인공지능 기술의 전망은 무한하다

1990년대 초, 중국의 유명 학자 저우하이종(周海中)은 인공지능 기술이 다양한 학문 분야에 폭넓게 활용되어 예상치 못한 효과를 낳을 것이라고 예측한 적이 있습니다. 오늘날 점점 더 많은 사실이 그의 예측을 입증하고 있습니다. 많은 전문가들은 인공지능 기술이 미래에 무한한 잠재력과 광범위한 응용 전망을 가지고 있으며 인류 사회 발전에서 점점 더 중요한 역할을 할 것이라고 지적했습니다.

인공 지능(AI)은 인간 지능을 시뮬레이션, 확장 및 확장하기 위한 이론, 방법, 기술 및 응용 시스템을 연구하고 개발하는 새로운 기술 과학입니다. 1956년 인공지능이라는 개념이 공식적으로 제시된 이후, 인공지능 기술은 60년 넘게 발전해 제3차 붐을 맞이했다. 최근에는 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 사물인터넷 등 기술의 연구와 응용으로 인해 인공지능 기술이 급속도로 발전하고 있으며, 다양한 산업에서 인공지능 관련 기술을 심도 있게 적용하기 시작했다.

컴퓨터 과학의 한 분야인 인공지능은 지능의 본질을 이해하고 인간 지능과 유사한 방식으로 반응할 수 있는 새로운 지능 기계를 생산하려고 시도합니다. 이 분야의 연구에는 로봇공학, 언어 인식, 이미지 인식이 포함됩니다. 전문가 시스템, 자연어 처리 등 인공지능 기술이 탄생한 이후 이론과 기술은 점점 성숙해지고 응용 분야도 지속적으로 확대되어 미래에 인공지능 기술이 가져오는 기술 제품은 인간 지혜의 '컨테이너'가 될 것입니다.

인공 지능 기술은 이제 매우 도전적인 첨단 기술이 되었습니다. 이 작업에 종사하는 사람들은 컴퓨터 과학, 심리학, 언어학, 수학, 철학 및 기타 분야의 지식을 이해해야 합니다. 인공 지능 기술에는 기계 학습, 컴퓨터 비전 등과 같은 다양한 분야로 구성된 매우 광범위한 과학이 포함됩니다. 일반적으로 이 기술 연구의 주요 목표는 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 기계를 만드는 것입니다. 업무 완료.

인공지능 기술은 컴퓨터 과학, 심리학, 언어학, 수학, 철학 등의 과목이 포함되기 때문에 자연과학, 사회과학의 거의 모든 학문 분야이며, 그 범위는 인공지능 기술의 범위를 훨씬 뛰어넘었습니다. 사고과학은 실천과 이론의 기술이다. 이 기술은 사고과학의 기술적 응용수준에 속하며 그 응용분야이다.

사고의 관점에서 볼 때 인공지능 기술은 논리적 사고에만 국한되지 않습니다. 이미지 사고와 영감적 사고를 고려해야만 수학은 많은 학문 분야의 기초 과학으로 간주됩니다. 수학도 언어에 들어갔습니다. 사고 분야에서 인공 지능 분야도 수학적 도구를 빌려야 합니다. 수학은 표준 논리, 퍼지 논리 등에서 역할을 할 뿐만 아니라 수학이 인공 지능 분야에 들어가면 수학을 촉진할 것입니다. 서로 더 빠르게 발전할 수 있습니다.

인공 지능 기술의 개발에는 데이터, 컴퓨팅 성능 및 알고리즘이라는 세 가지 주요 지원 요소가 필요합니다. 클라우드 컴퓨팅은 컴퓨팅 성능 지원을 제공하며(또한 구현 시나리오 중 하나임) 빅 데이터는 데이터 소스를 제공합니다. 클라우드 컴퓨팅과 인공지능의 발전도 크게 촉진될 것입니다. 최근 인공지능 분야의 연구 방향은 머신러닝(딥러닝) 외에도 자연어 처리, 컴퓨터 비전 분야에서도 뜨겁다.

인공지능 기술은 음성인식, 컴퓨터 이미지 인식, 자연어 처리 등을 포괄하며 디지털 산업화, 산업 디지털화의 중요한 엔진이 되었습니다. 동시에 인공지능 기술은 실용적인 응용을 제공할 경우에만 강력한 활력을 갖게 될 것입니다. 애플리케이션을 중심으로 한 최첨단 기술의 전형적인 통합으로서 대규모 애플리케이션은 핵심 인공지능 기술의 반복적인 업그레이드를 더욱 촉진하고 알고리즘, 칩 등 소프트웨어 및 하드웨어 분야에서 획기적인 발전을 이룰 것입니다.

현재 인공지능 기술은 다양한 산업 분야에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 관련 전문가들은 인공지능 기술이 잘 되려면 반드시 실천에 옮겨야 한다고 말했다. 그러나 우리는 "인공지능 기술"이라는 기치를 사용하지만 실제로는 단지 전통적인 자동화 또는 정보 기술의 응용일 뿐인 일부 응용 프로그램에 대해서도 경계해야 합니다. 이를 위해서는 인공지능 기술의 적용이 업계와 긴밀하게 연계되어야 하며, 업계에 대한 깊은 이해가 있어야만 이 기술이 제조, 교육, 의료 및 기타 분야에서 지능을 실제로 활용할 수 있습니다.

인공지능 기술의 발전 전망은 무한히 넓습니다. 그러나 기술은 양날의 검이지만 사회 발전을 촉진하는 동시에 기술적인 위험도 크게 가져옵니다. 인공지능 기술도 마찬가지다. 인공지능 기술이 급격하게 발전하는 시대, 변화하는 시대적 특성을 어떻게 정확하게 파악하고, 그것이 초래하는 윤리적 리스크에 대해 깊이 성찰하며, 목표적이고 미래지향적인 대응 전략을 어떻게 제시할 것인가는 우리 앞에 놓인 시대의 주요 이슈이다.

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