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인공지능의 미래
많은 사람들이 최근에 인지를 하는 것으로써 인간이 똑똑하기 위해서는 AI 시스템을 만드는 법을 배워야 합니다. 그러나 불완전한 자연과 인간은 모델들이 학습하는 데이터 세트에 관해서 편향된 환경을 만든다. 좋은 예로는 흑인에 대한 편견이 관찰된 범죄학 예측 시스템이 될 수 있다. 비록 그 모델이 정확하다고 판명되었지만, 발생된 오류와 함께 예측의 평가는 충분히 평가되지 않았다. 이것이 바로 기술의 목적과 인간의 삶에 미치는 영향입니다. 기술 분석과 취급은 정확성에만 의존하는 것이 아니라 그것이 산출한 결과를 면밀히 검토해야 한다. 비전문가에게 이러한 시스템을 취급하는 것은 보기보다 더 해로울 수 있다. 이 분야에서의 많은 미해결 질문과 함께, 오늘날 새로운 질문들과 미지의 것들이 기술 진행 중에 더 커지고 있다. AI 내부의 악은 헐리우드 영화에서 볼 수 있는 것이 아니라 인공지능이 고의로 하지 않았던 문제들을 해결하는 메커니즘입니다. 흥미로운 예로 줄리아 보스만이 자신의 보고서에서, AI 시스템이 모든 사람들을 암 치료의 해결책으로 제거할 수 있는 해답을 줄 수 있다는 것입니다. 여러분야에서 실시한 연구에 따르면, 경제 리더 중 한 개의 선도적인 글로벌 기술 기업 중 한 명이 연간 경제 성장률을 두 배로 늘릴 수 있다는 것을 보여주었고, 이는 노동의 유형과 새로운 인간-기계 관계를 변화시켰을 것이다. 이것은 우리 경제에 AI의 수용이 증가했음을 보여준다.
기술은 우리의 경제 성장을 촉진하기 위해 현재의 자본과 노동력의 확장과 초과를 계속 제공할 것이다. 로봇의 출현으로 현대인간의 상호작용도 변화하고 있다. 유진 고스트먼이라는 이름의 주목할 만한 AI 로봇이 처음으로 튜링의 도전에서 승리했습니다. 이 도전에서 봇은 텍스트 입력 포맷으로 사람과 상호작용했고 사용자는 아마친과 대화하는지 아니면 사람과 대화하는지 맞혀야 했다. 그 봇은 인간 쥐의 절반 이상이 그들이 그들의 바위인 사람과 대화를 했다고 착각했다. 피곤하고 기분 전환의 인간 본성과는 달리, 이 기계들은 더 효율적이며 인간과 관계를 맺을 수 있는 광범위한 환경과 자원을 가지고 있다. 사람들이 예측할 수 없는 행동을 하는 것은 때때로 그들에게서 배우기가 어려울 수 있다. 인공지능 기술이 훈련과 배움을 위해 사용하는 데이터는 대개 인간의 행동의 전체 측면을 다루지 않는다. 지능은 사람이든 기계가든 학습에서 나옵니다. 시스템은 대개 적절한 패턴을 인식하고 입력에 따라 행동할 수 있도록 학습하는 훈련 단계를 가진다. 일단 한 시스템이 완전히 훈련되면, 시험 단계에 진입할 수 있고, 여러 가지 예시를 통해 그것이 어떻게 작동하는지 볼 수 있다. 교육 단계는 실제 세계에서 시스템이 처리할 수 있는 모든 가능한 예를 포함할 수 없다. 이런 시스템은 인간이 아닌 방식으로 오해를 받을 수 있습니다. 오늘날의 채팅봇은 많은 인간의 질문에 답할 수 있을 뿐만 아니라, 사람과 정서적인 관계를 형성할 수 있다. 이 기술은 자연 발생 전에 삼림파괴를 예측하기 위해 사용되고 있고, 나스닥 주식은 내부거래가 진행되고 있는지 확인하기 위해 거래를 감독하고 있고, 나사는 해당 방법을 사용하여 사용 가능한 부하의 운용 계획을 세우고, 급성 백혈병 진단, 유방과 췌장암, 그리고 특허의 생존에 대한 예측도 하고 있다. 유방암, 자동화, 그리고 다른 많은 분야들을 가지고 있습니다. 이 적용 범위는 오늘날 인공지능 기술이 우리에게 가져다 주는 중요성과 이점을 지적한다. AI 또는 머신 인텔리전스는 머신 인텔리전스 제조 활동으로 전용될 수 있다. 이러한 지능은 기업이 주변 환경에서 적절하고 예측 가능한 기능을 수행할 수 있도록 해주는 품질로 간주될 수 있다.