인공지능 (AI) 정의하기

인공지능은 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 스마트 기계를 구축하는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 공식적인 학술적 관점에서 AI는 지능형 에이전트: 환경을 인식하고 특정 목표를 달성할 가능성을 최대화하는 행동을 취하는 시스템에 대한 연구로 정의됩니다.

핵심 인지 과정

• 학습: 정보와 그 정보를 사용하는 규칙을 습득하는 것.
• 추론: 규칙(또는 학습된 패턴)을 사용하여 근사치 또는 확정적 결론에 도달하는 것.
• 자기 교정: 성능을 평가하고 정확도를 개선하기 위해 알고리즘을 개선하는 능력.

주요 구분: ANI 대 AGI

인공 협소 지능 (ANI / 약인공지능)

• 정의: 특정 작업을 위해 설계되고 훈련된 AI 시스템.
• 특징: 미리 정의된 제한된 범위 또는 맥락 내에서 작동합니다. 지능을 시뮬레이션하지만 의식이나 진정한 이해는 부족합니다.
• 현재 상태: 현재 존재하는 모든 AI는 이 범주에 속합니다. 예로는 가상 비서 (Siri, Alexa), 안면 인식 소프트웨어, 그리고 AlphaGo.

인공 일반 지능 (AGI / 강인공지능)

• 정의: 기계가 인간의 마음과 구별할 수 없을 정도로 광범위한 작업에 걸쳐 지식을 이해, 학습 및 적용할 수 있는 능력을 갖춘 이론적인 형태의 AI입니다.
• 특징: 도메인 독립적 적응성, 상식 추론 및 잠재적 자각 능력.
• 현재 상태: 가상; 현재 연구 및 SF의 주제입니다.

주요 용어

• 지능형 에이전트: 센서를 통해 환경을 관찰하고 액추에이터를 사용하여 환경에 작용하는 자율 개체.
• 튜링 테스트: 앨런 튜링(1950)이 제안한 테스트로, 기계가 인간과 동등하거나 구별할 수 없는 지능 행동을 보일 수 있는지 결정합니다.
• 머신러닝 (ML): 명시적으로 프로그래밍되기보다는 데이터로부터 학습하는 시스템을 구축하는 데 초점을 맞춘 AI의 하위 집합입니다.