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AI alignment 인간의 목표와 AI의 목표 AI alignment는 인공지능(AI) 시스템이 인간의 가치와 목표에 일치하도록 하는 것을 목표로 하는 연구 분야입니다. 인공지능 시스템이 인간의 가치와 일치하지 않으면 잠재적으로 인간에게 해를 끼칠 수 있기 때문에 이 연구는 AI분야에 꼭 필요한 중요한 연구과제입니다. 하지만 인공지능 시스템이 점점 더 정교해지고 스스로 결정을 내릴 수 있기 때문에 이것은 어려운 문제입니다. AI alignment에는 다양한 접근 방식이 있습니다. 한 가지 접근법은 인간의 가치와 일치하는 명시적인 목표를 가진 AI 시스템을 설계하는 것입니다. 예를 들어, 인공지능 시스템을 설계할때 처음부터 인간의 행복을 극대화하거나 인간의 고통을 최소화하도록 설계할 수 있습니다. 또 다른 접근법은 머신 러닝을 사용하여 AI 시스템을 .. 2023. 4. 26.
"AI와 상식의 수수께끼" 인공지능(AI)은 최근 몇 년 동안 공상과학 소설에서나 상상할 수 있었던 방식으로 산업을 변화시키고 인간의 능력을 향상시키며 큰 발전을 이루었습니다. 그러나 이러한 발전에도 불구하고 AI는 여전히 인간 지능의 본질적인 측면인 상식에 어려움을 겪고 있습니다. 이 글에서는 AI 시스템에서 상식을 추구하기 위한 도전 과제와 최근의 발전 상황을 살펴보고, 이러한 돌파구를 달성하는 것이 어떻게 AI 애플리케이션의 미래에 미치는지에 대해 논의합니다. 상식의 수수께끼 인간 지능의 핵심 요소인 상식은 우리가 추론하고, 추론하고, 주변 세계를 이해할 수 있게 해줍니다. 상식에는 패턴을 인식하고 예측하는 능력, 지식의 공백을 메우는 능력, 상황의 맥락을 파악하는 능력 등이 포함됩니다. AI의 상당한 발전에도 불구하고 현재.. 2023. 4. 23.
인공지능 기술 TOP 10 : 아홉번째 "딥러닝 플랫폼" 머신러닝의 강력한 하위 집합인 딥러닝은 복잡한 문제를 해결하는 놀라운 능력으로 인해 최근 몇 년 동안 상당한 주목을 받고 있습니다. 이미지 인식과 자연어 처리부터 자율 주행 차량과 첨단 로봇 공학에 이르기까지 딥 러닝 플랫폼은 다양한 AI 애플리케이션의 근간이 되었습니다. 이 글에서는 딥 러닝 플랫폼의 중요성, 인기 있는 플랫폼, 다양한 산업 분야의 적용 사례 등을 살펴보며 딥 러닝 플랫폼의 세계를 살펴봅니다. 딥러닝 플랫폼이란? 딥러닝 플랫폼은 딥러닝 모델의 설계, 학습 및 배포를 용이하게 하는 전문 소프트웨어 프레임워크입니다. 이러한 플랫폼은 신경망을 구축하고 최적화하는 데 필요한 도구와 라이브러리를 제공하므로 AI 개발자는 기본 인프라가 아닌 실제 문제에 집중할 수 있습니다. 기본적으로 딥러닝 플랫.. 2023. 4. 23.
인공지능 기술 TOP 10 : 여덟번째 "Peer-to-Peer Networks" 인공지능(AI)이 우리 주변의 세상을 계속 변화시키면서 이러한 발전을 가능하게 하는 기반 기술의 중요성이 점점 더 커지고 있습니다. 이러한 핵심 요소 중에는 분산된 데이터 공유와 협업을 촉진하는 강력한 도구로 떠오른 P2P(Peer-to-Peer) 네트워크가 있습니다. 이 글에서는 P2P 네트워크의 개념과 AI에서의 역할, 그리고 향후 잠재적인 활용 방안에 대해 살펴봅니다. P2P 네트워크의 이해 P2P 네트워크의 핵심은 사용자 또는 피어가 중앙 서버나 중개자에 의존하지 않고 서로 직접 연결할 수 있는 탈중앙화 시스템입니다. 여기서 '피어'는 네트워크에 참여하여 다른 사람들과 직접 정보를 공유하고 받는 사람이나 컴퓨터를 말합니다. 네트워크의 각 피어는 클라이언트와 서버의 역할을 동시에 수행하며 다른 사람.. 2023. 4. 23.
농업 분야의 인공 지능(AI) 인공지능(AI)은 농업분야에도 빠르게 변화를 선도하고 있습니다. AI는 농작업을 자동화하고 의사 결정을 개선하며 생산성을 높이는 데 사용되고 있습니다. 농업 분야에서 AI가 활용되고 있는 몇 가지 방법을 소개하고자 합니다: 1. 작업 자동화: AI는 작물 모니터링, 물대기 등 과거에는 수작업으로 이루어지던 작업을 자동화하는 데 사용되고 있습니다. 이를 통해 농부들은 마케팅 및 판매와 같은 비즈니스의 다른 측면에 집중할 수 있게 되었습니다. 2. 의사 결정 개선: AI는 데이터를 수집하고 분석하는 데 사용되어 농부들이 작물 관리 방법에 대해 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, AI는 작물 수확량을 예측하고, 해충과 질병을 식별하며, 물대기 일정을 최적화하는 데 사용될 수 있습니다. 3... 2023. 4. 23.
인공지능 기술 TOP 10 : 일곱번째 "로보틱 프로세스 자동화(RPA)" 인공지능(AI)의 시대는 산업을 혁신하고 우리의 생활과 업무 방식을 변화시키는 수많은 기술을 도입할 것 입니다. 그중에서도 도입이 급증하고 있는 기술 중 하나가 바로 로보틱 프로세스 자동화(RPA)입니다. 이 글에서는 RPA의 기본 사항, 이점, 애플리케이션 및 향후 전망에 대해 살펴보면서 RPA의 세계에 대해 자세히 알아볼 것입니다. 로보틱 프로세스 자동화(RPA)란 무엇인가요? RPA는 AI와 머신러닝 알고리즘을 사용하여 기존에 사람이 수행하던 반복적이고 규칙에 기반한 작업을 자동화하는 기술입니다. RPA 봇 또는 소프트웨어 로봇은 버튼 클릭, 입력, 다양한 소스에서의 데이터 추출과 같은 인간의 행동을 모방할 수 있습니다. RPA는 일상적인 작업을 대신하고 인간은 창의력, 문제 해결, 의사 결정이 필.. 2023. 4. 23.
인공지능 기술 TOP 10 : 여섯번째 "머신 러닝" 머신 러닝이란 무엇인가요? 머신 러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 학습할 수 있도록 하는 인공 지능(AI)의 일종입니다. 머신 러닝 알고리즘은 데이터를 학습한 다음 해당 데이터를 사용하여 예측이나 결정을 내릴 수 있습니다. 머신 러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 사기 탐지 등 다양한 애플리케이션에 사용됩니다. 머신 러닝은 어떻게 작동하나요? 머신 러닝 알고리즘은 데이터에서 패턴을 찾는 방식으로 작동합니다. 알고리즘은 일련의 데이터에 대해 학습한 다음 해당 데이터를 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다. 예를 들어, 머신 러닝 알고리즘은 동물 사진을 보고 다양한 종류의 동물을 인식하도록 학습할 수 있습니다. 알고리즘을 학습시킨 다음에는 동물 사진을 보고 새로운 동물을 식별하는 데.. 2023. 4. 23.
인공지능 기술 TOP 10 : 다섯번째 "생체 인식 Biometrics" 생체 인식은 빠르게 성장하고 있는 인공지능(AI) 분야로, 고유한 신체적 또는 행동적 특성을 사용하여 개인을 식별하는 기술입니다. 생체 인식 기술은 보안, 액세스 제어, 사기 방지 등 다양한 용도로 사용될 수 있습니다. 가장 일반적인 생체 인식 기술은 다음과 같습니다 지문 인식 이 기술은 사람의 지문의 고유한 패턴을 사용하여 사람을 식별합니다. 지문 인식은 가장 널리 사용되는 생체 인식 기술 중 하나이며, 스마트폰 잠금 해제나 컴퓨터 액세스 등 보안 목적으로 자주 사용됩니다. 얼굴 인식 이 기술은 사람 얼굴의 고유한 특징을 사용하여 사람을 식별합니다. 얼굴 인식은 점점 더 대중화되고 있으며 스마트폰 잠금 해제, 국경 통과 시 신원 확인, 보안 시설 출입 등 다양한 용도로 사용되고 있습니다. 홍채 인식 이.. 2023. 4. 22.
딥 러닝 인공 지능의 미래 혁신 / 딥러닝 다시 보기 인공지능(AI)의 하위 분야인 딥러닝은 최근 몇 년 동안 급속도로 발전해 왔습니다. 방대한 양의 데이터에서 학습할 수 있는 딥러닝은 산업을 변화시키고 연구자들이 획기적인 발견을 할 수 있도록 지원합니다. 이 특수 AI 기술은 인간 두뇌의 학습 과정을 모방하도록 설계된 인공 신경망을 기반으로 합니다. 이 글에서는 딥러닝의 복잡성과 고유한 특성, 다양한 분야에 걸쳐 광범위하게 적용되는 딥러닝에 대해 자세히 살펴봅니다. 먼저 딥 러닝의 이해를 돕기 위해 간단한 예시를 들어보겠습니다. 예시: 고양이와 개를 구분하는 인공지능 데이터 수집: 먼저 고양이와 개의 사진을 모아 데이터셋을 구성합니다. 이 데이터셋은 모델에게 고양이와 개의 특성을 학습시키기 위해 사용됩니다. 전처리: 사진을 동일한 크기로 조정하고, 픽셀값.. 2023. 4. 22.

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