되어 산업 발전을 변화시킬 것이다. 반면에 인공 지능은 사람들의 일자리를 앗아가고 고용에 큰 영향을 미칠 것이다. AI는 인터넷 또는 스마트폰을 넘어서 충격을 일으킬 수 있다. 인공 지능은 컴퓨터가 인간의 지능을 어떻게 생각하고 배우고 발전시킬 수 있는지를 연구하는 컴퓨터 공학과 정보 기술 분야이다. 게다가 인공 지능은 그 자체로는 존재하지 않고, 다른 컴퓨터 분야에서 직접적이고 간접적인 의미가 많다. 특히 현대에서는 이 분야의 문제를 해결하기 위해 다양한 IT 분야에서 AI 요소를 사용하려고 노력하고 있다. 자연어 처리 분야에서는 자동 번역과 같은 시스템이 이미 사용되고 있으며, 추가 조사가 수행되면 사람들은 컴퓨터와 의사소통하고 정보를 교환하여 컴퓨터 사용의 혁신적인 변화를 가져올 수 있다. 전문 시스템 분야에서는 컴퓨터가 다양한 전문 업무를 대체할 수 있다(의사의 진단, 미네랄 퇴적물 평가, 연결 구조 추정, 손상 범위 결정 등).그것은 많은 분야 중에서 가장 초기 지역이었다. 사람들의 목소리를 듣고 문장을 만들기 위해 TV 카메라로 찍은 컴퓨터의 비디오를 분석하는 것은 매우 복잡하며, 인공 지능의 도입 없이는 불가능하다. 이러한 이미지와 언어 기술은 문자 인식과 로봇 공학과 같은 핵심 기술이다. 인공적인 증거는 알려진 사실에서 논리적인 수학적 순서를 입증하는 다양한 인공지능 분야에서 사용되는 필수 기술이다. 비교적 최근의 페 신경망은 수학적 논리가 아니라 인간의 뇌를 시뮬레이션하고 많은 단순한 프로세서의 네트워크로 구성된 신경 네트워크 구조를 채택한다.