AI의 4가지 유형에 대해 이야기해보자

인공지능이 트렌드가 되면서 사람들은 그것이 어떻게 작동하고 무엇을 할 수 있는지에 대해 많은 질문을 갖고 있습니다. 자주 묻는 질문은 AI의 네 가지 유형이 무엇인지입니다. 아래에서 편집자가 답변해 드립니다.

AI의 네 가지 유형은 무엇입니까?

리액티브 머신

리액티브 머신은 AI에서 매우 인기 있는 개념입니다. 가장 기본적이고 가장 오래된 AI 유형이기 때문이다. 반응형 기계는 특정 자극과 시나리오에만 반응하는 기계입니다. 뒤따르는 대부분의 AI 소프트웨어와는 달리, 그들은 특정 상황을 평가하고 대응하기 위해 이전 경험이나 많은 지식을 활용할 수 없었습니다. 주변을 탐색하거나 경로를 계획하기 위해 GPS나 디지털 지도를 사용하지도 않습니다. 대신, 그들은 자신이 보는 것에 따라 움직입니다.

반응형 기계는 같은 방식으로 두 번 행동하지 않기 때문에 체스나 포커와 같은 게임에 탁월합니다. 또한 필터링이나 추천과 같은 간단한 작업에도 매우 능숙합니다. 간단한 작업에는 적합하지만 실제 세계로 잘 변환되지는 않습니다.

이러한 프로그램은 상상력이 부족하고 추상적인 사고로 인해 쉽게 속기 때문에 얼굴 인식이나 로봇 보조 같은 분야에서는 사용할 수 없습니다.

그래도 반응형 기계는 오늘날에도 여전히 널리 사용되고 있습니다. 반응형 기계가 없다면 자율주행차와 같은 기술 혁신은 불가능하기 때문입니다.

Limited Memory

Limited Memory는 음성 복제 효과를 만드는 데 사용되는 두 번째 유형의 AI 시스템입니다. 간단히 말해서, 이런 종류의 인공지능을 통해 로봇은 정보와 경험을 '기억'으로 저장할 수 있습니다. 그런 다음 다음에 비슷한 상황이 발생하면 이 새로운 '기억'을 사용하여 더 잘 예측합니다. 뛰어난 과잉 반응 기계로 인해 더 복잡한 기계 학습 시스템에 사용됩니다.

이러한 유형의 인공 지능의 작동 원리는 강화 학습입니다. 즉, ML 시스템을 사용하여 시행착오 후에 더 나은 결정과 예측을 내립니다. 또한 진화적 생성적 적대 네트워크(Evolutionary Genative Adversarial Network)를 사용합니다. 여러 가지 진화를 거쳐 정보를 수집하는 소프트웨어의 한 형태입니다. 이 네트워크에 대한 시스템 업데이트를 통해 일부 수정 사항을 적용하고 포함할 수 있습니다.

마음 이론

이것은 아직 완전히 활용되지 않은 인공 지능의 한 형태이지만, 많은 과학자들은 이러한 유형의 인공 지능을 통해 기계가 작동하는 구조를 이해할 수 있을 것으로 예측합니다. 이 구조에는 사람과 그들이 상호 작용하는 환경이 포함됩니다.

수년 동안 많은 과학자들은 이러한 유형의 인공 지능과 그것이 인간에게 어떤 영향을 미칠 수 있는지 이해하려고 노력해 왔습니다.

Theory of Mind는 Metaverse를 사용하여 학습을 안내합니다. 제한된 메모리와 달리 일련의 시행착오를 통해 학습하는 것이 아니라, 심리 이론 AI를 위해 구축된 중앙 신경망을 통해 학습합니다. 이러한 유형의 AI를 사용하면 AI 음성 생성기가 원래 음성과 구별하기 어려운 음성 모방을 생성할 수 있습니다.

자기 인식 인공 지능

자기 인식 로봇은 모든 기술 혁신가의 꿈입니다. AI의 마음 이론과 마찬가지로 자기 인식 AI는 아직 대부분 발견되지 않은 상태로 남아 있습니다. 로봇이 자신의 내부 상태를 평가할 수 있도록 하는 의식을 생성할 수 있는 AI 로봇입니다. 몇몇 발명가들이 소위 자기 인식 제품을 생산하고 있다는 보도가 있지만 모두 사기로 보입니다.

그러나 천천히 과학자들은 이 인공 지능에 대해 더 많은 것을 발견하고 있습니다. 이러한 유형의 인공지능을 통해 로봇은 패턴을 인식하고 이를 복제할 수 있습니다. 이 AI는 내부 상태를 평가할 수 있기 때문입니다.

자기 인식 인공 지능의 이점은 무궁무진합니다. 다른 기계에 연결되어 있으면서 독립적으로 작동할 수 있는 기계를 갖게 될 것입니다. 성공뿐만 아니라 실수로부터도 배울 수 있기 때문에 혁신 능력은 타의 추종을 불허할 것입니다.

그러나 이 기술은 아직 개발 중입니다. 과학자들은 인간의 의식을 모델로 삼지 않고 자기 인식 인공 지능을 만드는 방법을 아직 찾지 못했습니다.

그래도 자기 인식 인공지능의 가능성에 대해서는 기대하지 않을 수 없습니다. 인공 지능에는 여러 가지 잠재적인 응용 분야가 있습니다. 이러한 애플리케이션 중 일부는 이미 사용 중이고 일부는 아직 개발 중입니다.

결론

이제 우리는 AI의 유형과 용도를 더 잘 이해할 수 있습니다. 그러나 음성 복제가 이러한 시스템을 사용한다는 것을 알고 계셨습니까? 우리는 가까운 미래에 이 기술의 더 많은 발전을 보게 될 것입니다. 어쩌면 언젠가는 우리 모두가 자신만의 로봇을 갖게 될 수도 있고, 그때까지는 AI 음성 복제를 사용하여 정말 멋진 오디오 효과를 만들 수 있을 것입니다!

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