콘텐츠
- 게임 플레이와 그 너머
- 암 치료의 정밀도 향상
- 버그 없음, 스트레스 없음-인생을 파괴하지 않고 인생을 바꾸는 소프트웨어를 만드는 단계별 가이드
- 신경 과학의 진보
- AI 및 개인화 된 마케팅
- 일상적인 인터페이스
- 비즈니스 인텔리전스
출처 : Agsandrew / Dreamstime.com
테이크 아웃 :
새로운 형태의 AI는 우리의 삶을 매우 흥미로운 방식으로 변화시킬 것입니다.
우리는 세상이 빠르게 변화하고 있다는 것을 알고 있습니다. 그러나 신문이나 TV에서 듣지 못할 수도있는 구체적인 기술 발전이 많이 있습니다. 그럼에도 불구하고 우리 삶에 큰 영향을 미칩니다.
이 큰 새로운 이야기 중 일부는 인공 신경 네트워크와 관련이 있습니다. 인공 지능 연구에서 비교적 새로운 현상으로 엔터테인먼트에서 의학에 이르기까지 많은 분야에서 모든 종류의 발전을 주도하고 있습니다.
인공 신경 네트워크는 기술이 개별 인간 뉴런 및 뉴런 그룹에 해당하는 작은 단위를 사용하여 입력을 기반으로 출력을 생성 할 수있는 인간 두뇌의 생물학적 작용을 모델링 할 수 있다는 아이디어에 의존합니다.
인공 신경망의 개념은 1940 년대에 등장한“연결주의”철학에 의존하며, 많은 협력 신경 학적 단위가 전반적인 행동과인지에 어떤 영향을 줄 수 있는지 이론화합니다. 다시 말하면, 인간으로서, 많은 인공 뉴런을 함께 던져서 우리 자신의 생물학적 사고 과정과 매우 유사한 방식으로 함께 작동시킴으로써 더 나은 모델을 만들 수 있다는 것을 발견했습니다.
그렇다면 인공 네트워크가 무엇을 제공하고 있습니까? 실제로는 많이. 비록 그들이 실명이나 친숙한 브랜드, 또는 초등 또는 고등학교 교과 과정의 주요 부분이 아니더라도 인공 신경 네트워크에 대한 연구는 많은 분야에서 일반적이되고 있습니다. (Ada Lovelace에서 Deep Learning까지 컴퓨팅 및 AI 역사의 이정표에 대해 자세히 알아보십시오.)
게임 플레이와 그 너머
최근에 컴퓨터가 체스보다 훨씬 더 복잡한 "Go"게임에서 인간 플레이어를 이길 수 있다고 들었을 것입니다. 우리 중 많은 사람들이 이것이 더 강력한 인공 지능을 향한 또 다른 진보라는 것을 직관적으로 이해하고 있습니다. 우리는 1990 년대 체스 게임 컴퓨터의 우수성에 대해 배웠기 때문에 논리적으로 발전한 것 같습니다.
Go에서 사람을 이길 수있는 인공 신경망을 기반으로하는 인공 지능 엔티티의 출현은 중요하지만,이 새로운 게임 플레이 모드에 기여한 회사 인 IBM도 새로운 기초를 실험하고 있다는 것을 알 수 없습니다 인공 신경망을 훨씬 더 능력 있고 빠르게 만드는 AI 기술. 지난달 IBM은 MIT와의 공동 프로젝트에서 2 억 4 천만 달러를 삭감하여 ANN과 관련 기술의 힘을 두 배로 끌어 올려 이전보다 더 많이 나아갈 것이라는 소식을 전했다.
암 치료의 정밀도 향상
암은 서양 의학 어휘집에서 가장 혼란스러운 질병 중 하나입니다. 그러나 현재 과학자들은 다양한 종류의 종양을 치료하는 새로운 방법에 접근함에 따라 인공 신경망에 의해 매우 새로운 종류의 암 연구가 뒷받침되고 있습니다.
버그 없음, 스트레스 없음-인생을 파괴하지 않고 인생을 바꾸는 소프트웨어를 만드는 단계별 가이드
아무도 소프트웨어 품질에 신경 쓰지 않으면 프로그래밍 기술을 향상시킬 수 없습니다.
인공 신경 네트워크가 유방암, 전립선 암, 폐암 및 기타 유형의 암을 진단하고 치료하는 데 도움을주는 가장 중요한 방법 중 하나는 암 사례의 분류 여부와 상관없이 많은 양의 데이터를 휘두르고 앞으로 나아가는 경로를 식별하는 능력입니다 , 또는 유전자 발현과 관련된 데이터로 작업 할 때, 다양한 새로운 암 치료법은 AI 유래 통찰력을 사용하여 생명을 구하려고합니다.
신경 과학의 진보
인공 신경망은 암 연구에만 유용하지는 않습니다. 동일한 원칙이 모든 종류의 임상 데이터를 취해보다 실행 가능한 형태로 세분화 할 수 있습니다.
그러나 인공 신경 네트워크와 신경 과학 사이에는 특별한 관계가 있습니다. 인간의 뇌를 시뮬레이션하는 빌딩 블록을 모아도 인간의 뇌가 작동하는 방식에 대해 더 많이 배우고 있기 때문입니다. 새로운 방식으로.
과학자들이 들어가서 ANN 시스템을 만들면서, 뉴런이 시냅스에서 어떻게 충동을 일으키는 지 살펴보고 있습니다. 그들은 인간 두뇌의 일부를 구성하는 신경망을 그룹화하고 분류하고 있습니다. 비트와 조각 단위로, 그들은 고급 인공 지능 연구의 전반적인 목표를 향해 노력하고 있습니다 – 생물학적 뇌의 작업을보다 완벽하게 시뮬레이션하고 그 결과를 자율 기술에서 도출 된 인간의 생각과 매우 유사한 것으로 바꿉니다. 사람들이 인공 신경 네트워크를 사용함에 따라 뇌에서 일어나는 일, 꿈에서 일어날 일, 뇌졸중이있을 때 일어나는 일에 대해 더 많이 배우게 될 것입니다.이 모든 것이 신경 과학의 다른 영역에서 확장을 촉진 할 것입니다. AI를 개발하면서 우리 자신에 대한 이해도 발전하고 있습니다.
AI 및 개인화 된 마케팅
인공 신경 네트워크가 지원하는 또 다른 혁신은 마케팅 담당자가 특정 소비자가 원하는 것과 원하는 것을 파악할 수있는 놀라운 능력입니다.
웹 사이트 추천 엔진, Pandora 피드 또는 다른 곳에서 이런 종류의 문제가 발생했을 수 있습니다. 타겟이 분명한 광고는 소름 끼치는 것처럼 보입니다. 원하거나 관심이있을만한 정보는 얻지 만 다른 사람에게는 말한 적이 없습니다. 이 모든 것은 종종 인간의 의사 결정자가 아닌 인공 신경망과 기계 학습 알고리즘에 의해 주도됩니다. 정확성은 탁월하며 시간이 지남에 따라 더 나아질 것입니다. (추천 시스템이 온라인 쇼핑을하는 방법에 대해 자세히 알아보십시오.)
일상적인 인터페이스
과학자들이 인공 신경망을 이용하여 획기적인 발전을 생각할 수있는 흥미로운 방법이 있습니다. 기즈모도 (Gizmodo)의 기사는 인터넷에서 매일 ANN의 결과를 보는 방법에 대해 이야기합니다.이 기사에서 지적하는 중요한 것 중 하나는 다음과 같습니다. 인공 신경망 사용의 가장 유망한 국경 중 하나는 이미지 인식입니다.
이 인공 지능 도구를 초기에 사용하면서 과학자들은 컴퓨터가 고양이에서 개인 얼굴까지 모든 그림을 인식하도록 돕는 방법을 알아 냈습니다. 그리고 그것은 이미 메시징 플랫폼, 프로필, 심지어는 현지 공항에서 여러 가지 방법으로 적용되고 있습니다.
생체 인식 분야는 이미지 인식을 사용하여 개인을 식별 할 수 있다는 아이디어에서 많은 것을 얻었습니다. 물론 이미지 인식을 통해 마케팅을 통해 사용자에게 호소 할 수있는 연결을 구성 할 수 있습니다. 그러나 더 넓은 차원에서, 데이터를 위해 그림을 채굴 할 수 있다는 것은 모든 종류의 유용한 응용 프로그램을 가지고 있습니다. 따라서 어느 시점에서 우리는 더 이상 컴퓨터에 단어를 먹이지 않을 것입니다. 우리가 전달하고자하는 모든 것을 보여주십시오 – 그리고 모두가 알고 있듯이 그림은 1,000 단어의 가치가 있습니다.
기즈모도의 또 다른 흥미로운 점은 자연어 처리는 ANN 작업의 산물이라는 것입니다. 우리는 Siri 또는 받아쓰기 도구 또는 다른 형태를 사용하여 잠시 동안 그것을 사용했습니다. 컴퓨터가 음성학을 분해하고 변환하는 방법은 인공 신경망에 대한 초기 연구와 많은 관련이 있습니다.
비즈니스 인텔리전스
기업은 마케팅 목적으로 개별 고객을 찾아 내고 개인 정보를 해체 할 수있을뿐만 아니라 인공 신경망과 기계 학습을 다른 중요한 방식으로 사용하고 있습니다.
비즈니스는 유기체이며, 규모가 큰 비즈니스는 매일 매일 그리고 장기적으로 많은 방향이 필요합니다.
소프트웨어가 충분히 발전하고 충분히 발전하자마자 공급 업체는 기업이 수작업으로 수행했던 모든 것을 자동화 할 수 있도록 다양한 엔터프라이즈 소프트웨어 플랫폼을 구축하기 시작했습니다. Salesforce 자동화는 기술을 통해 영업 팀의 힘을 향상시킵니다. 고객 관계 관리 도구는 대상 고객에게 더 나은 연결을 제공합니다. 공급망 관리 도구는 필요한 원자재를 사업장으로 가져옵니다. 또한 일반적인 비즈니스 인텔리전스 도구는 모든 원시 데이터를 가져와 경영자가 사용할 수있는 실행 가능한 보고서로 만듭니다.
오늘날의 리더들은 시설을 둘러보고 미래에 어떤 일이 일어날 지 상상하지 않고 시각적 대시 보드를보고 비즈니스 개선에 필요한 조치를 명확하게보고 있습니다. 이 모든 투명성은 다시 인공 신경망과 머신 러닝 및 딥 러닝 도구에 의존하여 이러한 분석 엔진에 적용되어 매우 중요한 인간 사고 시뮬레이션을 기반으로하는 방식으로 필요한 지식을 제공합니다.
이 모든 돌파구는 빙산의 일각에 불과합니다. 우리가 기술과 상호 작용하는 방식에있어 엄청난 바다 변화가 일어나고 있습니다. 더 똑똑하고 더 유능한 로봇과 컴퓨터가 우리처럼 소리를 내고, 보이고, 행동 할 것입니다. 그리고 그것이 어떻게 작동하는지 알아 내야합니다.