인공 지능의 주요 유형과 사용 방법은 무엇입니까?

우리가 공상 과학 영화에서 보던 것과 달리 인공 지능(AI)은 더 이상 미래 지향적인 개념이 아닙니다.

인간을 대신하는 로봇의 모습은 낮지만 이 기술은 특히 디지털 마케팅에서 다양한 프로세스의 성능을 크게 향상시켰습니다.

자동화는 AI를 지원하는 주요 목표 중 하나이며 마케팅과 마케터의 워크플로를 완전히 바꿔 놓았습니다.

디지털 혁신의 결과로 이러한 다양한 메커니즘은 기업이 특히 데이터 기반 전략을 적용하는 경우 뛰어난 결과를 달성하는 데 도움이 됩니다.

AI에 대해 더 많이 알수록 전략적 방식으로 더 많이 활용할 수 있습니다.

이 게시물은 다양한 유형의 인공 지능과 이를 적용하는 방법을 보여 주는 것을 목표로 합니다. 우리는 다음과 같은 예를 제시할 것입니다:

1. 인공 협소 지능(ANI)

ANI는 특정 시스템이나 기계의 요구 사항에 맞게 조정되지 않는 좁은 유형의 AI입니다.

특정 문제를 해결하는 데 전체 복잡성을 할애하여 단일 작업에 중점을 둡니다.

평행선을 그리면 ANI는 하나의 복잡한 기능에 전념하는 숙련된 전문가일 것입니다.

ANI 모델의 작동은 해당 작업의 프로그래밍을 통해 설계되었습니다. 시스템은 이 단계에서 단일 기능을 수행할 수 있도록 준비하여 역할을 최대한 좁혀야 합니다.

이렇게 하면 해당 역할을 최대한 수행할 수 있습니다. 이것이 한계로 보일 수 있는 만큼 광범위하고 통합적인 노력으로도 볼 수 있다.

그 특징 중 ANI는 반응형 성격과 제한된 기억력을 가진 AI의 한 형태입니다.

또한 정의에 따라 다른 모든 모델은 ANI 유형으로 간주될 수 있습니다.

차이점은 대부분의 경우 다른 유형의 인공 지능이 더 다양하고 여러 기능을 수행하도록 설계되었다는 것입니다.

기술 분류에 따르면 ANI는 인간 행동을 재현할 수 없고 시뮬레이션만 하는 지능입니다. 따라서 목표 지향적일 뿐입니다.

일반적으로 ANI는 다음 기능을 지원합니다.

• 가상 비서(Siri, Alexa, Cortana 등)
• 안면 인식
• 이메일의 스팸 필터
• 자율주행 자동차 시스템

2. 인공 일반 지능(AGI)

인공 지능의 유형 중 AGI는 인간의 지능과 그 방대한 능력을 모방할 수 있는 기계로서 강력하고 깊은 것으로 간주됩니다.

행동에서 AGI는 학습하고 이를 기반으로 행동을 복제 하여 다양한 문제를 해결할 수 있습니다.

이것이 오늘날 가장 다재다능한 모델 중 하나가 된 이유입니다.

AGI는 완전히 로봇이 아닌 고유한 이해를 생성하고 생각하는 역할을 합니다. 따라서 각 시나리오에 대해 다른 솔루션을 제안합니다.

이러한 유연성은 솔루션을 개발할 수 있는 강력한 능력을 제공하여 인간의 마음과 유사한 의사 결정 가능성을 제공합니다.

이것이 바로 이것이 훨씬 더 심오한 지능으로 간주되는 이유입니다.

AGI의 기초 중 하나는 이론적 구조입니다.

이는 올바르게 행동하기 위해 다양한 요구, 프로세스 및 감정을 평가하고 감지할 수 있음을 의미 합니다. 이것은 다른 유형의 인공 지능과 비교할 때 독특한 기능입니다.

실제로 학습 잠재력과 인지 수준이 매우 높습니다.

이 특성은 예를 들어 구매자 페르소나의 가장 일반적인 질문과 요구 사항에 따라 회사의 고객 서비스를 형성하는 것을 가능하게 합니다.

인간의 행동을 복제할 수 있는 기계로 작업하는 것이 보편화되었습니다. 그러나 AGI는 인간을 연구하고 이해하고 사용자 상호 작용 및 행동을 정확하게 처리할 수 있는 시스템입니다.

3. 인공초지능(ASI)

ASI는 기계에 의식과 자율성을 부여하기 때문에 가장 강력한 AI 관련 기술로 간주됩니다.

단순히 인간의 행동을 복제하는 것이 아니라 이 능력을 능가합니다. 실제로는 인간보다 더 숙련된 것으로 간주되기도 합니다.

이 범주의 AI는 이미 선진 단계에 있음에도 불구하고 여전히 개발 및 개선되고 있습니다.

이 모델은 로봇이 자신의 의지를 갖고 단순히 지구를 지배하는 현실을 창조하는 영화에 영감을 주었습니다.

물론 이것은 일어나지 않을 것입니다( 아마도 ). 그러나 아이디어는 기계가 영화에서 묘사된 것처럼 지능적일 수 있다는 것입니다.

ASI의 개발 라인은 이 로봇이 절대적으로 모든 면에서 인간보다 뛰어나야 한다고 요구합니다. 기계는 더 나은 운동선수, 과학자, 예술가, 심지어 의사가 될 것입니다.

이것은 이 기술이 자신의 감정과 소망을 가진 시스템을 만드는 데 중점을 둔 과학 수준을 수반하기 때문에 가능한 일입니다.

그러나 ASI를 개발할 때 주의하는 것이 중요합니다. 고급 추론 능력의 가능한 결과는 세심한 분석이 필요합니다.

따라서 작업은 점진적이어야 하며 항상 책임감 있게 수행되어야 합니다.

4. 반응 기계

인공 지능의 유형 중 반응 기계는 가장 오래되고 가장 간단합니다.

그것들은 입문용 모델이며 지금까지 제시된 모델보다 훨씬 더 제한된 용량을 가지고 있습니다.

그 역할은 간단합니다. 자극을 받았을 때 인간의 행동을 재현하는 것, 즉 반응적으로 수행하는 것입니다.

메모리가 없기 때문에 이러한 기계는 입력으로 작동하도록 내부 데이터베이스를 학습하고 관리할 수 없습니다. 응답 기능만 있습니다.

따라서 일부 작업에 반응하도록 자동화됩니다. 그러나 이러한 제한으로 인해 천천히 구식이 되어 가더라도 여러 상황에서 유용하지 않습니다.

결국, 반응 기계에 대해 이야기할 때 우리는 이 기술이 1990년대에 테스트되었던 최고의 순간을 기억해야 합니다.

1997년에 체스 챔피언인 Garry Kasparov를 이기는 시스템이었습니다. 당시 특정 기계는 Deep Blue라는 IBM 제품이었습니다.

그건 그렇고, 이 이벤트에 대한 훌륭한 TED가 있습니다.

5. 제한된 메모리

제한된 메모리 시스템은 이전 예와 같이 완전히 반응적이지만 사용 가능한 메모리 양이 적다는 장점이 있습니다.

이 특성을 통해 데이터에서 학습 할 수 있기 때문에 이를 더욱 발전시킵니다 . 즉, 정보에 노출될 때마다 해당 입력에서 배울 수 있습니다.

그런 다음 이러한 기계는 상호 작용 기록에서 작은 데이터베이스를 만듭니다.

이러한 이유로 필요할 때 요청에 응답하거나 일부 작업을 수행하기 위해 간단한 결정을 내릴 수 있습니다.

오늘날 이러한 형태의 AI는 널리 사용되지만 기본 형태일 뿐입니다. 더 나은 성능을 제공하기 위해 메모리가 확장되었습니다.

예를 들어, 제한된 메모리 인텔리전스는 얼굴 인식 시스템, 가상 비서 및 챗봇에서 찾을 수 있습니다.

6. 마음 이론

마음 이론은 최근 몇 년 동안 개발된 AI 유형입니다.

이 시점에서 우리는 그것의 적용이나 개발 측면에서 그것이 얼마나 갈 것인지에 대해 많은 것을 말할 수 없습니다.

그러나 아이디어는 그것이 지금까지 본 것 중 가장 혁신적인 모델 중 하나라는 것입니다. 목표는 노출된 상호 작용을 이해할 수 있도록 하는 것입니다.

마음 이론은 인간 마음의 감정, 필요 및 사고 과정을 정확하게 다룹니다.

오늘날 이 카테고리는 지금까지 이 부문에서 이루어진 모든 발전에도 불구하고 여전히 미래 지향적인 것으로 간주됩니다. 전문가들은 AI에 대해 아직 연구해야 할 부분이 많다는 점을 이해하고 있다.

이러한 이유로 마음 이론은 만들어지고 있는 이상화 이지만 가장 두드러진 것 중 하나가 될 가능성이 있는 것입니다.

일반적인 연구의 발전 외에도 그 과정은 인간의 마음이 감정과 반응을 처리하는 방법을 이해하는 데 달려 있습니다.

7. 자기 인식

자기인식은 현 단계에서의 개념일 뿐 AI의 발전을 이끄는 개념이다.

아이디어는 기계가 미래에 자의식을 갖게 될 것이라는 것입니다. 이것은 AI가 도달할 수 있는 가장 높은 수준의 개발이며, 당연히 시간과 상당한 노력이 필요합니다.

아이디어는 이러한 유형의 AI가 모든 감정을 이해하고 자신의 감정을 소유할 수 있으며 상호 작용하는 모든 사람과 진행되는 모든 세부 사항을 이해할 수 있다는 것입니다.

이것이 야심차게 들릴지 모르지만 과학자들은 이것이 지평선에서 보고 있는 것입니다. 그러나 AI가 이 수준에 도달하는 데 몇 년이 걸릴지 지적하는 것은 불가능합니다.

이것이 AI 발전의 위험한 단계라는 것도 부인할 수 없다.

본질적으로 독립적인 기계는 주어진 시간에 단순히 멈출 수 없는 추론을 갖 습니다.

자기 인식은 이미 인공 지능의 유형 중에서 명확한 개념이지만 해야 할 일이 많습니다.

요약: AI의 미래에 대한 준비가 되셨습니까?

기술의 현재 현실은 기계가 많은 비즈니스 솔루션에 매우 유용할 수 있는 인간처럼 행동할 수 있도록 합니다.

그들은 새로운 유형의 AI가 등장하고 세상을 변화시킬 수 있는 길을 열었습니다 .

인공 지능 개발이 얼마나 발전했는지 이해했으므로 이제 이를 비즈니스에서 사용하는 방법을 알아보십시오.

마케팅에서 AI의 역할 에 대한 녹화된 웨비나를 확인하십시오! 특별 게스트는 PR 20/20 및 Marketing Artificial Intelligence Institute의 CEO인 Paul Roetzer입니다.