산업 현대화는 신흥 기술에 크게 의존합니다. 인공지능과 같은 이러한 기술은 제조, 에너지, 운송 부문에 큰 영향을 미칩니다. 기업은 새로운 기술을 통해 디지털 환경으로 변화하고 있습니다. "기술"이라는 단어가 사용될 때마다 항상 조직에 도움이 될 수 있는 새로운 것이 개발되거나 사용됩니다.
몇 년 전만 해도 새로운 기술이 조만간 우리 삶을 장악할 것이라고는 아무도 생각하지 못했습니다. 사용자의 급속한 발전은 이러한 애플리케이션과의 실시간 상호 작용에 대한 비즈니스 생태계의 요구와 기대에 영향을 미쳤습니다. 이러한 기술 발전은 우리가 글로벌 문제에 대응하는 방식에 큰 영향을 미쳤습니다. 이러한 신기술은 사람들의 삶을 개선하고, 국제 경제의 방향을 바꾸며, 현재와 미래 세대의 삶의 질을 향상시킬 수 있습니다.
일반적으로 인공지능은 직접적인 입력이 아닌 상황에 따라 지능적인 결정을 내릴 수 있는 컴퓨터 시스템을 만드는 활동입니다. 체스를 두는 컴퓨터처럼 AI 시스템은 항상 프로그래밍된 규칙을 따른다는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 오늘날 많은 사람들은 이것을 인공 지능(AI)으로 생각하지 않지만, 상대방의 행동을 기반으로 결정을 내리고 확률을 추정하는 규칙을 갖춘 시스템에 대한 설명을 충족합니다.
요즘 인공 지능은 인지 능력에 가까워지면서 점점 더 대중화되고 있습니다. 이러한 딜레마는 기업이 인공 지능을 전략에 통합하는 데 필요한 기본 요소인 다양한 추세에서 비롯됩니다.
"신기술"이라는 용어는 종종 새로운 기술을 설명하는 데 사용되지만 기존 기술의 지속적인 개발을 나타낼 수도 있습니다. 미디어, 비즈니스, 과학 또는 교육과 같은 다양한 맥락에서 사용될 때 그 의미는 약간 다를 수 있습니다.
PwC는 그중 250개 이상의 기술을 조사하여 어떤 신기술이 산업 전반의 비즈니스에 가장 큰 영향을 미칠지 결정했습니다. 가장 큰 잠재력을 지닌 기술을 8가지 기본기술로 요약합니다. 여기에는 로봇 공학, 3D 프린팅, 블록체인, 드론, 증강 현실(AR), 인공 지능(AI), 증강 현실(AR), 가상 현실(VR) 및 사물 인터넷(IoT)이 포함됩니다.
“모든 산업 분야의 기업이 인공지능(AI)을 사용, 투자하거나 투자할 계획을 갖고 있습니다. 인공지능은 산업 프로세스를 개선하고 기계를 '지능화'하는 기술이 될 것으로 예상됩니다. 인공 지능 시장이 성장함에 따라 기업 경영진은 이 기술이 기업 전략에 어떤 영향을 미칠지 이해해야 합니다." - PwC
팬데믹으로 인해 신흥 기술의 채택이 가속화되고 있습니다. 여덟 개는 오늘날에도 여전히 진화하고 있으며 흔적을 남기고 있습니다. 인공 지능과 같은 일부 기능은 모든 비즈니스 유형에 중요합니다. 3D 프린팅과 같은 다른 것들은 제조를 포함한 특정 산업에 중점을 둡니다. 동시에 우리는 또 다른 큰 변화, 즉 이러한 기술이 결합되는 혁신적인 방식을 모니터링하고 있습니다.
양자 컴퓨팅 및 나노기술과 같은 다른 신흥 기술이 있지만 본질적으로 향후 5년 동안 가장 중요하고 실질적인 영향을 미칠 8가지 신흥 기술이 있습니다. 그러나 이러한 영향을 생성하기 위해 함께 작업하는 방식은 다를 것입니다.
거의 모든 분야에서 인공지능은 사람들의 미래 라이프스타일에 영향을 미칠 것입니다. 이는 빅데이터, 로봇공학, 사물 인터넷 등 신흥 기술의 주요 동인이 되었으며, 가까운 미래에도 계속 그럴 것입니다. 대답은 '예'입니다. 인공지능은 새로운 기술이다.
인공지능은 우리가 일하고 생활하는 방식을 완전히 바꿀 것입니다. 집과 직장에서 간단하고 반복적인 작업을 수행하는 동안 다양한 방법으로 생산성을 높이고 많은 시간을 절약하는 데 도움이 됩니다.
예를 들어, 이제 로봇 진공청소기를 설치하여 바닥을 청소할 수 있어 시간과 에너지를 절약할 수 있습니다. 인공 지능의 도움으로 진공 로봇은 장애물과의 충돌을 피하면서 표면을 효과적으로 청소할 수 있습니다.
발전과 인공 지능 덕분에 노동 중복에 대한 요구 사항도 제거됩니다. 자율주행차는 사람의 실수로 인한 위험을 제거함으로써 우리의 운전 부담을 덜어주고 잠재적으로 충돌 가능성을 줄일 것입니다.
반복적인 작업을 줄이고 직원 생산성을 높이는 것 외에도 인공지능은 빠른 결정을 내릴 수 있는 능력을 갖추고 있으며 많은 산업을 변화시킬 잠재력을 가지고 있습니다. 인공지능이 우리 일상생활에 더욱 깊이 뿌리내리게 되면서 우리는 윤리적, 안전 문제를 예방하기 위해 필요한 예방 조치를 취해야 합니다.
대중 문화에서의 오랜 역사와 소비자 부문에서의 두드러진 사례로 인해 AI에 대한 많은 사람들의 견해가 왜곡되거나 제한되어 있습니다. 스마트 챗봇과 자연어 인터페이스는 확실히 AI 생태계의 일부이지만 현재는 조직에서 새로운 AI를 사용하는 가장 일반적인 방법 중 하나입니다.
사물 인터넷의 최첨단 기술이 종종 인공 지능과 연관되는 것은 놀라운 일이 아닙니다. IoT 시스템의 복잡성은 본질적으로 어느 정도의 자동화와 e-러닝을 필요로 합니다. IoT를 소규모로 구현하면 일부 이점을 얻을 수 있지만 대규모 시스템에서는 AI를 솔루션의 일부로 사용할 수 있습니다.
기계 학습: 기계 학습을 통해 컴퓨터는 명시적인 훈련 없이 대규모 데이터 세트를 해석할 수 있습니다. 머신러닝 기술은 통계 모델과 알고리즘을 데이터 분석에 사용할 때 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 기업들은 다양한 분야에서 머신러닝을 활용함으로써 이점을 얻기 위해 이 분야에 막대한 투자를 하고 있습니다.
헬스케어 및 의료 산업에서는 질병 예측과 효과적인 치료를 위해 환자 데이터를 분석하기 위해 머신러닝 알고리즘이 필요합니다. 기계 학습은 은행 및 금융 업계에서 고객 데이터를 분석하고 고객 투자를 발견 및 추천하며 위험과 사기를 줄이는 데 필수적입니다. 소매업체는 기계 학습을 사용하여 고객 데이터를 분석하고 변화하는 소비자 선호도와 행동을 예측합니다.
가상 보조자: 교육 설계자의 가상 에이전트 사용이 크게 증가했습니다. 사람과 소통하는 컴퓨터 프로그램을 가상 에이전트라고 합니다. 웹 및 모바일 애플리케이션은 챗봇을 고객 서비스 담당자로 사용하여 사람들과 소통하고 문의에 응답합니다.
Amazon의 Alexa와 Google Assistant를 사용하면 회의 계획과 쇼핑이 더 쉬워집니다. 가상 비서는 사용자의 선호도와 선택에 따라 신호를 받아 음성 비서와 유사한 기능을 수행합니다. IBM Watson은 다양한 방식으로 제기된 일반적인 고객 서비스 쿼리를 이해할 수 있습니다. 가상 비서는 서비스로서의 소프트웨어처럼 작동합니다.
음성 인식: 인공 지능의 또 다른 중요한 분야는 음성 인식으로, 이는 음성 언어를 컴퓨터가 활용하고 이해할 수 있는 형식으로 변환합니다. 인간과 컴퓨터 상호 작용 사이의 가교는 음성 인식입니다. 이 기술은 인간의 음성을 여러 언어로 번역하고 인식할 수 있습니다. 음성 인식의 유명한 예는 iPhone의 Siri입니다.
딥 러닝: 인공 신경망을 활용하는 인공 지능의 또 다른 분야는 딥 러닝입니다. 이 접근 방식은 컴퓨터와 기타 장치가 사람처럼 행동을 통해 학습하도록 장려합니다. 신경망에는 숨겨진 레이어가 있기 때문에 "깊이"라는 단어가 만들어졌습니다. 신경망에는 일반적으로 2~3개의 숨겨진 레이어와 최대 150개의 숨겨진 레이어가 포함됩니다.
그래픽 처리 장치를 사용하여 모델을 학습할 때 딥 러닝은 대용량 데이터에 매우 효과적입니다. 알고리즘 계층은 예측 분석을 자동화하는 데 사용됩니다. 딥 러닝은 위성에서 오는 사물을 식별하고, 작업자가 기계 근처에 있을 때 위험한 상황을 식별하여 작업자의 안전을 보장하고, 암세포 검출 등을 위해 항공우주 및 군사를 비롯한 다양한 산업에서 주목을 받고 있습니다.
자연어 처리: 기계는 인간의 두뇌와는 다르게 정보를 전송하고 해석합니다. '자연어 생성'이라는 인기 있는 방법은 구조화된 데이터를 사용자의 모국어로 변환합니다. 알고리즘은 데이터를 사용자가 매력적이라고 생각하는 형식으로 변환하기 위해 기계에 프로그래밍되어 있습니다. 자연어라고 불리는 인공 지능의 하위 집합은 콘텐츠 제작자가 콘텐츠를 자동화하고 원하는 형식으로 제공하는 데 도움이 됩니다.
타겟 고객에게 다가가기 위해 콘텐츠 제작자는 자동화된 콘텐츠를 사용하여 다양한 소셜 미디어 플랫폼 및 기타 미디어 플랫폼에서 홍보할 수 있습니다. 데이터가 필요한 형식으로 변환되므로 수동 개입의 양이 크게 줄어듭니다. 차트, 그래프 및 기타 데이터의 시각적 표현을 사용할 수 있습니다. 오늘날 인공지능 미술 일러스트레이터들은 자연어 처리 모델을 많이 활용하고 있습니다. 예를 들어 DALL-E 2 및 Midjourney AI와 같은 최신 기술은 모두 이 방법을 사용합니다.
인공지능을 만드는 데는 인간의 엄청난 양의 연료, 천연자원, 노동력이 사용됩니다. 게다가 인간과 같은 지능도 부족합니다. 인간의 많은 지도 없이는 구별을 할 수 없으며, 중요성을 결정하는 데 사용하는 통계적 추론도 완전히 다릅니다. 1956년 인공지능이 등장한 이후 우리는 정신이 컴퓨터와 비슷하고 그 반대도 마찬가지라고 가정하는 끔찍한 실수(이 분야의 원죄 중 하나)를 저질렀습니다. 이러한 물체가 인간 지능과 유사하다는 우리의 가정보다 더 터무니없는 것은 없습니다.
그러나 이제 인공지능은 다양한 비즈니스 분야에서 자리를 잡았으며 점차 인사, 보험, 은행 대출 등의 분야에서 의사결정에 영향을 미치고 있습니다.
기계는 우리의 온라인 행동을 분석하여 우리와 우리가 무엇을 좋아하는지 알아냅니다. 덜 중요한 정보를 제거한 후 추천 시스템은 소셜 미디어에서 우리가 보는 영화, 읽은 기사, 좋아하는 옷을 추천합니다.
점점 더 강력해지는 컴퓨터의 발전과 정보의 디지털화로 인해 수학적 모델이 크게 향상되었습니다. 인터넷과 무한한 데이터 세트가 나머지 작업을 수행하여 인공 지능 시스템의 기능을 향상시킵니다.
인공지능이 우리 삶에 얼마나 큰 영향을 미칠지 예측하는 것은 불가능하지만 몇 가지는 확실합니다.
미국 인공지능 국가안보위원회는 미국 정부가 이를 가속화하기 위해 인공지능의 발달. AI가 미국의 지속적인 경제력과 지정학적 리더십에 매우 중요하다는 것은 의심의 여지가 없습니다.
대규모 임상 시험과 입자 충돌기의 구축은 비용과 시간이 많이 소요되는 중요한 과학의 예입니다. 최근 수십 년 동안 과학 발전의 정체에 대한 중요하고 근거 있는 우려가 있어 왔습니다. 위대한 과학적 발견의 시대는 끝났을지도 모릅니다.
AI와 머신러닝(ML)이 할 수 있는 작업이 대폭 향상될 것으로 기대할 수 있습니다. 인간이 계산적으로 조사할 수 있는 개념의 범위는 제한되어 있습니다. 인간과 컴퓨터는 더 넓은 개념을 논의할 수 있습니다.
메타버스와 암호화폐는 많은 기대를 불러일으키는 차세대 소비자 경험의 두 가지 예입니다. 이러한 경험을 더욱 가능하게 만드는 데 인공 지능이 점점 더 중요해지고 있습니다. 메타버스는 디지털 사물을 실제 물리적 환경에 오버레이하거나 인간 활동의 범위와 메타버스 환경 내에서 관련된 영향을 이해하는 데 필요한 인식이 인간에게 부족하기 때문에 본질적으로 인공 지능의 문제입니다.
이러한 것이 가상 세계와 현실 세계 사이의 피드백 루프를 닫는 AI의 유기적 동인입니다. 예를 들어, 분산 금융, 암호화폐, 블록체인은 기본적으로 원활한 자본주의를 경제에 통합하는 것입니다. 분산 애플리케이션과 스마트 계약을 위해서는 금융 운영이 현실 세계와 어떻게 상호 작용하는지 더 잘 이해해야 하며, 이 비전을 현실로 만들기 위해서는 AI 및 기계 학습 과제가 필요합니다.
사회로서 우리는 기후변화로 인한 사회경제적 위험을 줄이기 위해 아직도 해야 할 일이 많습니다. 탄소 가격 책정 정책은 아직 초기 단계에 있으며 그 효과는 의심스럽습니다. 많은 유망한 새로운 개념을 실제로 사용하려면 인공 지능이 필요합니다. 잠재적인 새로운 전략 중 하나는 정책을 영향에 연결하고 환경 지식과 상호의존성에 대한 포괄적인 이해를 제공할 수 있는 인공 지능을 기반으로 하는 예측 시장입니다.
맞춤형 의료는 인간 게놈이 해독된 이후부터 야망이었습니다. 안타깝게도 그것은 여전히 소망으로 남아있습니다. 환자를 위한 맞춤형 치료법을 만드는 것은 인공 지능을 활용하는 흥미로운 새로운 방법입니다. 또한 AI는 언젠가는 임상 시험 없이도 거의 실시간으로 맞춤형 치료법을 합성하고 예측할 수 있을 것입니다.
즉, AI는 개인 생물학의 '디지털 트윈' 표준을 확립하고 평가할 자격이 충분하며 개인이 살고 있는 커뮤니티의 맥락 내에서 그렇게 할 수 있습니다.
인공지능은 지각, 추론, 학습, 계획, 예측 등 인간의 사고 과정과 행동을 모방하는 기계를 만들고자 합니다. 인간을 다른 동물과 구별하는 주요 특징 중 하나는 지능입니다. 산업 혁명으로 인해 인간의 노동은 모든 계층에서 점점 더 많은 기계로 대체되었습니다. 인공지능으로 대체될 인적자원은 앞으로 해결해야 할 주요 장애물이다.
인공지능 분야의 연구는 많은 과학자들이 주목하고 있기 때문에 풍부하고 다양합니다. 검색 알고리즘, 지식 그래프, 자연어 처리, 전문가 시스템, 진화 알고리즘, 기계 학습(ML), 딥 러닝(DL) 및 기타 AI 연구 분야는 몇 가지 예에 불과합니다. "인공 지능: 과학 연구를 위한 강력한 패러다임"이라는 주제를 다루는 통찰력 있는 연구가 있습니다.
구체적으로, 데이터를 사용하여 객관적인 기능을 수행하도록 모델을 훈련시키는 것은 종종 깊은 문제에 빠지게 됩니다. 학습 또는 "좁은 인공 지능"은 이미 거의 모든 중요한 비즈니스에 영향을 미치고 있는 기계 학습 범주입니다. 지난 몇 년 동안 연결된 장치의 확산, 강력한 IoT 연결, 더 빠른 컴퓨터 처리로 인해 데이터 수집 및 분석이 크게 증가했습니다.
일부 산업은 이제 막 AI 여정을 시작하고 있지만 다른 산업은 노련한 여행자입니다. 둘 다 아직 갈 길이 멀다. 그럼에도 불구하고 인공지능이 우리 일상생활에 미치는 영향을 무시하기는 어렵습니다.
교육: 교과서 디지털화를 위한 인공 지능(AI), 인간 교사를 지원하는 초기 가상 교사, 학생 감정을 측정하는 얼굴 분석을 통해 누가 어려움을 겪고 있거나 지루해하는지 더 잘 식별하고 학생의 특정 요구 경험에 더 잘 맞출 수 있습니다.
의료: 질병을 더 빠르고 정확하게 진단하고, 약물 발견을 가속화 및 단순화하며, 가상 진료 보조원이 환자를 감시하고, 빅 데이터 분석을 통해 상대적으로 젊은 의료 인공 지능 분야에서 보다 개인화된 환자 경험을 제공할 수 있습니다.
운송 및 물류: 자가 운전 자동차는 개발하는 데 시간이 좀 걸릴 수 있지만 언젠가는 우리를 운송할 것입니다.
제조: 조립 및 적재와 같은 제한된 범위의 작업을 위해 AI 기반 로봇은 인간과 협력하고 예측 분석 센서는 장비를 양호한 작동 순서로 유지합니다.
고객 서비스: 마지막으로 Google은 약속 일정을 잡기 위해 사람처럼 들리는 전화 통화를 할 수 있는 AI 비서를 개발하고 있습니다. 기술은 단어 외에도 문맥과 뉘앙스를 이해할 수 있습니다.
미디어: 저널리즘도 AI를 활용하고 있으며 앞으로도 계속 그렇게 할 것입니다. 독자들이 복잡한 금융 정보를 빠르게 이해할 수 있도록 돕기 위해 Bloomberg는 사이보그 기술을 사용합니다. Associated Press는 이제 Automated Insights의 자연어 처리 기능을 사용하여 연간 거의 4배에 달하는 수익 보고서를 생성합니다.
산업 현대화는 신흥 기술에 크게 의존합니다. 향후 10년 동안 인공지능 애플리케이션은 우리 사회와 경제에 큰 영향을 미칠 것입니다. 우리는 현재 많은 신뢰할 수 있는 전문가들이 가까운 미래에 기술 혁신과 가치 창출이 가장 유망한 시기라고 생각하는 초기 단계에 있습니다.
위 내용은 신흥 기술: 인공 지능이 모든 산업을 형성하고 있습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
![[웹 프런트엔드] Node.js 빠른 시작](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
