인공지능 (AI)

인공 지능(AI)은 인간의 지능을 필요로 하는 작업을 수행할 수 있는 기계 및 시스템을 만드는 데 중점을 둔 광범위하고 혁신적인 컴퓨터 과학 분야입니다. 여기에는 경험으로부터 배우기, 추론, 문제 해결, 언어 이해 및 환경 인식과 같은 기능이 포함됩니다. 이 개념은 1956년 John McCarthy와 같은 선구자에 의해 "지능형 기계를 만드는 과학 및 공학"으로 유명하게 정의되었습니다. AI는 단일 기술이 아니라 단순한 규칙 기반 시스템에서 복잡한 자체 학습 모델에 이르기까지 광범위한 방법과 응용 프로그램을 포괄하는 포괄적인 용어입니다.

AI, 머신러닝 및 딥러닝

AI가 하위 집합과 상호 교환적으로 사용되는 것을 흔히 볼 수 있지만, 이들은 뚜렷한 의미를 가지고 있습니다.

• 인공 지능(AI): 기계에서 인간 지능을 시뮬레이션하는 포괄적인 개념입니다. 이는 논리 및 규칙에 기반한 기호 AI와 보다 현대적인 데이터 기반 통계 AI로 더 분류할 수 있습니다.
• 머신 러닝 (ML): 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 시스템이 데이터에서 학습하고 개선할 수 있는 기능을 제공하는 AI의 하위 분야입니다. 하드 코딩 규칙 대신 개발자는 훈련 데이터에서 패턴을 학습하는 알고리즘을 사용합니다.
• 딥러닝 (DL): 방대한 양의 데이터를 분석하기 위해 복잡한 다층 신경망을 사용하는 특수한 유형의 ML입니다. 오늘날의 중요한 AI 발전, 특히 컴퓨터 비전 (CV) 분야는 딥러닝에 의해 구동됩니다.

본질적으로 AI는 전체 분야이고, ML은 그 안의 핵심 기술이며, DL은 ML 내의 최첨단 기술입니다. 일부 연구원의 궁극적인 목표는 인간이 할 수 있는 모든 지적 작업을 이해하고 배울 수 있는 AI 유형인 범용 인공 지능(AGI)을 만드는 것입니다.

응용 분야 및 실제 사례

AI는 산업을 재편하는 수많은 혁신의 원동력입니다. 컴퓨터 비전 분야에서 AI는 기계가 세상으로부터 얻는 시각 정보를 해석하고 이해할 수 있도록 합니다. 이는 객체 탐지, 이미지 분할 및 얼굴 인식과 같은 작업에 매우 중요합니다. AI와 그 영향에 대한 개요는 "인공 지능이란 무엇인가?" 블로그 게시물을 참조하십시오.

실제로 작동하는 AI의 두 가지 대표적인 예는 다음과 같습니다.

1. 자율 주행 차량: 자율 주행 자동차는 정교한 AI 모델 모음을 사용하여 카메라, LiDAR 및 기타 센서의 데이터를 실시간으로 처리합니다. 이를 통해 차량은 주변 환경을 인식하고, 보행자 및 다른 자동차를 식별하고, 중요한 운전 결정을 내릴 수 있습니다. Waymo와 같은 회사가 이 기술의 최전선에 있습니다.
2. 의료 영상 분석: Ultralytics YOLO와 같은 최첨단 아키텍처를 포함한 AI 모델은 의료 스캔에서 종양 또는 질병 징후와 같은 이상 징후를 감지하도록 학습될 수 있습니다. 이는 방사선 전문의를 지원하는 강력한 도구 역할을 하여 더 빠르고 정확한 진단을 내리고 헬스케어 AI의 결과를 개선합니다. Nature Medicine과 같은 저널에서 이 분야의 발전에 대해 읽어볼 수 있습니다.

AI 생태계 및 윤리적 고려 사항

강력한 AI 애플리케이션 개발은 풍부한 도구 및 플랫폼 생태계를 기반으로 합니다. PyTorch 및 TensorFlow와 같은 프레임워크는 기본 구성 요소를 제공하며, Ultralytics HUB와 같은 플랫폼은 데이터 관리부터 모델 배포에 이르기까지 전체 프로세스를 간소화합니다.

AI가 사회에 더욱 통합됨에 따라 윤리적 의미를 다루는 것이 중요합니다. 알고리즘 편향 및 AI 투명성의 필요성과 같은 문제는 활발한 연구 및 정책 결정 영역입니다. AI 파트너십과 같은 조직과 정부 기관은 이러한 강력한 기술이 안전하고 공정하게 사용되도록 책임감 있는 AI 개발을 위한 프레임워크를 개발하고 있습니다. 스탠포드 AI 연구소와 같은 저명한 연구 기관과 DeepMind 및 OpenAI와 같은 회사는 기능 및 안전 연구 모두에서 선두를 달리고 있습니다.