인공지능 역사
21세기 이후에는 2006년에 제프리 힌튼(Jeffrey Hinton, 1947- ) 교수에 의해 깊은 러닝에 관한 논문이 발표되면서 불가능하다고 여겨졌던 비유도 학습 방법이 가능해졌고, 일부 분야에서는 이미 인간 수준을 넘어선 산출물이 속속 등장하고 있다. 알파고 외에도 2023년 기준 AI는 인간의 능력에 비해 높은 안면 인식률과 사물 인식률을 보이고 있으며, 약한 AI 분야에서는 빠른 속도로 인간의 능력을 추월할 수 있다는 인식이 확산하고 있다.
알파고 이후 AI만 마케팅에 들어가면 사람들의 신뢰가 급격히 올라가는 현상이 있지만, AI가 사람을 능가하는 일반적인 지능을 가지고 있고, AI가 사람보다 모든 직업에서 더 뛰어나며, AI가 모든 직업을 대체한다는 지나친 장밋빛 전망은 금물이다. AI 학습에 관련된 데이터는 그 자체로 돈이며 AI에 관한 것이기 때문에 데이터는 석유 연료처럼 AI에 계속 공급되어야 합니다 (입력과 환경이 절대적으로 고정되어 있지 않고 가변적인 경우). 이 때문에 AI 겨울, 즉 AI에 관한 관심이 다시 식는 시기가 되면 시대의 흐름과 논란에 민감한 흐름을 보이면서 과거보다 훨씬 장기간 정체될 것이라는 시각도 있다.
그리고 2022년 인공지능의 대중화는 생성형 인공지능인 인공지능(AI)과 CHAT GPT가 등장하면서 시작됐다.
또 최근에는 AI 기술을 활용해 그림을 그릴 수 있는 웹사이트도 등장했는데, 이를 통해 돈을 벌 수 있다.
인공지능 강인공지능과 약인공지능
인터넷 곳곳에서 AI에 관한 기사를 검색할 때 자주 등장하는 약한 AI(Weak AI)와 강한 AI(Strong AI)라는 용어는 1980년 존 R. 설 교수(1932년 이후)가 중국의 유명한 방 논증을 제안하면서 처음 사용되었다.
다른 문헌들을 살펴보면 복잡한 정보처리에서 인간의 마음을 구현하는 것이 무엇인지를 강한 AI, 인간 능력의 일부를 간단하게 시뮬레이션하는 것, 그리고 그러한 작업을 위한 약한 AI로 쉽게 설명할 수 있다. 그러나 좀 더 정확하게 설명하자면, 존 설 교수의 원래 의도는 인간의 마음을 컴퓨터 소프트웨어와 같은 관점에서 보는 인공지능 연구를 강력한 인공지능 연구로 정의하고, 반대로 인간의 마음과는 별개로 유용한 도구의 개발을 위해 행해지는 인공지능 연구를 약한 인공지능 연구로 정의하고, 철학적 관점에서 인간의 마음을 컴퓨터와 소프트웨어로 보는 연구를 비판하고자 하는 것이었다.
어쨌든 그 개념이 이상하게도 현재의 인공지능 개발 현황과 그 의미가 일치하기 때문에 내용을 조금 비틀어 대중에게 알려지게 되었지만, 단순히 각 연구의 결과를 대입하면 된다.
AI는 인간을 완전히 모방한 AI이다.
의학의 인공 지능 : 유용한 도구로 설계된 인공 지능.
그 외에도 약한 AI, 강한 AI, 슈퍼 AI로 나눌 수 있다.
약리학 특정 영역에서만 사용할 수 있는 인공 지능
힘 - 많은 분야에서 일할 수 있는 사람.
초인간 지능 강한 인간 지능으로부터 자아를 가진 인공 지능
현재까지 등장한 모든 인공지능은 약물 인공지능으로 나뉜다.
인공지능 접근법
인공 지능 연구의 가장 잘 알려진 방법의 하나는 상향식 및 하향식 방법입니다.
상향식은 뇌의 신경망을 분석하고 그 화학적 효과를 분석해 뇌의 전자모델을 만들면 인공지능을 만들 수 있다는 것이다. 따라서 뇌세포의 기본적인 상호작용 등 뇌가 어떻게 작용하는지를 연구하고, 그런 행동을 수학적으로 모형화 해 컴퓨터로 시뮬레이션하는 데 초점을 맞춘다.이렇게 강력한 AI가 탄생하면 인간의 뇌에 가까운 구조와 작동법을 갖게 될 가능성이 높지만 원하는 대로 시스템을 조정하는 데 더 많은 시간이 소요된다.객체를 시뮬레이션해 결과를 보는 것과 시뮬레이션 결과를 원하는 대로 바꾸는 것은 또 다른 문제다.