인공 지능은 가장 문제가 많지만 최근에 놀라운 혁신 중 하나입니다.
모바일 앱 개발 서비스와 같은 다양한 분야에서이 기술을 모색하고 있습니다. AI 솔루션의 현재 개발 속도가 급증하고 있습니다. 이것은 곧 대부분의 분야가 완전한 AI 환경을 목격 할 것임을 시사합니다. 이제 이것은 우리가 인공 지능의 기능을 이해할 수있는 위치에 놓이게합니다. 더 많은 연구 프로젝트에 기여하려면 다양한 유형의 인공 지능에 대해 알아야합니다.
학습에 필수적인 인공 지능에는 세 가지 기본 유형이 있습니다. 여기에 언급되어 있습니다.
- 인공 좁은 지능
- 인공 지능
- 인공 슈퍼 지능
이들은 일반적으로 클라우드 컴퓨팅 서비스와 같은 서비스와 AI 개발 회사가 뒤 따르는 인공 지능의 여러 단계입니다.
또한 수행되는 기능의 종류에 따라 분류됩니다. 이것들은
- 반응성 기계
- 제한된 메모리
- 마음 이론
- 자기 인식
AI는 다양한 알고리즘의 복잡한 시스템이므로 사용하는 기능의 종류에 따라 쉽게 구분할 수 있습니다. 대부분의 인공 지능 솔루션은 이러한 기능을 사용하여 통합 시스템을 구축합니다.
인공 지능의 유형
다음은 이러한 모든 유형의 인공 지능에 대한 간략한 설명입니다.
1. 인공 좁은 지능
인공 협소 지능 또는 ANI는 프로그래밍 된 작업 만 완료하는 시스템입니다. 따라서 이것은 약한 AI라고도합니다. 이 단계에서 기계는 입력 된 지침을 따를 수 있습니다. 이것은 개인적인 사고 능력을 가지고 있지 않습니다. AI 개발 회사는이를 사용하여 기계의 초기 단계를 개선합니다. 이것은 실행에 들어가는 아이디어 또는 간단한 알고리즘입니다.
또한 오늘날 존재하는 대부분의 인공 지능 기계가이 범주에 속합니다. 모두가 음성으로 응답하고 강사가 제공 한 작업을 완료하기 때문입니다. 천천히, 인공 지능 솔루션 은 이러한 알고리즘을 해석하여 미래에 더 많은 분야를 개발하고 있습니다.
2. 인공 지능
이것은 현재 중요성을 얻고있는 문구입니다. 연구원, AI 개발 회사는 기계를 인간만큼 똑똑하게 만들려고 노력하고 있습니다. 또한 기계와 AI가 곧 인력을 대체 할 수있을 것으로 예상됩니다. 이 AI가 인간을 완전히 장악 할 수 있다는 또 다른 논쟁이 있습니다. AGI의 기계는 개인의 사고 능력을 보유합니다. 인간보다 기계를 우선시하는 세대가 될 것입니다.
블로그 읽기- 인공 지능이 어떻게 비즈니스를 개선 할 수 있습니까?
3. 인공 슈퍼 지능
ASI는 기계와 AI 기술이 인간을 완전히 능가하는 단계입니다. 이것은 인간의 진화와 같습니다. 첫째, 그들은 사고력이없는 현재 단계에 있습니다. 점차적으로 개선 된 사고력으로 다음 단계로 넘어갈 것입니다. 마지막 단계는 AI의 정상으로 간주됩니다. 이 경우 인간이 이차적으로되는 것만 큼 위험 할 수 있습니다. 반면에 Stephen Hawking, Elon Musk와 같은 과학자들은 그러한 날이 현실이 되기에는 그리 멀지 않다고 예측했습니다.
이것은 산업과 AI를 결합하여 혁신적인 변화를 가져올 것입니다. 이것은 산업뿐만 아니라 의학, 교육, 연구, 제조, 정보 기술 등과 같은 분야에 국한됩니다.
반응성 기계
리 액티브 머신은 AI가 지시에 대한 단순한 반응으로 만 제한되는 ANI와 매우 유사합니다. 이러한 컴퓨터는 할당 된 작업 만 수행 할 수 있습니다. 그들은 시간, 요일 또는 기타 환경에 관계없이 지시 된 프로그램으로 계속 작업합니다. 이것들은 또한 과거의 것을 해석하고 현재에 따라 행동하는 방법이 없습니다. 따라서 리 액티브 머신의 지속적인 성장은 약속 할 수 없습니다.
제한된 메모리
제한된 메모리는 리 액티브 머신보다 한 단계 앞서 있습니다. 이들은 정보, 데이터 및 이벤트를 저장할 수 있습니다. 그들은 이전에 배운 지식을 활용하고 새로운 지침을 만들 수 있습니다. 이러한 제한된 메모리 AI의 좋은 예는 자율 주행 차입니다. 이는 사전 프로그래밍 된 지침을 완전히 기반으로하지만 도로 상태, 차량 상태, 기후 등과 같은 환경 요인도 고려합니다. 이 모든 것이 통합되어 AI 기술의 기능과 성능을 보장합니다.
오늘날 클라우드 컴퓨팅 서비스 는 제한된 메모리를 기반으로하는 AI 기반도 사용합니다. 이는 데이터를 분리하고 클라우드에 적절하게 저장하는 데 유용합니다. 이렇게하면 정보를 빠르고 쉽게 검색 할 수 있습니다.
마음 이론
이름에서 알 수 있듯이 마음 이론은 인간의 감정, 표정, 이미지 인식 등을 이해하는 능력입니다. 이것이 마인드 기반 AI 이론의 미래이지만 현재 기계는 인간의 대화에 반응하고 있습니다. 그러나 그들은 인간의 감정을 표현하거나 이해하지 못합니다. AI의 마인드 유형 이론은 결정을 내릴 수있는 능력도 가지고 있습니다.
이에 대한 좋은 예는 모바일 앱 개발 서비스 의 혁신입니다. 오늘 제공되는 서비스는 개인의 이익만을 기반으로합니다. 처음에는 AI 도구가 사람의 관심사를 이해하고 연구하도록 프로그래밍되어 있습니다. 또한 나중에 사람의 목소리에 응답하고 강사가 말한대로 행동을 수행하며 개인에게 제안을합니다.
자기 인식
자기 인식은 우리 인간과 같은 실제 의식을 소유하는 일종의 AI입니다. 이것은 달성하는 데 많은 년이 걸릴 수있는 위업이지만 실제로 실현 될 가능성이 높습니다. 자기 인식 AI 도구는 인간처럼 생각하고, 인간 활동을 복제하고, 감정이나 감정을 개발하고, 실제적인 사고를 갖고 자극을 이해할 수 있습니다. 이것은 현재 매우 진보 된 단계이며 AI 알고리즘에 대한 심층적 인 지식이 필요합니다.
결론
AI는 알고리즘, 기능 및 개념에 대한 광범위한 지식이 필요한 분야입니다. 또한 AI의 유형과 용어를 명확히 구분하는 것도 중요합니다. 현재 기업들은 유망한 AI 기반 도구를 구축 할 방법을 찾고 있습니다. 현재를 실험하지 않고 첨단 시스템을 향해 행진하는 것은 다음 세대에 해로울 수 있습니다. 다행히도 AI 개발 회사는 이러한 상황을 알고 있습니다.