인공 지능

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August 18, 2022

인공 지능(AI)은 인간을 비롯한 동물이 보여주는 자연 지능과 달리 기계가 보여주는 지능입니다. 인공 지능 연구는 환경을 인식하고 목표를 달성할 가능성을 최대화하는 조치를 취하는 모든 시스템을 가리키는 지능형 에이전트의 연구 분야로 정의되었습니다. "인공 지능"이라는 용어는 이전에 모방하는 기계를 설명하는 데 사용되었습니다. "학습" 및 "문제 해결"과 같은 인간의 마음과 관련된 "인간"인지 기술을 표시합니다. 그 이후로 이 정의는 합리성과 합리적 행동의 관점에서 AI를 설명하는 주요 AI 연구자들에 의해 거부되었으며, 이는 지능이 표현될 수 있는 방법을 제한하지 않습니다. AI 응용 프로그램에는 고급 웹 검색 엔진(예: Google), 추천 시스템( YouTube, Amazon 및 Netflix), 사람의 말 이해(예: Siri 및 Alexa), 자율 주행 자동차(예: Tesla), 자동화된 의사 결정 및 전략적 게임 시스템(예: 체스 및 바둑)에서 최고 수준의 경쟁. 기계가 점점 더 능력을 발휘함에 따라 "지능"이 필요한 작업으로 간주되는 작업은 종종 AI의 정의에서 제외되며, 이는 AI 효과로 알려진 현상입니다. 예를 들어, 광학 문자 인식은 일상적인 기술이 된 AI로 간주되는 것에서 자주 제외됩니다. 인공 지능은 1956년 학문 분야로 설립되었으며 그 이후 몇 년 동안 낙관주의에 이어 실망과 실망이 뒤따랐습니다. 자금 손실("AI 겨울"로 알려짐), 새로운 접근 방식, 성공 및 새로운 자금 조달이 뒤따릅니다. AI 연구는 창립 이래 뇌 시뮬레이션, 인간 문제 해결 모델링, 형식 논리, 대규모 지식 데이터베이스, 동물 행동 모방 등 다양한 접근 방식을 시도하고 폐기했습니다. 21세기의 처음 수십 년 동안 고도의 수학적 통계적 기계 학습이 이 분야를 지배했으며 이 기술은 매우 성공적임이 입증되어 산업계와 학계 전반에 걸쳐 많은 도전적인 문제를 해결하는 데 도움이 되었습니다. AI 연구의 다양한 하위 분야는 다음을 중심으로 합니다. 특정 목표와 특정 도구의 사용. AI 연구의 전통적인 목표에는 추론, 지식 표현, 계획, 학습, 자연어 처리, 인식, 물체를 이동하고 조작하는 능력이 포함됩니다. 일반 지능(임의의 문제를 해결하는 능력)은 이 분야의 장기 목표 중 하나입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 AI 연구원은 검색 및 수학적 최적화, 형식 논리, 인공 신경망, 통계, 확률 및 경제 기반 방법을 비롯한 광범위한 문제 해결 기술을 채택하고 통합했습니다. AI는 또한 컴퓨터 과학, 심리학, 언어학, 철학 및 기타 여러 분야를 활용합니다. 이 분야는 인간의 지능이 "기계가 그것을 시뮬레이션하도록 만들 수 있을 정도로 정확하게 기술될 수 있다"는 가정에 기초했다. 이것은 인간과 같은 지능을 부여받은 인공 존재를 창조하는 마음과 윤리적 결과에 대한 철학적 논쟁을 불러일으켰습니다. 이러한 문제는 고대부터 신화, 소설 및 철학에 의해 이전에 탐구되었습니다. 그 이후로 컴퓨터 과학자와 철학자들은 AI의 합리적인 능력이 유익한 목표로 향하지 않으면 AI가 인류에게 실존적 위험이 될 수 있다고 제안했습니다.

역사

소설 및 초기 개념

지능을 가진 인공 존재는 고대에 스토리텔링 장치로 나타났고, Mary Shelley의 Frankenstein 또는 Karel Čapek의 R.U.R. 이 인물들과 그들의 운명은 현재 인공 지능의 윤리학에서 논의되는 것과 동일한 많은 문제를 제기했습니다. 기계적 또는 "형식적" 추론에 대한 연구는 고대의 철학자와 수학자로부터 시작되었습니다. 수학적 논리에 대한 연구는 Alan Turing의 계산 이론으로 직접 이어졌으며, 이는 기계가 s에 의해