인공지능 연구의 현재 상태
물론 인간과 똑같이 생각하는 것을 목표로 하는 연구도 인기가 있으며, 가상 신경망의 연구는 인간의 사고를 모방하는 것뿐만 아니라 실제적인 문제를 해결하는 데에도 쓰인다. 일반적인 컴퓨터 알고리즘으로는 해결할 수 없는 비가역적 컴퓨팅 프로세스를 사용한 패턴 인식이 필요한 경우가 대표적입니다.
MBC의 다큐멘터리 미래인간 3부작에 따르면 인공지능을 연구하는 연구진은 인간이 무리한 명령을 내릴 때 반항적인 태도를 보이도록 교육하고 있다. 작은 휴머노이드 로봇들에게 인공지능을 준 후, 연구원들이 거꾸로 가라고 명령하면, 인공지능은 뒤에 후방 센서가 없어서 거꾸로 가는 것이 위험하다는 연구원들의 명령을 거부하고, 힘들게 쌓아놓은 탑을 무너뜨리라는 명령을 3~4번 반복적으로 거부하고, 결국 인간의 울음소리를 흉내 내(!물론 인간이 AI를 설득하거나 억지로 밀어붙이면 결국 명령에 복종하게 된다. 2018년 6월에는 반사회적 인격장애 성향인 베나 48, 노만, 소피아가 개발됐는데, AI에 나쁜 내용을 주입하면 나쁜 AI가 나온다는 것을 증명하고 싶었다. 인간에 의해 만들어진 컴퓨터로 만들어진 생명체. 과학자들은 벌레의 뇌를 로봇에 넣었고 그것은 움직였다.
인공지능 기술 개발의 현재 상태
이론적인 확률이 전혀 없는 기술을 적용하며, 결과물의 질이 좋으면 인정받지만, 아래는 유명한 기술과 기법 중 일부만을 나열한 것이다. 기본적인 기술. 인접한 지형을 인식해 특정 목적지까지의 경로를 탐색하는 미로 탐색 알고리즘 로봇(마이크로마우스)이나 자율주행 차량은 기계학습 없이 작동할 수 있는 가장 기본적인 인공지능 알고리즘이다.
퍼지 이론 : 자연 언어의 모호성과 같은 자연의 모호성 상태를 정량적으로 표현하기 위해 도입된 개념 또는 양적 값을 자연의 모호한 값으로 대체하기 위해 도입된 개념. 예를 들어, 사람이 멋지다고 느낄 때, 그들은 온도가 무엇인지 결정하고 그것을 사용합니다.
패턴 인식: 이미지, 음원, 텍스트 등 다양한 선형 및 비선형 데이터에서 특정 패턴을 찾는 것을 의미한다. 즉, 단순히 컴퓨터가 인간이 하는 것과 같은 방식으로 데이터를 판단할 수 있게 해주고, 어떤 종류의 데이터인지 구분할 수 있게 해주는 기술이라고 생각하면 된다.
기계 러닝은 컴퓨터에 인공적으로 학습 가능한 지능을 부여하는 학문이다.
ArtificialNeuronNetwork : 기계 학습 분야에서 연구되고 있는 학습 알고리즘 중 하나인데, 주로 패턴 인식에 사용되는 기술로 인간의 뇌에서 뉴런과 시냅스 사이의 연결을 프로그래밍 방식으로 재현합니다. 간단히 말해서, 가상 뉴런 (실제 뉴런의 행동 구조와 정확히 같지는 않음)을 시뮬레이터하는 것은 일반적으로 신경망 구조를 만들고 학습함으로써 적절한 기능을 제공합니다. 현재까지 밝혀진 지능을 가진 시스템 중 인간의 뇌가 가장 뛰어난 성능을 가지고 있기 때문에 뇌를 모방한 인공신경망은 상당히 궁극적인 목표를 가지고 개발된 학문이라고 볼 수 있다. 2020년대에는 컴퓨터의 계산력이 무서운 정도로 발전하여 그에 따라 떨어지는 데이터의 양과 종류가 증가하였고, 비정형 데이터를 처리하는 능력이 뛰어난 신경망 기술이 모든 인공지능 기술 중에서 가장 주목받고 있으며, 앞으로 더욱 주목받을 기술로 취급될 것이다. 이쯤 되면 인공지능에 관심이 있는 사람들은 수많은 인공신경망을 연결하여 층층이 쌓아놓은 인공신경망을 심부 신경망이라고 부르는 것을 눈치챘을 것이다. 우리가 잘 아는 디팍입니다.