인공지능과 빅 데이터 2주차 1 - 인공지능의 분류와 개념

인공지능, 머신러닝 딥러닝

 

좁은 인공지능- 자율주행 자동차, 시리 등 합리적으로 생각하고 행동하는 시스템이며, 한가지 또는 특정한 영역에 국한된 인공지능이다.

좁은 인공지능

한가지에만 특화된 기술들

좁은 인공지능 = 약한 인공지능

 

일반 인공지능 = 인간과 같은 인공지능

일반 인공지능

 

슈퍼 인공지능 = 인간보다 뛰어나다.

아직 구현되진 않았다.

인공지능 기술의 핵심은 ' 삶에 도움을 주고, 받을 수 있을까?'이다.

 

 

인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계

AI/ ML/ DL

분류가 목적이라기 보단 개념을 좀 더 확실하게 정립하는 것이다.

새로운 특징을 파악하는덴 분석 방법 2가 더 효율적이다.

학습 방법 1로는 이 경우에 구분할 수 없다.

 

포함관계

'머신러닝은 딥 러닝이다' 라는 말은 포함관계가 반대로 되어있다.

여기선 마케팅을 위한 인공지능 세탁기로 말했지 딥러닝 세탁기나 머신러닝 세탁기가 좀 더 올바른 말이다.

 

인공지능 - 스스로 합리적인 판단을 할 수 있는 컴퓨터 -> 알려준 것 이상의 일을 처리할 수 있어야 한다.

알려주지 않아도 합리적인 추론을 진행한다.

이 것은 프로그램 코딩을 통해 알려준 것이지 인공지능을 활용한 것은 아니다.

 

 

24도가 되어 자동으로 꺼졌다고 해도 사람들이 다시 켜는 경우가 많아질 경우 24도에서 종료온도가 점점  내려갈 것이다. 그리고 끄는 온도에 맞춰서 자동으로 꺼질 것이다.

 

이 에어컨이 인공지능이다.

 

빵 추천 시스템

인공지능이 아닌 시스템

단순한 컴퓨터 프로그래밍을 통해 구현한 것이다. 즉 인공지능이 아니다.

 

빵의 특징 등 더 많은 정보를 활용하게 된다.

정보 이상의 어떤 것들을 스스로 처리하지 못한다.

단순 프로그래밍 구현이다

 

알려주지 않은 정보 추론하기!

달달한 빵 구매 이력이 훨씬 더 많다. -> 시나몬 롤은 달달한 빵의 가능성이 높다.

 

시나몬 롤의 정보를 알려주지 않았는데 알려준 것 이상을 처리하여 인공지능임을 보여줬다.

빅 데이터의 유용성

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