인공 지능의 분야별 설명

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Christoph Cemper

인공 지능은 인간처럼 생각할 수 있는 기계를 만드는 데 중점을 둔 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 이론적으로 완벽한 인공지능은 과거의 경험을 통해 학습하고 고급 추론을 사용하여 인간보다 더 빠르고 정확하게 작업을 수행할 수 있습니다. 데이터를 처리하고 이해를 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있는 고급 알고리즘을 사용하여 다양한 형태의 AI가 만들어집니다. 이러한 유형의 AI의 기능은 다양하며, 연구와 개발이 계속됨에 따라 AI가 할 수 있는 일의 한계는 지속적으로 확장되고 있습니다.

인공 협소 지능(ANI)>

인공 협소 지능(ANI) #

인공 협소 지능(ANI)은 특정 명령과 작업을 수행하도록 설계된 AI를 말합니다. ANI는 한 가지 유형의 인지 능력에 탁월하도록 제작되었으며 새로운 기술을 독립적으로 학습할 수 없습니다. Apple iPhone의 Siri는 한정된 범위의 제한된 기능을 가진 좁은 의미의 AI의 예입니다.

인공 일반 인공지능(AGI)>

인공 일반 인공지능(AGI) #

인공 일반 인공지능은 아직 존재하지 않지만, 이론적으로는 인간처럼 학습하고 생각할 수 있는 인공지능입니다. AGI는 다양한 맥락에서 얻은 지식과 기술을 문제나 상황에 적용할 수 있습니다. “강력한 AI"라고도 불리는 AGI는 환경으로부터 독립적으로 학습할 수 있습니다. 현재로서는 진정한 AGI는 공상 과학 소설에만 존재하지만, 이를 현실화하기 위한 연구가 진행 중입니다.

인공 슈퍼 지능(ASI)>

인공 슈퍼 지능(ASI) #

인공 초지능(ASI)은 인간의 정신이 생각하거나 이해할 수 있는 것 이상의 작업을 수행할 수 있는 능력을 가진 인공지능의 한 유형입니다. 이 인공지능은 스스로 인지 능력을 발휘하고 사고력을 개발할 수 있습니다. 인공 지능은 완전히 스스로 인식하고 스스로 결정하고 판단할 수 있습니다.

리액티브 머신>

리액티브 머신 #

반응형 머신은 특정 작업을 수행하도록 만들어진 인공지능 시스템으로, 학습 능력이 없습니다. 이러한 인공 지능 기계는 주어진 입력에 따라 반응하며 현재 데이터로만 작동합니다. 반응형 기계의 가장 유명한 예로는 IBM의 체스 인공지능인 딥 블루가 있습니다. 체스 판을 분석하여 미래의 움직임을 예측하고 최선의 수를 선택할 수는 있지만 실수를 통해 학습하여 실력을 향상시킬 수는 없습니다.

제한된 메모리>

제한된 메모리 #

이름에서 알 수 있듯이 제한적 메모리 AI는 과거의 경험을 기억하고 학습할 수 있지만, 이러한 경험은 일시적으로만 기억에 저장됩니다. 제한된 메모리는 머신러닝 과정에서 매우 중요한데, AI가 정보를 기억할 수 있어야 지식을 추출할 수 있기 때문입니다. ChatGPT는 많은 것을 알 수 있도록 학습되었지만, 작업을 하다 보면 프롬프트의 정보를 짧은 시간 동안만 기억하고 잊어버리기 시작하는 것을 알 수 있습니다.

마음 이론>

마음 이론 #

마음 이론 AI는 감정적 단서를 이해하는 등 환경에 대해 인간과 같은 반응을 보일 수 있습니다. 인간이 어떻게 생각하고 행동하는지에 대한 지식을 보여주고 그에 따라 행동을 조정할 수 있습니다.

자기 인식>

자기 인식 #

자기 인식 인공지능은 현재 가설적으로만 존재합니다. 자기 인식 인공지능은 완전한 의식을 가지고 자신의 감정과 욕구를 가질 수 있을 뿐만 아니라 주변 사람의 감정과 욕구를 이해할 수 있을 것입니다. 자기 인식 인공지능은 존재하지 않으며, 가장 고급 유형의 인공지능이자 많은 인공지능 연구자들의 궁극적인 목표입니다.