인간지능 VS 인공지능, 어느 것이 더 나은가?

인공지능은 가까운 미래에 인간의 지능을 능가할 잠재력을 가지고 있습니다. 엄청난 기술 발전에도 불구하고 인공지능은 아직 완성되지 않았습니다. 인간 지능의 목표는 경험을 통해 학습하고 다양한 인지 과정을 통해 새로운 환경에 적응하는 것이지만, 인공 지능의 목표는 인간의 행동을 모방하고 능가하는 것입니다.

인간의 지능을 측정하는 방법

인간의 지능은 집단 테스트나 개인 테스트를 통해 측정할 수 있습니다. 대부분의 사람들이 누군가를 만난 후 그에 대해 판단을 내리는 데는 몇 분 밖에 걸리지 않습니다.

철학자와 심리학자들은 지능이 어떻게 개념화되고 측정되는지, 얼마나 많은 유형의 지능이 있는지, 지능에서 자연과 양육의 역할, 지능의 사회적, 생물학적, 환경적 결정 요인, 뇌에서 지능의 역할에 대해 오랫동안 토론해 왔습니다. 어떻게 작동합니까?

20세기 초 비네와 시몬은 사물 명명, 단어 정의, 그림 그리기, 문장 완성, 항목 비교, 문장 구성 등 다양한 질문이 포함된 최초의 지능 테스트인 "학교 지능 테스트"를 개발했습니다. .

IQ는 연령에 따른 지능 측정 방법으로 널리 사용됩니다.

IQ는 인간 지능을 평가하는 데 사용되는 일련의 표준화된 테스트 또는 하위 테스트에서 파생된 전체 점수입니다.

스탠포드-비네 테스트는 어휘력, 그림 기억력, 익숙한 사물의 이름 붙이기, 문장 반복, 명령 실행 등 다양한 작업으로 구성된 일반 지능을 측정하는 것입니다.

Wechsler 성인 지능 척도는 미국에서 가장 널리 사용되는 성인 IQ 테스트입니다.

가장 일반적인 IQ 테스트는 다음과 같습니다.

• 스탠포드-비네 지능 척도
• 일반 언어 지능
• 차별 능력 척도
• 개인 성취도에 대한 피바디 테스트
• Wechsler 개인 성취도 테스트
• Wechsler 성인 지능 척도
• 인지 장애 Woodcock Johnson III 테스트

IQ가 130 이상인 사람들은 종종 높은 지능과 관련이 있습니다. 그리고 70점 미만의 점수는 일반적으로 우려를 불러일으킵니다. 이는 근본적인 학습 장애를 나타낼 수 있습니다.

인공 지능에는 세 가지 유형이 있습니다.

인공 지능의 발전으로 우리는 다양한 분야에서 발전을 이룰 수 있습니다.

• 제한된 범위의 기능을 가진 ANI(Artificial Narrow Intelligence).
• 일반인공지능(AGI)은 인간의 능력에 버금가는 속성을 가지고 있습니다.
• 인간을 뛰어넘는 능력을 지닌 인공슈퍼지능(ASI).

인공지능의 지능을 측정하는 방법

인공지능 시스템의 지능을 측정하는 방법에는 크게 4가지가 있습니다.

폭: 인간의 뇌와 같이 우리가 알고 있는 대부분의 지능 시스템은 광범위한 능력을 가지고 있습니다. 아이들은 걷기, 말하기 등과 같은 많은 작업을 배울 수 있습니다. 지능적인 것으로 간주되어야 하는 AI 시스템은 마찬가지로 광범위한 기능을 갖추고 있어야 합니다. AI 시스템은 엔지니어가 소스 코드를 직접 수정하지 않고도 모든 작업을 학습할 수 있어야 합니다. 그러나 우리 모두는 "공짜 점심은 없다"는 정리를 알고 있습니다. 즉, 특정 작업 세트에 능숙한 알고리즘은 나머지 작업 세트에서는 제대로 수행되지 않아 대가를 치르게 된다는 것입니다.

이는 이렇게 광범위한 인공 지능 시스템을 사용하려면 하나의 알고리즘이 아닌 일련의 기본 학습 알고리즘이 필요하다는 것을 의미합니다. 이것은 DeepMind와 같은 잘 알려진 그룹이 그러한 것을 찾고 있는 매우 활발한 연구 영역입니다. 범용 학습 알고리즘 집합 AI의 더 넓은 버전인 일반 인공 지능을 해결하기 위한 알고리즘입니다. 실제로 이 능력은 AI 시스템의 지능을 측정하는 데 확실히 도움이 될 수 있습니다.

데이터 요구 사항: 강력한 AI 시스템은 가능한 한 적은 데이터로 문제를 모델링할 수 있어야 하지만, Google 규모의 거대한 데이터를 소비하고 이를 이해할 수도 있어야 합니다. 문제를 모델링하기 위해 많은 양의 데이터가 필요한 것과는 대조적으로, 적은 훈련 데이터를 일반화하는 능력은 지능의 강력한 지표입니다.

지도 vs 비지도: 물론 AI에서는 적용 범위에 따라 지도 학습과 비지도 학습이 모두 필요하지만, 레이블이 있는 데이터보다 레이블이 없는 데이터가 더 많기 때문에 비지도 학습이 더 매력적입니다. 비지도 학습은 지능을 의미합니다. 최소한의 감독으로 자율적으로 학습하는 시스템은 더 많은 감독이 필요한 다른 시스템보다 더 지능적인 것으로 간주되기 때문입니다. 이는 스스로 코딩과 같은 작업을 완료할 수 있는 어린이가 더 똑똑하다고 간주되는 인간 지능에서 매우 분명합니다.

예측 가능성: 인공 지능은 가까운 미래에 인간 지능을 능가할 가능성이 있습니다. 엄청난 기술 발전에도 불구하고 인공지능은 아직 완성되지 않았습니다. 인간 지능의 목표는 경험을 통해 학습하고 다양한 인지 과정을 통해 새로운 환경에 적응하는 것이지만, 인공 지능의 목표는 인간의 행동을 모방하고 능가하는 것입니다.

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