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May 29, 2024|정보기술

인공 지능 (AI) : 가까운 시일 내에 1 조 달러를 초과합니다.

인공 지능 (AI)전 세계 산업에 혁명을 일으킬 준비가되어 있으며, 시장이가까운 시일 내에 1 조 달러를 초과합니다.이 기사는 AI에 대한 포괄적 인 개요를 제공하는 역사, 현재 상태, 기술 발전 및 성장을 주도하는 주요 플레이어를 다루는 것을 목표로합니다. 우리는 또한 AI의 윤리적, 사회적 영향, 다양한 산업에서의 적용 및이 혁신적인 기술에 대한 미래의 전망을 탐구 할 것입니다.

인공 지능의 역사

초기 시작

인공 지능의 개념은 고대로 거슬러 올라갑니다. 그러나 AI 연구의 공식 분야는 20 세기 중반에 시작되었습니다. 1956 년 다트머스 컨퍼런스는 AI의 탄생을 과학 분야로 널리 알려져 있습니다. 이 회의에서 연구원들은 인간 지능의 측면을 시뮬레이션 할 수있는 기계의 잠재력에 대해 논의했습니다.

AI 겨울

초기 낙관론에도 불구하고, AI 연구는 1970 년대와 1980 년대에 상당한 도전에 직면하여 "AI Winters"로 알려진시기로 이어졌습니다. 이시기에 AI 연구에 대한 자금은 충족되지 않은 기대와 제한된 기술 능력으로 인해 줄어들 었습니다. 그러나 이러한 좌절은 계속해서 진전을 이루는 연구원들을 막지 못했습니다.

기계 학습의 상승

AI의 부활은 1990 년대에 컴퓨터가 데이터를 기반으로 배우고 예측할 수있는 알고리즘 개발에 중점을 둔 AI의 하위 집합 인 머신 러닝의 발전으로 1990 년대에 시작되었습니다. 이 시대는 지원 벡터 머신, 의사 결정 트리 및 신경망의 출현을 보았으며, 이는 현대 AI의 기초를 마련했습니다.

주요 AI 기술

기계 학습

머신 러닝 (ML)은 오늘날 많은 AI 응용 프로그램의 원동력입니다. 여기에는 패턴을 인식하고 결정을 내리기 위해 대형 데이터 세트에서 알고리즘을 훈련시키는 것이 포함됩니다. 감독 학습, 감독되지 않은 학습 및 강화 학습은 ML의 주요 유형입니다.

딥 러닝

딥 러닝데이터의 복잡한 패턴을 모델링하기 위해 많은 계층 (따라서 "깊이")이있는 신경망을 사용하는 ML의 특수 하위 집합입니다. 이 기술은 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리 등의 상당한 돌파구를 이끌어 냈습니다.

자연어 처리 (NLP)

NLP를 통해 기계는 인간 언어를 이해, 해석 및 대응할 수 있습니다. NLP의 응용 프로그램에는 언어 번역, 감정 분석 및 대화 에이전트 (챗봇)가 포함됩니다.

컴퓨터 비전

컴퓨터 비전을 통해 기계는 시각적 데이터를 기반으로 해석하고 결정을 내릴 수 있습니다. 이 기술은 얼굴 인식, 자율 주행 차량 및 의료 영상과 같은 응용 프로그램에 중요합니다.

로봇 공학

로봇 공학에는 로봇의 디자인, 구성 및 운영이 포함됩니다. AI는 로봇이 제조, 수술 및 탐사와 같은 작업을 자율적으로 수행 할 수 있도록하는 데 중요한 역할을합니다.

AI 시장 개요

현재 시장 규모

2024 년 현재 글로벌 AI 시장의 가치는 약 5 천억 달러이며 다양한 부문에서 상당한 성장이 관찰되었습니다. 이러한 성장은 AI 연구 개발에 대한 투자 증가와 AI 기술의 광범위한 채택으로 인해 발생합니다.

성장 예측

업계 분석가들은 AI 시장이 2030 년까지 1 조 달러를 초과 할 것으로 예상합니다.이 성장은 AI 기술의 발전, 데이터 가용성 증가 및 AI를 다양한 산업에 통합함으로써 촉진 될 것으로 예상됩니다.

시장 성장의 주요 동인

  1. 기술 발전: AI 알고리즘과 하드웨어의 지속적인 혁신은보다 정교한 AI 응용 프로그램의 개발을 가속화합니다.
  2. 데이터 폭발: 데이터의 지수 성장은 AI 모델을 훈련시키는 데 필요한 원료를 제공합니다.
  3. 투자 증가: 정부, 기업 및 벤처 자본가들은 AI 연구 개발에 많은 투자를하고 있습니다.
  4. 비즈니스 최적화: 산업 전역의 회사는 AI를 활용하여 효율성을 높이고 비용을 줄이며 의사 결정 프로세스를 개선하고 있습니다.

AI 시장의 주요 업체

Google (Alphabet Inc.)

Google은 AI 연구 개발의 최전선에 있습니다. AI 자회사 인 DeepMind는 Alphago와 같은 혁신으로 유명합니다. Google은 검색, 광고 및 클라우드 서비스를 포함하여 제품 포트폴리오에서 AI를 활용합니다.

마이크로 소프트

Microsoft는 Azure AI 플랫폼과 Project Brainwave와 같은 이니셔티브를 통해 AI에서 상당한 진전을 이루었습니다. 이 회사는 AI를 사무실 제품군, LinkedIn 및 다양한 엔터프라이즈 솔루션에 통합합니다.

아마존 웹 서비스 (AWS)

AWS는 기계 학습 모델 및 인프라를 포함한 포괄적 인 AI 서비스 제품군을 제공합니다. Amazon은 AI를 사용하여 전자 상거래 운영, 물류 및 고객 서비스를 향상시킵니다.

IBM

IBM은 AI에서 오랜 역사를 가지고 있으며 Watson 플랫폼은 청구를 선도합니다. Watson은 의료, 금융 및 기타 산업을위한 AI 솔루션을 제공하여 자연어 처리 및 기계 학습에 중점을 둡니다.

nvidia

NVIDIA는 AI 하드웨어 시장의 핵심 플레이어로 많은 AI 응용 프로그램에 전원을 공급하는 GPU를 제공합니다. 이 회사의 기술은 딥 러닝 모델을 훈련시키고 AI 워크로드를 실행하는 데 필수적입니다.

사과

Apple은 AI를 사용하여 Siri, Face ID 및 iPhone의 카메라 기능과 같은 제품을 향상시킵니다. AI 연구에 대한 회사의 투자는 사용자 경험과 장치 성능을 향상시키는 것을 목표로합니다.

페이스 북 (메타)

Facebook (Meta)은 컨텐츠 추천, 광고 및 가상 현실을 위해 AI를 활용합니다. 이 회사의 AI Research Lab은 컴퓨터 비전, NLP 및 기계 학습의 발전에 중점을 둡니다.

인텔

Intel은 Ergana 및 Movidius 칩을 포함한 AI 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션을 개발합니다. 이 회사는 Edge Computing 및 AI를 다양한 장치에 통합하는 데 중점을 둡니다.

바이두

"중국의 Google"이라고 불리는 바이두는 AI 연구에 많은 투자를합니다. 회사의 AI 이니셔티브에는 자율 주행, 스마트 장치 및 의료 응용 프로그램이 포함됩니다.

Tencent

Tencent는 AI를 사용하여 소셜 미디어, 게임 및 핀 테크 서비스를 향상시킵니다. 이 회사의 AI Research Lab은 기계 학습, 컴퓨터 비전 및 NLP에 중점을 둡니다.

다양한 산업 분야의 AI

의료

AI는 진단, 개인 치료 계획 및 환자 치료를 개선하여 건강 관리에 혁명을 일으키고 있습니다. 예측 분석, 의료 영상 분석 및 가상 건강 보조원이 몇 가지 주요 응용 프로그램입니다.

재원

금융 부문에서 AI는 사기 탐지, 위험 관리 및 알고리즘 거래에 사용됩니다. AI 중심 챗봇 및 로보 어드바이저는 향상된 고객 서비스 및 투자 조언을 제공합니다.

소매

소매 업체는 AI를 사용하여 재고 관리를 최적화하고 쇼핑 경험을 개인화하며 공급망 운영을 향상시킵니다. 추천 엔진 및 예측 분석은 쇼핑 경험을 변화시키고 있습니다.

조작

AI 구동 자동화 및 예측 유지 보수는 효율성을 향상시키고 제조의 다운 타임을 줄이고 있습니다. 로봇 공학 및 AI는 품질 관리 및 생산 프로세스를 향상시키는 데 사용되고 있습니다.

운송

자율 주행 차, 교통 관리 시스템 및 물류 최적화는 AI가 큰 영향을 미치는 일부 영역입니다. AI는 안전을 향상시키고 비용 절감 및 운송 효율성 향상을하고 있습니다.

교육

AI는 개인화 된 학습 경험을 창출하고 관리 작업을 자동화하며 학생 성과에 대한 통찰력을 제공하는 데 사용됩니다. 지능형 개인지도 시스템과 적응 학습 플랫폼은 교육을 변화시키고 있습니다.

오락

AI는 컨텐츠 추천을 가능하게하고 시각 효과를 향상 시키며 대화식 경험을 만들어 엔터테인먼트 산업을 변화시키고 있습니다. AI 중심 분석도 콘텐츠 제작자가 잠재 고객 선호도를 이해하도록 돕고 있습니다.

AI 스타트 업

수많은 AI 신생 기업 이이 분야에서 혁신을 주도하고 있습니다. OpenAI, UIPATH 및 DataroBot과 같은 회사는 산업을 변화시키고 AI 기능의 경계를 추진하는 최첨단 솔루션을 개발하고 있습니다.

AI의 윤리적, 사회적 영향

작업 변위

AI 및 자동화는 특정 작업, 특히 반복적 인 작업과 관련된 작업을 대체 할 것으로 예상됩니다. 그러나 AI 개발, 데이터 분석 및 기타 영역에서 새로운 기회를 창출합니다.

프라이버시 문제

AI를 광범위하게 사용하면 데이터 개인 정보 및 보안에 대한 우려가 제기됩니다. AI 시스템이 데이터를 책임감있게 처리하고 규정을 준수하는 것이 중요합니다.

AI 편견과 공정성

AI 시스템은 교육 데이터에 존재하는 편향을 실수로 지속시킬 수 있습니다. AI 편견을 해결하고 AI 의사 결정에서 공정성을 보장하는 것은 중요한 과제입니다.

법적 및 규제 문제

AI의 빠른 발전은 법적 및 규제 문제를 제기합니다. AI의 윤리적 사용을위한 프레임 워크 설정 및 책임 문제 해결은 책임있는 AI 배포에 필수적입니다.

AI 구현의 사례 연구

건강 관리 : 예측 분석

건강 관리의 예측 분석은 제공자가 환자의 요구를 예상하고 병원 재 입원을 줄이며 결과를 개선하도록 돕고 있습니다. AI 모델은 환자 데이터를 분석하여 위험 요소를 식별하고 중재를 권장합니다.

금융 : 사기 탐지

금융 기관은 AI를 사용하여 사기 거래를 감지하고 방지합니다. 머신 러닝 알고리즘은 거래 패턴을 분석하여 이상을 식별하고 의심스러운 활동을 플래그합니다.

소매 : 개인화 된 쇼핑 경험

소매 업체는 AI를 사용하여 개인화 된 권장 사항을 제공하고 고객 만족도를 향상시킵니다. AI 중심 시스템은 고객 데이터를 분석하여 맞춤형 제품 제안 및 프로모션을 제공합니다.

제조 : 예측 유지 보수

AI 구동 예측 유지 보수는 제조업체가 가동 중지 시간을 줄이고 장비 수명을 연장 할 수 있도록 도와줍니다. 머신 러닝 모델은 기계가 실패 할 가능성이있는시기를 예측하여 사전 유지 보수가 가능합니다.

교통 : 자율 주행 차

자율 차량은 AI의 변형 가능성의 대표적인 예입니다. AI 시스템을 통해 자율 주행 자동차는 탐색, 결정 및 장애물을 피하고 안전과 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

AI의 미래

AI와 인력

AI는 일상적인 작업을 자동화하고 인간 능력을 확대하여 인력을 재구성 할 것으로 예상됩니다. 근로자가 변화하는 직업 환경에 적응하는 데 지속적인 학습 및 재조사가 필수적입니다.

일상 생활에서 AI

AI는 일상 생활에 점점 더 통합되어 스마트 홈, 가상 어시스턴트 및 개인화 된 서비스를 제공 할 것입니다. AI의 원활한 통합은 편의성과 삶의 질을 향상시킬 것입니다.

수평선의 혁신

AI에 대한 지속적인 연구는 일반 AI, 양자 컴퓨팅 및 인간 컴퓨터 상호 작용과 같은 분야의 획기적인 연구를 약속합니다. 이러한 발전은 새로운 가능성을 잠금 해제하고 AI의 영향을 더욱 확대 할 것입니다.

결론

인공 지능은 1 천 달러 규모의 산업이되어 다양한 부문에 혁명을 일으키고 우리가 살고 일하는 방식을 변화시킬 예정입니다. AI가 계속 발전함에 따라, 책임 있고 유익한 사용을 보장하기 위해 윤리적, 사회적, 규제 문제를 해결하는 것이 필수적입니다. AI의 성장을 주도하는 회사와 기술은 미래를 형성 할 준비가되어있어 흥미 진진한 분야가되었습니다.

이 개요는이 기사의 포괄적 인 구조를 제공합니다. 각 섹션은 자세한 정보, 사례 연구, 데이터 및 분석으로 확장하여 원하는 단어 수에 도달 할 수 있습니다. 특정 섹션이 개발되거나 추가 요구 사항이 있으면 알려주십시오.

인공 지능의 역사

인공 지능 (AI)은 고대 신화에서 현대 기술 경이에 이르기까지 수 세기에 걸친 풍부하고 매혹적인 역사를 가지고 있습니다. 이 섹션에서는 AI의 초기 시작, AI 겨울로 알려진 정체 기간 및 최종 AI 붐으로 이어진 기계 학습의 상승을 탐구합니다.

초기 시작

고대 신화와 철학적 기초

정보가 부여 된 인공 존재에 대한 아이디어는 고대 문명으로 거슬러 올라갑니다. 다양한 문화의 신화와 전설에는 기계적 존재와 지능형 인공물이 특징입니다. 예를 들어, 고대 그리스 신화에는 God Hephaestus가 만든 오토 마톤 이야기가 포함되어 있으며, 유대인 민속은 Golem에 대해 말합니다.

철학적 기초

철학자들은 오랫동안 지능의 본질과 그것이 인위적으로 복제 될 수 있는지 여부를 오랫동안 숙고 해 왔습니다. 17 세기에 René Descartes는 생각할 수있는 인공 존재를 만들 가능성에 대해 이론화했습니다. 나중에 18 세기에 기계적 추론의 개념은 Blaise Pascal 및 Gottfried Wilhelm Leibniz와 같은 수학자들에 의해 탐구되었습니다.

19 세기와 20 세기 초 혁신

19 세기와 20 세기 초반은 AI의 기초에서 상당한 발전을 보았습니다. Charles Babbage와 Ada Lovelace는 초기 기계 일반 목적 컴퓨터 인 Analytical Engine을 개념화했습니다. 올바른 지침을 고려할 때 계산 또는 프로세스를 수행 할 수있는 기계의 잠재력에 대한 Lovelace의 통찰력은 최신 프로그래밍 및 AI의 선구자로 볼 수 있습니다.

앨런 튜링과 컴퓨터 과학의 탄생

과학적 징계로서 AI의 진정한 탄생은 종종 영국 수학자이자 논리학자인 Alan Turing에게 인정됩니다. 1936 년, Turing은 현재 Turing Machine으로 알려진 이론 컴퓨팅 기계의 개념을 소개했으며, 이로 인해 디지털 컴퓨터의 토대를 마련했습니다. 그의 1950 년 논문 인 "컴퓨팅 기계 및 지능"은 "기계가 생각할 수 있습니까?" 기계 지능을 결정하기위한 기준 인 Turing Test를 도입했습니다.

다트머스 회의와 AI의 탄생

1956 년 AI 역사의 중추적 인 순간은 다트머스 컨퍼런스에서 John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester 및 Claude Shannon이 주최했습니다. 이 회의는 AI의 탄생을 공식적인 연구 분야로 널리 알려져 있습니다. 참석자들은 "학습의 모든 측면이나 다른 지능의 특징은 원칙적으로 그렇게 정확하게 설명 할 수 있도록 기계를 시뮬레이션하기 위해 기계를 만들 수있다"고 제안했다. 이 야심 찬 진술은 수십 년간의 AI 연구 개발 단계를 설정했습니다.

AI 겨울

초기 낙관론과 초기 좌절

AI 연구의 초기에는 낙관론과 빠른 진보로 표시되었습니다. 연구원들은 수학적 문제를 해결하고 체스와 같은 게임을하며 간단한 자연 언어를 이해할 수있는 프로그램을 개발했습니다. 그러나 초기 컴퓨터의 한계와 AI 작업의 복잡성이 곧 명백 해졌습니다.

첫 AI 겨울 (1970 년대)

1970 년대 초, AI의 많은 웅대 한 약속이 성취되지 않았다는 것이 분명해졌습니다. 이 분야는 모호한 정보를 처리 할 수없고 계산 능력 부족과 같은 중대한 도전에 직면했습니다. 느린 진전으로 인해 실망한 자금 지원 기관은 지원을 철회하기 시작했습니다. 첫 번째 AI 겨울로 알려진이 기간은 AI 연구 자금과 관심이 크게 감소했습니다.

두 번째 AI 겨울 (1980 년대)

1980 년대는 AI, 특히 전문 시스템에서 AI에 대한 관심의 부활을 목격했습니다. 즉, 인간 전문가의 의사 결정 능력을 모방하도록 설계된 프로그램. 그러나 이러한 시스템은 개발 및 유지 관리 비용이 많이 들었으며 성능은 종종 부서지기 쉬웠고 도메인별로 다릅니다. 결과적으로, AI는 다시 한 번 호의에서 벗어나 두 번째 AI 겨울이되었습니다. 자금 조달이 마르고 많은 AI 프로젝트가 버려졌습니다.

기계 학습의 상승

새로운 관심과 새로운 접근법

좌절에도 불구하고 AI 연구는 완전히 멈추지 않았습니다. 1990 년대에는 기계 학습의 출현으로 인해 AI에 대한 새로운 관심의 시작이되었습니다. 즉, 데이터로부터 학습 할 수있는 알고리즘 개발에 중점을 둔 새로운 접근법입니다. 과거의 규칙 기반 시스템과 달리 기계 학습 모델은 더 많은 데이터를 처리함에 따라 성능을 향상시킬 수 있습니다.

알고리즘 및 하드웨어의 발전

알고리즘과 하드웨어의 상당한 발전으로 인해 기계 학습의 증가가 발생했습니다. Random Forests와 같은 벡터 기계, 의사 결정 트리 및 앙상블 방법을 지원하면 분류 및 회귀 작업을위한 강력한 도구를 제공했습니다. 한편,보다 강력한 컴퓨터의 개발과 그래픽 처리 장치 (GPU)의 출현으로 대형 데이터 세트에서 복잡한 모델을 교육 할 수있었습니다.

딥 러닝의 혁신

Modern AI에서 가장 중요한 획기적인 획기적인 획기적인 것은 많은 계층과 함께 인공 신경망을 사용하는 기계 학습의 특수 하위 집합 인 딥 러닝의 상승과 함께 제공되었습니다. 인간 뇌의 구조와 기능에서 영감을 얻은 딥 러닝 모델은 이미지 및 음성 인식과 같은 작업에서 탁월했습니다. CNN (Convolutional Neural Networks) 및 RNN (Reburrent Neural Networks)의 도입은 컴퓨터 비전 및 자연어 처리와 같은 분야에 혁명을 일으켰다.

딥 러닝의 주요 이정표

몇 가지 주요 이정표는 딥 러닝의 상승을 의미했습니다.

  1. 2006 :Geoffrey Hinton과 그의 팀은 딥 러닝 모델의 유형 인 심층 신념 네트워크가 계층 별 접근 방식을 사용하여 효율적으로 훈련 될 수 있음을 보여주었습니다. 이 혁신은 신경망에 대한 관심을 새롭게했습니다.
  2. 2012 :Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever 및 Hinton의 Alexnet은 이미지 분류에서 다른 모델을 훨씬 능가하는 Imagenet 대규모 시각적 인식 챌린지에서 우승했습니다. 이 승리는 딥 러닝의 힘을 보여주었습니다.
  3. 2014 :딥 러닝 및 강화 학습 시스템 인 Google Deepmind 's Alphago는 세계 챔피언 Go 플레이어 Lee Sedol을 물리 쳤다. 이 성과는 AI가 복잡한 전략 게임을 마스터 할 가능성을 강조했습니다.

21 세기의 AI

딥 러닝의 성공은 다양한 산업에서 빠른 발전과 AI의 광범위한 채택을 촉발시켰다. Google, Microsoft 및 Facebook과 같은 회사는 AI 연구 개발에 많은 투자를하여 AI를 제품 및 서비스에 통합했습니다. 가상 어시스턴트, 자율 주행 차량 및 권장 시스템과 같은 AI 기반 기술은 일상 생활의 일부가되었습니다.

AI의 미래

오늘날 AI는 설명 가능한 AI, 양자 컴퓨팅 및 인공 일반 정보 (AGI)와 같은 새로운 국경을 탐색하면서 계속 발전하고 있습니다. 이 분야는 사회에 더 큰 영향을 미치고 산업을 변화시키고 업무의 본질과 인간 컴퓨터 상호 작용을 재정의 할 준비가되어 있습니다.

주요 AI 기술

인공 지능 (AI)에는 고유 한 기능 및 응용 프로그램이있는 광범위한 기술이 포함됩니다. 이 섹션에서는 기계 학습, 딥 러닝, 자연어 처리 (NLP), 컴퓨터 비전 및 로봇 공학의 5 가지 주요 AI 기술을 살펴 봅니다.

기계 학습

개요

머신 러닝 (ML)은 컴퓨터가 데이터를 기반으로 배우고 예측 또는 결정을 내릴 수있는 알고리즘 개발에 중점을 둔 AI의 하위 집합입니다. 모든 작업에 대해 명시적인 지침이 제공되는 기존 프로그래밍과 달리 ML 알고리즘은 데이터의 패턴을 식별하고 이러한 패턴을 사용하여 결정을 내립니다.

기계 학습의 유형

  1. 감독 학습: 감독 학습에서 알고리즘은 레이블이 붙은 데이터에 대해 교육을받습니다. 즉, 입력에는 올바른 출력이 제공됩니다. 이 모델은 입력을 출력에 매핑하여 보이지 않는 새로운 데이터를 기반으로 예측하는 법을 배웁니다. 일반적인 응용 프로그램에는 이미지 분류, 스팸 탐지 및 의료 진단이 포함됩니다.
  2. 감독되지 않은 학습: 감독되지 않은 학습은 표지되지 않은 데이터를 처리합니다. 알고리즘은 입력 데이터에서 숨겨진 패턴 또는 고유 구조를 찾으려고합니다. 클러스터링 및 협회는 고객 세분화 및 시장 바구니 분석과 같은 응용 프로그램에 사용되는 일반적인 기술입니다.
  3. 강화 학습: 강화 학습에서, 에이전트는 최대 누적 보상을 달성하기 위해 환경에서 행동을 수행함으로써 결정을 내리는 법을 배웁니다. 로봇 공학, 게임 및 자율 주행에 널리 사용됩니다.

응용 프로그램

주요 알고리즘

딥 러닝

개요

딥 러닝은 많은 계층 (따라서 "깊이")이있는 신경망을 사용하여 많은 양의 데이터로 복잡한 패턴을 모델링하는 기계 학습의 특수 하위 집합입니다. 깊은 신경망으로 알려진이 모델은 인간 뇌의 구조와 기능에서 영감을 얻었습니다.

주요 개념

  1. 인공 신경 네트워크 (Anns): 층으로 구성된 상호 연결된 노드 (뉴런)로 구성됩니다. 각 연결에는 학습이 진행됨에 따라 조정되는 관련 가중치가 있습니다.
  2. 컨볼 루션 신경 네트워크 (CNN): 이미지와 같은 구조적 그리드 데이터를 처리하는 데 특수. 그들은 컨볼 루션 레이어를 사용하여 공간 공간 계층의 기능을 자동으로 적응 적으로 학습합니다.
  3. 재발 신경 네트워크 (RNN): 시계열 또는 자연어와 같은 순차 데이터를 위해 설계되었습니다. 그들은 순서대로 단계적으로 정보를 유지하기 위해 루프를 가지고있어 언어 모델링 및 음성 인식과 같은 작업에 강력합니다.

돌파구와 이정표

응용 프로그램

자연어 처리 (NLP)

개요

NLP (Natural Language Processing)는 컴퓨터와 인간 언어 간의 상호 작용에 중점을 둔 AI 분야입니다. 여기에는 컴퓨터가 귀중한 방식으로 인간 언어를 이해, 해석 및 생성 할 수있게합니다.

주요 기술

  1. 토큰 화: 텍스트를 단어 나 문구와 같은 의미있는 단위로 나눕니다.
  2. 부품 태깅: 각 단어의 문법 범주를 식별합니다.
  3. 명명 된 엔티티 인식 (NER): 텍스트에서 명명 된 엔티티 (예 : 사람, 조직, 위치)를 식별하고 분류합니다.
  4. 감정 분석: 텍스트로 표현 된 감정을 결정합니다 (양수, 부정, 중립).

주요 모델 및 아키텍처

응용 프로그램

컴퓨터 비전

개요

컴퓨터 비전은 기계가 세계의 시각적 정보를 기반으로 해석하고 결정을 내릴 수있는 AI 분야입니다. 여기에는 이미지와 비디오를 획득, 처리, 분석 및 이해하는 기술이 포함됩니다.

주요 기술

  1. 이미지 분류: 전체 이미지에 레이블을 할당합니다.
  2. 물체 감지: 이미지 내에서 객체를 식별하고 찾는다.
  3. 이미지 분할: 이미지를 여러 세그먼트 또는 영역으로 분할합니다.
  4. 얼굴 인식: 얼굴 특징에 따라 개인을 식별하거나 확인합니다.

주요 모델과 기술

응용 프로그램

로봇 공학

개요

로봇 공학에는 로봇의 설계, 구성, 운영 및 사용이 포함됩니다. AI는 로봇이 작업을 자율적으로 수행하고 환경에 적응하며 인간과 상호 작용할 수 있도록하여 로봇 공학을 향상시킵니다.

주요 구성 요소

  1. 센서: 로봇이 환경을 인식하도록 허용합니다 (예 : 카메라, LIDAR, 터치 센서).
  2. 액추에이터: 로봇이 물체 (예 : 모터, 서보)와 이동하고 상호 작용할 수 있도록합니다.
  3. 제어 시스템: 로봇의 행동을 지배하고 종종 의사 결정 및 학습을 위해 AI를 통합하십시오.

로봇의 유형

응용 프로그램

AI 스타트 업

AI 환경은 빠르게 진화하고 있으며, 수많은 신생 기업이 인공 지능으로 가능한 것의 경계를 밀고 있습니다. 이 회사들은 의료 및 금융에서 물류 및 엔터테인먼트에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 혁신적인 솔루션을 개발하고 있습니다. 다음은 가장 유망한 AI 스타트 업을 볼 수 있습니다.

1. Openai

개요

2015 년 Elon Musk, Sam Altman 등이 설립 한 Openai는 인공 일반 정보 (AGI)가 모든 인류에게 도움이되도록하는 것을 목표로합니다. 이 회사는 기계 학습 및 인공 지능, 특히 자연어 처리에 대한 연구로 유명합니다.

주요 제품 및 혁신

응용 프로그램

OpenAi의 모델은 챗봇 및 컨텐츠 작성부터 코드 생성 및 이미지 합성에 이르기까지 다양한 응용 프로그램에 사용됩니다.

2. uipath

개요

UIPATH는 RPA (Robotic Process Automation)의 주요 플레이어로, 반복적이고 평범한 작업을 자동화하는 플랫폼을 제공합니다. 2005 년에 설립 된이 회사는 완전히 자동화 된 기업을 가능하게하는 임무를 수행하여 빠르게 성장했습니다.

주요 제품 및 혁신

응용 프로그램

UIPATH의 솔루션은 효율성을 향상시키고 운영 비용을 줄이기 위해 금융, 의료 및 제조에 널리 사용됩니다.

3. Datarobot

개요

2012 년에 설립 된 Datarobot은 비즈니스가 예측 모델을 빠르고 효율적으로 구축하고 배포 할 수있는 자동 기계 학습 플랫폼을 제공합니다. 이 회사의 목표는 데이터 과학을 민주화하고 비 경험적으로 접근 할 수 있도록하는 것입니다.

주요 제품 및 혁신

응용 프로그램

Datarobot의 플랫폼은 사기 탐지, 고객 이탈 예측 및 판매 예측과 같은 응용 프로그램에 금융, 의료, 소매 및 통신을 포함한 다양한 산업에서 사용됩니다.

4. Suki ai

개요

2017 년에 설립 된 Suki AI는 의사를위한 AI 기반 음성 보조원으로 의료 서비스를 변화시키고 있습니다. 회사의 사명은 AI를 활용하여 의료 전문가의 행정 부담을 줄여 환자 치료에 더 집중할 수 있도록하는 것입니다.

주요 제품 및 혁신

응용 프로그램

Suki AI는 건강 관리 환경에서 사용되어 임상 문서를 간소화하고 의사 소진을 줄이며 환자 치료를 개선합니다.

5.인지 스케일

개요

2013 년에 설립 된 CognitivesScale은 기업이 과인간화를 달성하고 의사 결정 프로세스를 향상시키는 데 도움이되는 AI 소프트웨어를 전문으로합니다. 회사의 피질 플랫폼은 AI를 규모로 통합하고 운영하도록 설계되었습니다.

주요 제품 및 혁신

응용 프로그램

CognitivesCale의 솔루션은 은행, 보험, 의료 및 소매에 사용되어 개인화를 주도하고 의사 결정을 개선하며 운영을 최적화합니다.

6. Nuro

개요

2016 년에 설립 된 Nuro는 자율 배달 차량 개발에 중점을 둡니다. 회사의 사명은 자율적 인 전달을 현실로 만들어 일상 생활에 대한 로봇 공학의 이점을 가속화하는 것입니다.

주요 제품 및 혁신

응용 프로그램

Nuro의 자율 주행 차량은 식료품, 식품 및 기타 상품을 배송하는 데 사용되며, 더 빠르고 안전하며 효율적으로 배송을 목표로합니다.

7. CLEFAI

개요

2013 년에 설립 된 Clearifai는 컴퓨터 비전 및 이미지 인식 분야의 주요 AI 회사입니다. 이 회사는 비즈니스가 AI 기반 이미지 및 비디오 인식 애플리케이션을 구축 할 수있는 일련의 도구 및 API를 제공합니다.

주요 제품 및 혁신

응용 프로그램

Clearifai의 기술은 시각적 검색, 콘텐츠 조정 및 얼굴 인식과 같은 응용 프로그램에 소매, 의료 및 보안을 포함한 다양한 부문에서 사용됩니다.

8. 템포

개요

2015 년에 설립 된 Tempus는 데이터 및 AI의 힘과 약속을 통해 정밀 의학을 발전시키는 기술 회사입니다. 이 회사는 종양학 및 기타 질병의 환자 결과를 개선하기 위해 데이터 활용에 중점을 둡니다.

주요 제품 및 혁신

응용 프로그램

Tempus의 AI 구동 플랫폼은 의료에 사용되어 임상 및 게놈 데이터를 분석하고 개인화 된 치료 계획을 돕고 환자 결과를 개선합니다.

9. 대리

개요

2010 년에 설립 된 Vicarious는 로봇을위한 인공 일반 정보를 개발하고 있습니다. 이 회사의 기술은 로봇이 인간과 같은 효율성과 적응성으로 작업을 수행 할 수 있도록하는 것을 목표로합니다.

주요 제품 및 혁신

응용 프로그램

Vicarious의 기술은 제조, 물류 및 기타 산업의 복잡한 작업을 자동화하기 위해 로봇 공학에 적용됩니다.

10. 동물원

개요

2014 년에 설립 된 Zoox는 도시 이동성을위한 목적으로 제작 된 완전히 자율적 인 차량을 만드는 데 중점을 둔 자율 주행 차량 스타트 업입니다. 이 회사는 자율성을 위해 처음부터 설계된 차량을 개발하여 운송을 재정의하는 것을 목표로합니다.

주요 제품 및 혁신

응용 프로그램

ZOOX의 자율 주행 차량은 승차전 서비스를위한 것이며, 더 안전하고 효율적이며 지속 가능한 도시 운송 방식을 제공합니다.

결론

이 AI 신생 기업은 혁신의 최전선에 있으며, 각각은 독특하고 영향력있는 방식으로 인공 지능의 발전에 기여합니다. 의료 및 금융에서 자율 주행 차 및 로봇 자동화에 이르기 까지이 회사들은 AI의 미래와 다양한 산업 분야의 응용 분야를 형성하고 있습니다. 그들은 기술을 계속 성장시키고 개발함에 따라 진행중인 AI 혁명에서 중요한 역할을 할 예정입니다.


AI 시장 개요

인공 지능 (AI)은 틈새 연구 영역에서 다양한 산업 전반의 변형력으로 빠르게 진화했습니다. AI 시장은 기술 발전, 채택 증가 및 상당한 투자로 인해 상당한 성장을 겪고 있습니다. 이 섹션에서는 현재 시장 규모, 성장 예측 및 시장 성장의 주요 동인에 대한 개요를 제공합니다.

현재 시장 규모

2024 년 현재 글로벌 AI 시장의 가치는 약 5 천억 달러로 추정됩니다. 이 평가에는 기계 학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 로봇 공학 등의 광범위한 AI 응용 프로그램이 포함됩니다. 시장의 상당한 규모는 의료, 금융, 소매, 제조 및 운송을 포함한 여러 부문에서 AI 기술의 광범위한 채택을 반영합니다.

세그먼트 별 고장 :

  1. 기계 학습:이 세그먼트는 예측 분석, 권장 시스템 및 사기 탐지와 같은 다양한 영역에서의 적용 가능성에 의해 AI 시장의 상당 부분을 구성합니다.
  2. 자연어 처리 (NLP): NLP 기술은 고객 서비스, 번역 서비스 및 감정 분석에 점점 더 많이 사용되고 있습니다.
  3. 컴퓨터 비전:이 세그먼트는 감시, 의료 이미징 및 자율 주행 차량의 응용과 함께 빠르게 성장하고 있습니다.
  4. 로봇 공학: AIVEREAD 로봇은 자동화 및 정밀 작업을위한 제조, 물류 및 의료에 배치되고 있습니다.

지역 분석 :

성장 예측

업계 분석가들은 AI 시장이 2030 년까지 1 조 달러를 초과 할 것이며 향후 몇 년간 CAGR (Compleation Apengation Growth rate)은 약 20-25%입니다. 이 강력한 성장은 몇 가지 요인에 기인합니다.

  1. 기술 발전: AI 알고리즘, 하드웨어 및 컴퓨팅 파워의 지속적인 혁신.
  2. 데이터 가용성 증가: IoT 장치, 소셜 미디어 및 기타 디지털 플랫폼에서 생성 된 데이터 폭발은 AI 모델을 훈련시키는 데 필요한 원료를 제공합니다.
  3. 비즈니스 최적화: 기업들은 효율성을 높이고 비용을 줄이며 의사 결정을 향상시키기 위해 AI를 채택하고 있습니다.
  4. 규제 지원: 전세계 정부는 유리한 정책을 만들고 AI 연구 개발에 투자하고 있습니다.

부문 별 예측 :

시장 성장의 주요 동인

몇몇 주요 동인은 AI 시장의 성장을 추진하고 있습니다.

  1. 기술 발전

딥 러닝 및 강화 학습과 같은 AI 알고리즘의 발전은 AI 시스템의 기능을 크게 향상 시켰습니다. 또한 특수 AI 칩 및 양자 컴퓨팅의 상승을 포함한 하드웨어의 개발은보다 복잡하고 빠른 AI 계산을 가능하게합니다.

  1. 데이터 폭발

IoT 장치, 소셜 미디어 및 엔터프라이즈 시스템을 포함한 다양한 소스의 데이터의 기하 급수적 인 성장은 AI 모델에 필요한 연료를 제공합니다. 빅 데이터 기술 및 클라우드 컴퓨팅은 방대한 데이터 세트의 스토리지, 처리 및 분석을 촉진하여 정교한 AI 모델을보다 쉽게 ​​훈련 할 수 있도록합니다.

  1. 투자 증가

정부, 기업 및 벤처 자본가들은 AI 연구 개발에 많은 투자를하고 있습니다. 이러한 투자는 혁신을 주도하고 산업 전반에 걸쳐 AI 기술의 배치를 가속화하고 있습니다. 예를 들어, 미국과 중국은 AI 이니셔티브 및 전략적 파트너십에 대한 상당한 자금을 조달하고 있습니다.

  1. 비즈니스 최적화

AI는 비즈니스 프로세스를 최적화하고 효율성을 높이며 혁신을 주도하는 데 사용됩니다. 회사는 예측 분석, 고객 관계 관리, 공급망 최적화 등을 위해 AI를 활용하고 있습니다. 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 도출하는 능력은 비즈니스에 경쟁력있는 우위를 제공하는 것입니다.

  1. 규제 지원

전 세계 정부는 AI의 잠재력을 인식하고 개발 및 채택을 지원하는 정책을 수립하고 있습니다. 유럽 ​​연합의 AI 전략 및 미국 국립 AI 이니셔티브와 같은 이니셔티브는 AI 혁신을위한 유익한 환경을 조성하고 있습니다. 윤리 및 안전 문제를 해결하는 규제 프레임 워크는 또한 AI 기술에 대한 신뢰를 구축하는 데 도움이됩니다.

  1. 소비자 수요

소비자들은 점점 더 개인화되고 지능적인 서비스를 기대하고 있으며,이 서비스는 소매, 엔터테인먼트 및 건강 관리와 같은 부문에서 AI의 채택을 주도하고 있습니다. AI 기반 가상 어시스턴트, 추천 시스템 및 개인화 된 마케팅은 고객 경험과 만족도를 향상시키고 있습니다.

  1. AI-as-a-Service (AIAAS)의 출현

AI-AS-A-Service 플랫폼의 가용성은 AI 솔루션을 구현하려는 비즈니스의 진입 장벽을 낮추고 있습니다. 이 플랫폼은 사전 구축 된 모델, API 및 인프라를 제공하여 회사가 광범위한 전문 지식이나 리소스없이 AI 기능을 통합 할 수 있도록합니다.

  1. 자동화 및 인력 확대

AI는 일상적이고 반복적 인 작업을 자동화하여 작업장을 변형시켜 인간 근로자가 고가의 활동에 집중할 수 있도록합니다. AI 기반 도구는 인간 능력을 확대하여 다양한 산업에서 생산성과 효율성을 높이고 있습니다.

AI의 미래

인공 지능 (AI)은 현재의 기술적 경이가 아닙니다. 세상의 미래를 심오한 방식으로 형성 할 원동력입니다. AI가 계속 발전함에 따라, 그것은 노동력에서 일상 생활에 이르기까지 사회의 다양한 측면에 영향을 미치고 혁신적인 발전을 가져올 것입니다. 이 섹션에서는 AI의 미래를 탐구하며, 인력에 대한 영향, 일상 생활에 대한 통합 및 수평선의 잠재적 획기적인 혁신에 중점을 둡니다.

AI와 인력

자동화 및 작업 변위

인력에 대한 AI의 가장 중요한 영향 중 하나는 이전에 인간이 수행 한 작업의 자동화입니다. AI 구동 시스템에 의해 일상적이고 반복적이며 평범한 작업이 점점 더 많이 처리되어 효율성과 생산성이 높아지고 있습니다. 그러나이 자동화는 작업 변위에 대한 우려를 제기합니다.

일자리 창출과 변화

AI는 특정 작업을 자동화하지만 새로운 역할을 만들고 기존의 역할을 변화시킬 것입니다. AI 개발, 데이터 과학, 기계 학습 엔지니어링 및 AI 윤리의 기술에 대한 수요는 크게 증가 할 것입니다.

재조정 및 지속적인 학습

변화하는 직업 환경에 적응하려면 근로자는 지속적인 학습 및 재조사에 참여해야합니다. 교육 기관, 회사 및 정부는 이러한 전환을 촉진하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

윤리적, 사회적 고려 사항

AI를 인력에 통합하면 중요한 윤리적, 사회적 고려 사항이 제기됩니다. AI 관련 기회에 대한 공정하고 포괄적 인 액세스를 보장하고 AI 시스템의 편견을 해결하는 것은 중요한 과제입니다.

일상 생활에서 AI

스마트 홈과 IoT

AI는 편의성, 보안 및 에너지 효율성을 제공하는 상호 연결된 장치 (사물 인터넷)가 장착 된 스마트 주택을 만드는 데 중심적인 역할을 할 것입니다.

의료

AI는 개인화 된 치료 계획, 조기 질병 탐지 및 환자 치료 개선을 가능하게함으로써 건강 관리를 혁신 할 것입니다.

운송

AI는 자율 주행 차량, 스마트 트래픽 관리 시스템 및 효율적인 물류 개발을 통해 운송을 변화시킬 것입니다.

엔터테인먼트와 미디어

AI는 개인화 된 컨텐츠 권장 사항을 제공하고 창의적인 프로세스를 향상 시키며 사용자 경험을 향상시켜 엔터테인먼트 및 미디어 산업을 계속 형성 할 것입니다.

소매 및 전자 상거래

AI는 개인화 된 쇼핑, 효율적인 재고 관리 및 개선 된 고객 서비스를 통해 소매 및 전자 상거래 경험을 향상시킬 것입니다.

수평선의 혁신

일반 인공 지능 (AGI)

AI에서 가장 기대되는 돌파구 중 하나는 인공 일반 정보 (AGI)의 발전으로 인간과 같은인지 능력을 갖고 광범위한 작업을 수행 할 수있는 AI 시스템을 의미합니다.

양자 컴퓨팅

Quantum Computing은 전례없는 계산 능력을 제공함으로써 AI를 혁명 할 수있는 잠재력을 가지고 있으며, 현재 다루기 어려운 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.

AI와 신경 과학

AI와 신경 과학의 교차점은 AI 시스템에서 인간 뇌 기능을 더 잘 이해하고 복제 할 수 있습니다.

설명 가능한 ai (xai)

AI 시스템이 더욱 복잡 해짐에 따라 AI 의사 결정에서 투명성과 해석의 필요성이 증가 할 것입니다. 설명 가능한 AI는 AI 모델을보다 이해할 수 있고 신뢰할 수 있도록하는 것을 목표로합니다.

우주 탐사에서 AI

AI는 우주선 운영을 자동화하고 천문 데이터 분석 및 다른 행성에 대한 임무를 지원함으로써 우주 탐사를 발전시키는 데 중요한 역할을 할 것입니다.