인공 지능: 그것이 무엇이며 어떻게 작동하는지 이해

미래 기술과 공상 과학 영화에서 나온 인공 지능(AI)은 단순한 스마트폰 활용에서 온라인 구매에 이르기까지 일상 생활에서 광범위하게 사용되는 리소스가 되었습니다.

특히 디지털 트랜스포메이션( Digital Transformation )의 추세와 함께 AI의 사용이 대중화되고 보편화되었습니다.

그러나 연구는 이 기술의 잠재력을 계속해서 밝히고 있으며 아직 탐색할 가능성이 많이 있음을 보여줍니다.

이 기술의 대중화에도 불구하고 많은 사람들은 여전히 ​​작동 방식과 다른 비즈니스 부문에 실제로 적용될 수 있는지에 대해 의문을 가지고 있습니다.

이 주제에 대해 자세히 알아보려면 계속 읽으십시오! 다음 질문에 답변해 드리겠습니다.

인공 지능(AI)이란 무엇이며 어떻게 작동합니까?

인공 지능이라는 용어는 새로운 개념이 아닙니다.

1956년 존 매카시(John McCarthy) 교수는 그때까지는 인간만이 해결할 수 있었던 문제를 기계가 해결하는 능력을 언급하기 위해 그것을 만들었습니다.

AI의 개념은 동일하게 유지됩니다. 기계는 인간처럼 생각합니다 . 사실에 기초하여 배우고, 추론하고, 지각하고, 숙고하고, 논리적인 결정을 내리는 능력을 개발합니다.

AI의 또 다른 중요한 측면은 학습 능력 때문에 사람처럼 계속 진화하려면 끊임없이 먹여야 한다는 것입니다.

이 프로세스가 복잡한 만큼 다음과 같은 간단한 컴퓨팅 프로세스에서만 가능합니다.

• 데이터 모델링
  데이터를 지능적으로 처리, 분류 및 분석하기 위한 프레임워크.

• 빅 데이터
  대량의 데이터를 처리할 수 있도록 합니다.

• 처리 능력
  정보를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 운영 및 물류 능력.

이 간단한 설명에도 불구하고 AI가 작동하는 방식을 이해하려면 기술의 조합이 이를 가능하게 한다는 것을 알아야 합니다.

AI가 작동하도록 하는 기술은 무엇입니까?

AI는 코드와 데이터로 구성되며 전자는 후자를 읽고 해석합니다.

그러나 AI는 단순한 데이터 분석 그 이상입니다.

인간을 모방할 수 있는 복잡한 과잉 명령을 수행하기 위해 여러 기술에 의존합니다.

기계 학습

AI의 첫 번째 기둥은 머신 러닝입니다.

이것은 컴퓨터가 진화하고 학습할 수 있는 곳입니다. 이 기술을 통해 데이터를 논리적으로 처리하고 지능을 생성하는 패턴을 식별합니다.

머신 러닝이 없으면 AI로 이해되는 것이 실현되지 않을 것입니다.

예를 들어, 오늘날 이 기술은 Amazon에서 고객에게 보다 개인화되고 관련성 높은 추천을 제공하기 위해 광범위하게 사용됩니다 .

시스템은 다음과 같이 작동합니다. 기계는 웹사이트에서 모든 고객 행동을 모니터링하고 제품 X를 본 고객이 Y에도 관심을 보이는 경우와 같은 패턴을 식별합니다.

따라서 사용자가 첫 번째 검색을 할 때 시스템은 검색 간의 관계를 식별하기 때문에 다른 제품을 추천합니다.

머신 러닝에서는 이러한 패턴을 무한 웹에서 식별하여 정보 간의 연결로 구성된 수천 개의 교차점이 있어 대규모 지능화를 가능하게 합니다.

딥러닝

오늘날 AI의 성취를 위한 또 다른 필수 개념은 딥 러닝입니다.

이 기술은 머신 러닝의 심층 버전으로 더 지능적이고 복잡합니다.

딥 러닝은 보다 정교한 도구를 사용하여 결과를 보다 정확하게 만듭니다.

아마존의 사례로 돌아가서, 이 기술은 조건에 맞지 않는 제안을 하지 않도록 예외를 식별합니다.

상상해 보십시오. " smartTV "를 검색하는 1000명의 고객 중 800명이 " 홈 시어터 "로 계속 검색하면 소프트웨어는 이것이 적절한 권장 사항임을 이해합니다.

머신 러닝을 사용하면 5명의 사용자가 " 스마트TV "를 검색한 후 " 신발 "에 대한 검색을 시작하면 시스템이 이를 유효한 추천으로 간주할 수 있습니다.

그러나 딥 러닝에 의존하는 시스템은 이것이 관련이 없는 제품이라는 것을 알고 있으므로 사용자 행동과 관련하여 예외가 규칙이 되는 것을 방지합니다.

딥 러닝은 더 복잡한 네트워크 를 사용하여 발생이 있지만 이 예는 인과 관계 검색이 아니므로 사용자와 관련이 있는 결과가 아니라는 결론을 내립니다.

그런 의미에서 딥 러닝은 머신 러닝보다 인간의 생각을 더 자세히 이해할 수 있습니다.

자연어 처리(NLP)

AI의 마지막 기둥은 자연어 처리(NLP)입니다.

이것은 결과를 연마하여 보다 자연스럽고 사람처럼 보이게 만드는 역할을 합니다.

예를 들어, 여러 전자 상거래 비즈니스는 현재 고객 서비스에 챗봇을 사용합니다. 그러나 이 기술의 품질은 NLP의 존재에 있습니다.

솔루션에 통합되지 않으면 봇은 인공적이 되어 고객이 사용하는 언어와 더 유사하도록 언어를 개선할 수 없습니다.

언어가 지나치게 완벽하고 비공식적인 요소를 통합할 수 없기 때문에 실제로 고객을 지원하는 능력과 상관없이 봇이 인공적으로 만들어집니다.

AI의 이점은 무엇입니까?

AI는 가능한 많은 응용 프로그램으로 인해 운영 단계 및 전략에 통합되어 비즈니스에 직간접적인 이점을 제공했습니다.

이 기술이 제공하는 네 가지 이점을 살펴보겠습니다.

1. 자동화

AI는 방대한 계산 프로세스를 자동화하여 사람들이 작업을 수행하거나 패턴을 식별할 필요가 없도록 합니다.

그러나 이를 위해서는 훈련된 전문가가 시스템을 구성해야 합니다.

이 리소스는 로봇 자동화에도 사용되며 이러한 경우 나사를 정밀하게 조이는 것과 같은 작업을 대체합니다.

두 상황 모두에서 이 기술은 프로세스를 최적화하고 비즈니스 성과를 향상시킵니다.

2. 예측 가능성

AI의 많은 가능한 응용 프로그램 중에는 빅 데이터 분석으로 인한 시장 예측, 행동 및 프로세스가 있습니다.

이 프로세스는 패턴을 식별하고 과거 이벤트에서 예측을 설정합니다.

머신 러닝과 AI를 활용한 예측 분석을 통해 무제한 데이터와 시나리오를 고려하여 가장 가능성이 높은 이벤트를 식별할 수 있어 보다 효과적이고 전략적인 의사 결정에 기여합니다.

3. 심층 데이터 분석

빅데이터는 몇 년 전부터 체계적인 데이터 분석을 가능하게 해왔습니다.

그러나 AI는 이러한 해석 능력을 심화시켜 정보 분석에서 더 많은 지능을 생성합니다.

따라서 경쟁자가 유사한 기술을 사용하는 회사라도 좋은 데이터 세트를 보유하고 AI를 적용하여 패턴 및 예측을 식별하면 크게 차별화할 수 있습니다.

이 전략을 사용하면 데이터에서 더 복잡하고 가치 있는 정보를 추출할 수 있습니다 .

4. 지속적인 개선

인공 지능은 더 복잡하고 효과적인 해석 구조를 구축하기 위해 다층 신경망을 다루기 때문에 데이터 사용과 관련하여 끊임없는 진화를 가능하게 합니다.

딥 러닝을 도입하기 위해서는 모델이 이 정보에서 학습할 수 있도록 빅 데이터가 필요합니다.

또한 모델에 더 많은 데이터가 제공될수록 더 효과적입니다.

AI는 실제로 어떻게 작동합니까?

인공 지능은 맞춤화 유연성으로 인해 거의 모든 비즈니스 부문에서 이미 사용되고 있습니다.

이 기술의 가능한 응용 프로그램에는 전략적 개발, 디지털 마케팅, 고객 관계 및 새로운 비즈니스 모델이 포함됩니다.

전자상거래

온라인 상점은 주로 AI를 사용하여 소비자에게 더 나은 경험을 제공합니다.

이 분야에서 AI를 사용하는 것 중에서 다음을 언급할 수 있습니다.

• 더 나은 쇼핑 경험을 제공하기 위해 브라우징 및 소비 습관에 따라 소비자 선호도를 식별합니다.
• 다른 사람의 행동을 기반으로 고객에게 추천합니다.
• 챗봇, CRM 등 통합 고객 서비스 수행

이러한 AI 응용 프로그램을 통해 전자 상거래 는 고객 관계에서 보다 효율적 이 됩니다.

Amazon과 같은 거대 기업이 기술 사용에서 혁신을 이루면서 경쟁 우위를 확보하고 있지만, 전문 도구 및 파트너를 통해 점점 더 중소기업이 이러한 리소스를 채택할 수 있습니다.

자동차

Uber의 자율주행 자동차와 같이 자동차에 AI를 적용하는 일부 애플리케이션은 아직 테스트 단계에 있습니다.

하지만 구글이나 테슬라 같은 기업들은 이미 이 기술을 활용해 확실한 성과를 보이고 있다.

이러한 맥락에서 AI는 주차, 사각지대 모니터링, 충돌 감지와 같은 여러 명령을 자동차가 스스로 수행할 수 있도록 하는 데 활용됩니다.

목표는 기술이 교통 안전을 높이고 장기적으로 저렴하게 만드는 것입니다.

오락

AI는 Netflix와 같은 엔터테인먼트 부문에서 새로운 비즈니스 모델을 구현하는 데에도 사용되었습니다.

회사는 플랫폼 경험의 핵심 측면인 사용자에게 제안하고 권장 사항을 개선하기 위해 기술을 사용합니다 .

또한 캐릭터에 개성이 부여되어 상호 작용이 더 복잡해지는 게임 부문에서도 사용이 확장됩니다.

약

인공 지능의 여러 응용 프로그램은 의료 서비스를 개선하기 위해 의료 분야에 영향을 미쳤습니다.

일반적으로 AI는 CT 스캔과 같은 중요한 검사를 읽는 데 사용됩니다 .

기술을 훈련함으로써 의사보다 정확하거나 더 정확하게 변화를 식별할 수 있습니다.

그 외에도 의료 분야의 일부 응용 프로그램은 환자 데이터를 분석하여 파킨슨병 및 알츠하이머병과 같은 심각한 질병의 초기 단계를 식별하는 것과 관련이 있습니다.

조작

AI를 사용하는 첫 번째 부문 중 하나는 제조였습니다.

로봇 자동화를 통해 사람의 간섭 없이 부품을 조립하고 포장할 수 있게 되어 공정의 품질을 보장하는 동시에 생산 최적화가 가능해졌습니다.

이 기술이 업계의 운영 프로세스에 기여하고 생성 및 계획 단계에서 점점 더 결정적인 역할을 하여 생산 및 시장 정보를 제공할 것으로 기대됩니다.

요약: 인공 지능은 어디에나 있을 것입니다

AI는 소셜 네트워크, 뉴스 웹사이트에 액세스하거나 이메일 확인을 통해 인터넷에 연결된 모든 사람들의 일상에 존재하게 된 다양한 응용 프로그램을 갖춘 포괄적인 기술입니다.

작동 방식과 가장 자주 사용되는 방법을 이해하면 더 큰 리소스 배포를 위한 통찰력과 인텔리전스를 얻을 수 있습니다.

이제 인공 지능과 기업이 인공 지능의 이점을 얻을 수 있는 방법에 대해 더 많이 알게 되었으므로 마케팅에서 AI의 역할에 대한 녹화된 웨비나에서 몇 가지 추가 콘텐츠를 확인하십시오!