Weak AI

약한 인공지능은 흔히 인공 협소 지능(ANI)은 현재 현실을 대표하는 인공 지능(AI) 시스템 현실을 나타냅니다. 공상 과학 소설에서 묘사되는 지각이 있는 기계와 달리, 약한 AI는 제한된 영역 내에서 제한된 영역 내에서 특정하고 잘 정의된 작업을 완료하도록 설계되고 훈련되었습니다. 의식, 자기 인식, 진정한 이해, 진정한 이해도 없습니다. 대신, 고급 머신 러닝(ML) 알고리즘과 머신러닝(ML) 알고리즘과 통계 모델. 스팸 필터든, 날씨 예측 모델이든, 고성능 물체 탐지 시스템 등, 이러한 도구는 지능이 프로그래밍의 매개변수와 학습 데이터에 엄격하게 제한되어 있기 때문에 '약한' 도구로 분류됩니다. 및 학습 데이터에 국한되어 있기 때문입니다.

핵심 특성 및 기능

약한 AI의 가장 큰 특징은 전문화입니다. 이러한 시스템은 패턴 인식과 데이터 처리에 탁월합니다. 인간의 능력을 훨씬 뛰어넘는 속도로 처리합니다(단, 특정 작업 범위 내에서만 가능합니다). 이러한 시스템의 기능 주로 다음을 통해 다음과 같은 딥러닝(DL) 아키텍처를 통해 작동합니다. 신경망(NN)과 같은 딥 러닝(DL) 아키텍처를 통해 작동합니다. 학습된 상관관계를 기반으로 입력과 출력을 매핑할 수 있습니다.

예를 들어, 엑스레이에서 종양을 식별하도록 훈련된 컴퓨터 비전(CV) 모델 은 엑스레이에서 종양을 식별하도록 훈련되었지만 체스를 두거나 English 대화할 수는 없습니다. 그 '지능'은 양도할 수 없습니다. 이는 다음과 같은 개념과 크게 대조됩니다. 인공 일반 지능( AGI ), 즉 인간의 마음과 동등한 기계의 능력을 이론화한 인간의 정신과 동등하며, 서로 관련되지 않은 다양한 영역에 걸쳐 지식을 적용할 수 있는 능력을 갖춘 기계라는 개념과는 완전히 대조적입니다. The 철학자 존 설의 차이니즈 룸 논쟁은 이 차이를 설명하기 위해 자주 인용됩니다: 약한 AI는 쿼리에 대한 답변과 같이 기호를 조작할 때 그 뒤에 숨겨진 의미를 이해하지 못합니다. 그 뒤에 숨겨진 의미를 이해하지 못한 채 기호를 조작합니다. 언어를 모르는 사람처럼 기호를 조작합니다.

실제 애플리케이션

약한 AI는 대부분의 최신 자동화 및 스마트 기술의 기반이 되는 엔진입니다. 그 적용 범위는 거의 모든 산업에 걸쳐 있습니다:

• 자율 시스템: 자동차 산업에서 자율 주행 차량은 약한 AI에 의존하여 센서 데이터를 처리합니다. 다음과 같은 모델 YOLO11 detect 보행자, 표지판 및 다른 차량을 실시간으로 감지하여 시각적 입력을 기반으로 중요한 결정을 내립니다.
• 자연어 처리(NLP): 다음과 같은 도구 가상 비서 (예: Siri 또는 Alexa) 및 번역 서비스는 자연어 처리(NLP) 을 활용하여 사람의 음성을 해석하고 생성합니다. 이러한 도구는 대화하는 것처럼 보이지만, 본질적으로는 사용자 쿼리와 가능한 응답 또는 작업의 데이터베이스와 일치시킵니다.
• 추천 엔진: 넷플릭스나 스포티파이와 같은 스트리밍 플랫폼에서는 추천 시스템을 활용하여 사용자 기록을 분석하고 콘텐츠를 추천합니다. 이러한 시스템은 예측 모델링을 사용하여 사용자 참여를 극대화합니다. 참여를 극대화하기 위해 예측 모델링을 사용합니다.
• 의료 진단: 의료 분야의 AI는 위크 AI를 사용하여 의료 이미지 분석을 통해 방사선 전문의가 수동 검사보다 더 빠르고 정확하게 이상 징후를 detect 수 있도록 지원합니다.

YOLO11 약한 AI 구현하기

특정 약한 AI 작업이 어떻게 구현되는지 설명하기 위해, 다음과 같이 Ultralytics YOLO11 모델 을 사용해 보겠습니다. 이 코드 스니펫은 이미지에서 객체를 식별하기 위해 사전 학습된 모델을 로드하는 방법을 보여줍니다. It 은 비전 작업에 매우 특화되어 있고 이 영역 밖의 기능(예: 시 쓰기)을 수행할 수 없기 때문에 "약한" 시스템입니다. 시를 쓰거나 주식 시장 동향을 계산하는 등의 기능을 수행할 수 없기 때문에 "약한" 시스템입니다.

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO11 model (Weak AI specialized for vision)
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Perform object detection on a sample image
# The model applies learned patterns to identify objects
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Display the results
results[0].show()

약한 AI 대 강한 AI 및 AGI

이러한 용어를 구분하는 것은 인공지능 연구의 이해하는 데 필수적입니다.

• 약한 인공지능(ANI): 현재 존재하는 유일한 형태의 인공지능입니다. 도메인에 따라 달라지며, 다음과 같은 특정 작업의 다음과 같은 특정 작업을 위한 지능을 이미지 분류 또는 게임 플레이(예, 알파고).
• 강력한 AI(AGI): 기계가 인간에 필적하는 의식과 인지적 유연성을 가진 이론적 상태 기계가 인간과 비슷한 수준의 의식과 인지 유연성을 갖는 이론적 상태. 반면 기초 모델과 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델(LLM) 은 인상적인 다재다능함을 보여주지만, 아직 진정한 이해가 부족하여 고급 약점 인공지능의 범주에 속합니다. AI.
• 인공 지능(ASI): 인공지능이 인간을 능가하는 가상의 미래 단계. 창의성, 문제 해결 능력, 사회적 기술에서 인공지능이 인간을 능가하는 가상의 미래 단계로, 종종 기술적 특이점.

전문화된 인텔리전스의 미래

"약하다"는 말은 열등함을 암시할 수 있지만, 이러한 시스템은 4차 산업혁명을 이끄는 매우 강력한 도구입니다. 4차 산업혁명을 이끌고 있습니다. 하드웨어의 발전 강력한 GPU와 같은 하드웨어와 다음과 같은 오픈 소스 프레임워크 PyTorch와 같은 소스 프레임워크의 발전으로 약한 AI 모델이 더 빠르고, 더 정확해지고, 더 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다. 개발이 계속됨에 따라, 시스템이 텍스트를 처리할 수 있는 시스템이 텍스트와 이미지, 오디오를 동시에 처리하면서도 이미지와 오디오를 동시에 처리할 수 있지만, 근본적으로 인간의 능력을 보강하기 위해 설계된 특수 도구로 남아 있습니다. 기능을 보강하기 위해 설계된 전문화된 도구로 남아 있습니다.