인공지능의 대중화와 적용이 직면한 세 가지 주요 과제
연결된 스마트 장치의 사용이 빠르게 증가하고 있지만 아직 널리 보급되지는 않았으며 AI의 광범위한 채택은 많은 과제에 직면해 있습니다.
많은 친구들이 인공지능이 우리 삶에 영향을 끼쳤다는 사실을 깨달았을 것입니다. 유비쿼터스 인공 지능을 달성하는 것은 미래의 삶을 변화시킬 수 있습니다. 예를 들어, 우리가 먹는 음식은 결코 상하지 않으며 우리가 먹는 모든 음식은 건강합니다. 쇼핑 중에도 매장에서는 우리가 들어왔다는 사실을 즉시 인지하고 맞춤형 제품을 추천하기 시작합니다. 따라서 AI 도입에 대한 장벽을 이해하고 무너뜨리는 것이 중요합니다.
인공지능 애플리케이션 채택을 가로막는 3가지 장애물:
- 하드웨어와 하드웨어 호환성이 핵심이며 기술은 아직 성숙하지 않았습니다.
- 사람들은 개인 정보 보호 문제를 걱정할 이유가 있습니다.
- 필요한 기술은 매우 비쌉니다.
첫 번째 도전: 스마트 냉장고와 같은 하드웨어
. 삼성은 2018년에 이러한 장치를 출시했지만 이는 참신한 것에 더 가깝습니다. 한 기관의 데이터에 따르면 스마트 냉장고는 2019년 북미 지역에서 가장 인기가 높았으며 전 세계 시장의 31%를 차지했습니다. 그러나 이 장치는 터치 스크린이 있는 Star Trek 스타일 장치가 아니라 효율성과 자체 모니터링이 가능한 내부 회로 덕분에 스마트하며 사용자는 장치가 얼마나 스마트한지조차 깨닫지 못할 수도 있습니다.
대형 가전제품은 휴대폰보다 교체하는 데 시간이 더 오래 걸리고, 소비자는 필요에 따라 대형 품목을 교체하므로 단순히 효율성이 높다는 이유로 새 휴대폰을 구입할 가능성은 배터리 수명이 약간 길기 때문에 새 휴대폰을 구입하는 것보다 낮습니다. 더 긴 가능성.
하드웨어 업데이트도 간단한 작업이 아닙니다. 냉장고에 Wi-Fi 카드를 추가하고 지역 수리 센터에 서비스 기록을 전송하기를 바랄 수는 없습니다. 우리 삶의 대부분의 전자 제품은 모듈식이거나 현재 설계 이상으로 확장되도록 설계되지 않았습니다. 이는 IoT 장치 통합에 있어 심각한 제한 사항입니다. 스마트 전구 몇 개만 갖고 있는 사람이라면 누구나 알겠지만 하드웨어와 하드웨어 호환성이 핵심이지만 아직 거기에 도달하지 못했기 때문입니다.
즉, 인공지능이 주도하는 미래 생활을 구축하려면 스마트 냉장고를 비롯한 스마트 하드웨어가 반드시 필요합니다. 우리 중 일부가 다른 사람들보다 AI 기반 하드웨어의 미래를 더 빨리 구매하게 될 것이라는 점에 우리 모두가 동의하기까지는 시간이 좀 걸릴 것입니다. 이 얼리 어답터 그룹은 대량 채택을 선도하고, 취약점을 해결하고, 이러한 제품이 효과가 있을 뿐만 아니라 사람들의 삶에 가치를 제공한다는 것을 입증하는 데 매우 중요합니다.
두 번째 과제: 개인 정보 보호
우리는 개인 데이터가 그 어느 때보다 가치 있는 시대로 진입하고 있으며 소비자들은 이 사실을 깨닫기 시작했습니다. 2019년 보고서에 따르면 응답자의 60% 이상이 연결된 장치가 소름 끼치며 이로 인해 그러한 장치의 채택이 줄어들 수 있다고 생각하는 것으로 나타났습니다.
이 모든 것이 위협적으로 들릴 수도 있지만 이러한 문제점을 해결하는 몇 가지 흥미로운 혁신이 있습니다. 우리는 깨닫지도 못한 채 이런 생각의 이점을 누리고 있을지도 모릅니다. 이를 이해하려면 네트워크 장치가 가득한 방에 들어가야 합니다.
TV 프로그램이나 영화에서 볼 수 있는 평범하지만 최첨단 데이터 센터 덕분에 우리 대부분은 서버실에 익숙합니다. 대부분의 소비자가 깨닫지 못하는 것은 기업이 모든 데이터 센터 하드웨어를 한 번에 업그레이드하지 않는다는 것입니다. 새 노트북을 구입할 때 새 라우터를 구입하지 않는 것과 마찬가지로 시간이 지남에 따라 데이터 센터 구성 요소가 여기저기서 교체되고 결국 공급업체와 서비스의 패치워크가 될 수 있습니다.
얼마 전, 네트워크 관리자는 기본 시스템이 개별 구성 요소를 세세하게 관리하도록 허용하면서 관리를 통합했습니다. 이를 위해서는 다양한 장치의 다양한 요구 사항을 모두 통합하고 필요에 따라 제어하는 동시에 관리자의 세부 정보를 난독화하는 특수 소프트웨어가 필요합니다.
데이터 센터가 계속 업그레이드됨에 따라 데이터 센터에는 점점 더 많은 개인 정보 보호 기능이 내장되어 있습니다. 아직은 인공 지능을 향한 모든 단계를 완전히 신뢰할 수는 없지만 향후 몇 년 안에 대부분의 데이터 센터가 개인 정보 보호 중심이 될 것으로 예상할 수 있습니다.
최종 과제: 비용
현재 AI 솔루션의 비용은 종종 엄청납니다. 그러나 항상 그런 것은 아닙니다.
우리는 전문 AI 전용 칩을 기다리지 않고 기존 하드웨어 위에 소프트웨어를 계층화하여 이미 보다 비용 효율적인 방식으로 AI를 최첨단으로 추진하고 있습니다. 네트워크와 전력망을 활용하여 기계에 기능을 추가할 수 있습니다.
다시 스마트하지 않은 냉장고로 돌아가서, 전기 박스를 전력 사용량에 따라 집에 있는 냉장고를 감지하는 스마트 전기 박스로 교체하면 어떻게 될까요? 스마트 전기박스는 냉장고의 제조사와 모델을 파악하고, 이 정보를 바탕으로 냉장고의 내용물을 판단하게 됩니다. 스마트 주방 카메라나 내장형 저울을 추가하면 많은 비용을 추가하지 않고도 센서를 추가할 수 있습니다.
궁극적으로 최고의 AI 솔루션은 이러한 모든 장벽을 뛰어 넘을 것입니다. 그들은 특수 칩에 의존하지 않고 최종 소비자에게 AI를 제공할 것이며, 이로 인해 소비자는 자신의 장치를 새 장치로 교체해야 합니다. 결국 유비쿼터스 AI는 필요할 때마다 이에 의존합니다.
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검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

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