ChatGPT가 출시되면서 인공 지능과 AI 도구 남용의 위험에 대한 논의를 많이 들어보셨을 것입니다. 그러나 지금 ChatGPT를 사용하고 있지 않더라도 지난 5분 동안 적어도 한 번은 AI와 상호작용한 적이 있을 것입니다. 왜냐하면 인공지능이 너무나 보편화되어 우리가 매일 접하는 사례가 무한해 보이기 때문입니다. 다음은 인공지능의 가장 일반적인 예 8가지입니다.
인공 지능이 우리 삶에 어떤 영향을 미칠지 결정하기 전에 인공 지능이 무엇인지(그리고 그렇지 않은지) 정확히 아는 것이 도움이 됩니다. 옥스퍼드 사전에서는 인공 지능을 다음과 같이 정의합니다.
시각 인식, 음성 인식, 의사 결정, 언어 간 번역 등 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템의 이론 및 개발입니다. ——Oxford Dictionary of Phrases and Fables(2판)
본질적으로 인공지능은 컴퓨터가 통계 분석을 통해 데이터를 처리하고 특별히 고안된 알고리즘을 통해 데이터를 이해하고 분석하고 파생할 수 있는 방법입니다. 데이터에서. 이는 자동화된 프로세스입니다. AI 기계는 행동 패턴을 기억하고 해당 행동에 맞춰 반응을 조정하거나 변화를 유도할 수 있습니다. 이는 간략한 정의이지만, 물론 인공지능이 무엇인지에 관해 말할 수 있는 것이 훨씬 더 많습니다.
AI를 구성하는 가장 중요한 기술은 머신러닝(ML), 딥러닝, 자연어 처리(NLP)입니다.
머신 러닝은 구조화된 대규모 데이터 세트와 인간과 알고리즘의 지속적인 피드백을 기반으로 기계가 더 잘 반응하는 방법을 학습하는 프로세스입니다.
딥 러닝은 표현을 통해 학습하기 때문에 종종 ML의 고급 형태로 간주되지만 데이터를 구조화할 필요는 없습니다.
NLP(자연어 처리)는 컴퓨터 과학의 언어 도구입니다. 이를 통해 기계는 인간의 언어를 읽고 해석할 수 있습니다. NLP를 사용하면 컴퓨터가 인간의 언어를 컴퓨터 입력으로 번역할 수 있습니다.
다음은 매일 접할 수 있는 인공 지능의 8가지 예입니다.
인공지능이 여행을 크게 향상시켰습니다. 더 이상 인쇄된 지도나 길찾기에 의존할 필요가 없습니다. 이제 휴대폰에서 Google 또는 Apple 지도를 사용하여 목적지를 입력할 수 있습니다.
그렇다면 앱은 어디로 가야 할지 어떻게 알 수 있을까요? 그리고 더 중요한 것은, 최적의 경로, 도로 장애물, 교통 정체가 무엇인지 얼마 전까지만 해도 위성 기반 GPS만 사용할 수 있었지만 지금은 인공 지능이 사용자에게 제공하고 있는 것입니다. 향상된 경험.
이 알고리즘은 기계 학습을 통해 학습한 건물의 가장자리를 기억하여 지도에서 더 나은 시각적 자료를 제공하고 집과 건물 번호를 식별하고 이해합니다. 또한 앱은 장애물과 혼잡을 피하는 경로를 추천하기 위해 교통 흐름의 변화를 이해하고 인식하는 방법을 학습했습니다.
사진을 찍을 때 얼굴에 가상 필터를 사용하는 것과 Face ID를 사용하여 휴대폰 잠금을 해제하는 것은 이제 우리 일상의 일부가 된 인공 지능의 두 가지 예입니다. 전자에는 얼굴 감지 기능이 포함되어 있어 모든 얼굴을 인식할 수 있습니다. 후자는 얼굴 인식을 사용하여 특정 얼굴을 식별합니다. 얼굴 인식은 정부 시설과 공항의 감시 및 보안에도 사용됩니다.
학생이었을 때 교사에게 최종 보고서를 제출하기 전에 Grammarly와 같은 도구를 사용했을 수도 있고, 지금도 이메일의 철자를 확인하는 데 사용할 수 있습니다. 사장 . 이것은 인공지능의 또 다른 예이다. 인공 지능 알고리즘은 기계 학습, 딥 러닝, 자연어 처리를 활용하여 워드 프로세서, 문자 메시지 앱 및 기타 서면 미디어에서 잘못된 언어 사용을 식별하고 수정을 권장하는 것으로 보입니다. 언어학자와 컴퓨터 과학자는 학교에서 가르치는 것처럼 기계 문법을 가르치기 위해 협력합니다. 알고리즘은 고품질의 언어 데이터로 학습되므로 쉼표를 잘못 사용하면 편집자가 이를 잡아냅니다.
영화를 보거나 온라인 쇼핑을 할 때 추천 항목이 시간이 지남에 따라 관심분야나 최근 검색 결과와 일치하는 경향이 있다는 것을 알고 계셨나요? 귀하의 온라인 활동을 추적하여 귀하의 행동과 관심사를 이해합니다. 데이터는 프런트엔드(사용자로부터)에서 수집되어 머신러닝과 딥러닝을 통해 저장 및 분석됩니다. 그런 다음 사용자의 선호도를 예측하고 다음에 구매하거나 듣고 싶은 항목에 대한 제안을 제공하는 경우가 많습니다.
고객으로서 고객 서비스와 상호 작용하는 것은 시간이 많이 걸리고 스트레스가 많을 수 있습니다. 이는 회사의 비효율적인 부서이며 종종 비용이 많이 들고 관리하기 어렵습니다. 점점 대중화되고 있는 AI 솔루션 중 하나는 AI 챗봇의 사용입니다. 프로그래밍된 알고리즘을 통해 기계는 자주 묻는 질문에 답변하고, 주문을 수락 및 추적하고, 전화에 응답할 수 있습니다.
자연어 처리(NLP)를 통해 챗봇은 고객 담당자의 대화 스타일을 모방할 수 있습니다. 고급 챗봇에는 더 이상 특정 형식의 입력(예: 예/아니요 질문)이 필요하지 않습니다. 자세한 답변이 필요한 복잡한 질문에 답변할 수 있습니다. 실제로, 받은 응답에 나쁜 평가를 주면 봇은 자신이 저지른 실수를 인식하고 다음 번에 수정하여 최대 고객 만족을 보장합니다.
우리는 매우 바쁠 때 작업을 완료하는 데 도움을 주기 위해 종종 디지털 보조자를 사용합니다. 운전 중에 어시스턴트에게 엄마에게 전화하라고 요청할 수 있습니다(문자 메시지 및 운전 금지, 어린이용). Siri와 같은 가상 비서는 연락처에 액세스하고 "엄마"라는 단어를 인식한 다음 전화를 걸 수 있는 인공 지능의 한 예입니다. 이러한 보조자는 NLP, ML, 통계 분석 및 알고리즘 실행을 사용하여 원하는 것을 결정하고 이를 얻으려고 노력합니다. 음성 및 이미지 검색은 거의 동일한 방식으로 작동합니다.
소셜 미디어 앱은 인공 지능의 힘을 활용하여 콘텐츠를 모니터링하고, 연결을 제안하고, 타겟 사용자에게 광고를 제공하는 등 다양한 작업을 수행하여 지속적인 투자와 "연결"을 보장합니다.
인공지능 알고리즘은 키워드 인식, 시각적 이미지 인식을 통해 이용약관을 위반하는 문제가 있는 게시물을 찾아 빠르게 제거할 수 있습니다. 딥 러닝의 신경망 아키텍처는 이 프로세스의 중요한 부분이지만 여기서 끝나지 않습니다.
소셜 미디어 회사는 사용자가 자신의 제품이라는 것을 알고 있으므로 인공 지능을 사용하여 이러한 사용자를 자신의 프로필을 주요 타겟으로 식별한 광고주 및 마케팅 담당자와 연결합니다. 소셜미디어 AI는 사용자의 공감을 불러일으키는 콘텐츠 유형을 파악하고 유사한 콘텐츠를 추천하는 능력도 갖췄다.
거래할 때마다 은행에 가야 하는 것은 엄청난 시간 낭비입니다. 5년 동안 은행 지점에 가지 않은 이유를 인공지능이 어느 정도 설명해줍니다. 은행은 이제 결제 프로세스를 간소화하고 고객에게 편의를 제공하기 위해 인공 지능을 사용하고 있습니다.
스마트 알고리즘을 사용하면 보안, 신원 관리 및 개인 정보 보호를 위해 인공 지능을 활용하여 사람들이 어디서나 입금, 이체 및 계좌 개설을 할 수 있습니다.
사용자의 신용카드 지출 패턴을 관찰하면 잠재적인 사기 행위도 감지할 수 있습니다. 이것도 인공지능의 한 예이다. 이러한 알고리즘은 사용자가 구매하는 제품의 종류, 일반적으로 구매하는 시기와 장소, 가격대를 알고 있습니다.
사용자 프로필과 일치하지 않는 비정상적인 활동이 있는 경우 시스템에서는 거래 확인을 위한 경고나 메시지를 생성할 수 있습니다.
이 AI 사례는 AI가 모든 곳에서 사용되고 있는 이유를 보여줍니다. 우리 삶의 거의 모든 부분이 인공지능과 관련되어 있습니다. 모바일 주문에 들어가면 새로운 커피 추천을 받을 수도 있어요. Instagram에서는 점심 시간에 새 동영상을 보여줄 수도 있습니다. Google 지도를 사용하면 새로운 레스토랑에서 식사할 수 있습니다. 목록은 영원히 계속될 수 있지만, 인공 지능의 8가지 예는 그것이 무엇인지, 그리고 우리가 그것을 어떻게 사용하는지 보여줍니다.
위 내용은 인공 지능의 8가지 유용한 일상 사례의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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