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카테고리 없음 2020. 11. 13. 01:00

차별과 인공지능

인공지능과 차별 될 것인가?

인공지능과 차별 될 것인가? 경제의 모든 영역에서 인공지능을 기반으로 한 시스템의 채택이 계속해서 증가함에 따라 여성에 대한 잠재적 차별이 발생하거나 새로운 경력 전망이 열릴 수 있습니다. 두 번째 시나리오를 달성하기 위해 무엇을 해야하는지에 대해 알아 봅시다. 수년 동안 인공지능이 노동 시장을 변화시킬 것이라는 논쟁이 꾸준히 있었습니다. 오늘날의 초점은 미래의 불가피성에서 세계가 언제 어떻게 변할 것이며 그것이 우리 모두에게 무엇을 의미하는지에 대한 평가로 옮겨졌습니다. 인공지능을 만들려는 시도가 여러 번 있었지만 영화와 책에서 묘사되는 인공지능은 아직 구축 되기까지는 아직 먼 길입니다. 틈새 작업을 해결하고 많은 양의 데이터에서 패턴을 찾을 수있는 좁은 스마트 알고리즘이 많이 있습니다. 예를 들어 의심스러운 거래를 중지 해야하는지 허용 해야하는지, 화물을 어디로 보내야하는지, 대출을 받아야하는지 등을 결정하는 데 도움이 됩니다. 이러한 시스템의 실수 가능성은 사람의 성능에 비해 훨씬 낮습니다. 인간의 의사 결정을 보완하거나 대체 할 수있는 알고리즘의 추가 개발은 일상적인 의사 결정을 요구하는 역할의 수를 줄여 줄 것이고 이는 여성이 종종 수행하는 것입니다. 여행사, 택시 배달원, 점원 및 기타 직업의 밝은 미래를 상상하기는 이미 어렵습니다. IMF의 예측에 따르면 연구원들은 여성이 보유한 일자리가 향후 30년 뒤에 20% 정도 자동화 될 것입니다. 초점은 또한 이러한 알고리즘을 설계하는 것으로 이동합니다. 점점 더 많은 결정이 여성에게 유리하지 않고 자동으로 이루어집니다. 예를 들어 4년 전 세계 최대 온라인 소매업 체인 아마존은 여성 개발자를 차별했기 때문에 자동화 된 이력서 검토 시스템을 해산해야 했습니다. 이러한 상황은 기계 학습 모델을 훈련하는데 사용 된 데이터 가 10년 동안의 채용 기록을 나타내었기 때문에 발생했습니다 . 당시 대부분의 후보자는 남성이었지만 이것이 남성이 기술 분야에서 더 뛰어나다는 것을 증명하지는 않습니다. 알고리즘이 점점 더 많은 결정을 내릴 수 있다는 점을 고려할 때 유사한 부작용이 문제가 될 수 있습니다. 알고리즘은 기존 데이터 세트 내에서 패턴을 찾는다고 널리 알려져 있습니다. 그러나 데이터에 초점을 맞추면이 문제의 두 가지 측면, 즉 기존 알고리즘의 한계와 더 중요한 것은이를 훈련하는 사람들의 역할을 잊기 쉽습니다. 대부분의 알고리즘은 데이터에 대해 전혀 이해하지 않고 데이터 내에서 상관 관계를 포착합니다. 문제를 해결하고 올바른 질문을 할 수있는 사람들이 참여하지 않는 한 최고의 데이터조차도 의미가 없으므로 알고리즘은 단순히 우리 자신의 편견을 반영 할 것입니다. 인공지능 시스템 개발자는 데이터 세트가 형성되는 방식을 주의 깊게 모니터링 하고 발생할 수있는 모든 편향을 추적해야 합니다. 그리고 알고리즘에 의한 실수를 추적해야 합니다. 때로는 오류 비율이 매우 낮지만 한 그룹의 사람들과 관련이 있을 수 있습니다. 예를 들어서 채점 모델은 차이나 타운 거주자에게 대출을 제공하는 것을 체계적으로 거부합니다. 그러한 행동은 우리가 의사 결정에 대한 책임을 점점 더 시스템으로 옮기고 있기 때문에 특히 위험합니다. 현재 사용중인 일부 고급 알고리즘은 해석조차 할 수 없고 특정 결정이 내려진 이유 또는 영향을 준 요인을 이해할 수 없습니다. 여성들은 이미 정직하고 공정한 대우를 받기 위해 많은 에너지를 소비합니다. 아마도 법적 근거가 필요합니다. 일부 규제 기관은 이미 이 문제를 해결했습니다. 예를 들어서 유럽연합 일반 데이터 보호 규정은 기업이 인공지능 시스템이 내린 결정의 이유를 설명하고 차별을 방지하기 위해 모니터링 하도록 요구합니다. 현재는 대기업과 정부 만이 최첨단 인공지능 모델을 출시하는 데 필요한 소프트웨어와 하드웨어를 감당할 수 있습니다. 이 장벽은 기술이 널리 사용되기 전에 몇 가지 기본 규칙을 설정하는 데 사용할 수 있습니다. 많은 미래 학자들은 여성의 성공 가능성에 대해 낙관합니다. 왜냐하면 이 용감한 신세계에서 가장 가치있는 기술은 알고리즘이 습득 할 수없는 소프트 기술과 감성 지능의 사용입니다. 따라서 조직의 약 85%는 감성 지능이 향후 성공의 전제 조건이 될 것이라고 믿고 있습니다. 새로운 노동 시장은 전통적으로 여성과 관련된 특성인 연민, 멀티 태스킹, 협력 및 공감을 중요하게 생각합니다. 이는 여성이 고용 될 가능성이 더 크다는 것을 의미합니다. 그러나 여기에는 다른 뉘앙스가 있습니다. 인공 지능이 지배하는 세상에서 성공하려면 재교육과 적응의 훌륭한 작업이 필요합니다. 결국 살아남는 것은 가장 강력하고 지능적인 사람이 아니라 변화에 가장 적응할 수있는 사람입니다. 그러나 적응할 수 없기 때문에 여성에게 추가적인 위험이 발생할 수 있습니다. 자동화의 새로운 과제가 기존의 어려움에 추가되어 양성 평등의 장벽을 만듭니다. 이제는 직업, 고용주, 산업 및 국가를 그 어느 때보 다 쉽게 변경할 수 있으므로 직원 간의 이동성과 유연성이 필요합니다. 여성은 집에서 두 번째 직업을 갖기 때문에 남성보다 이동성이 떨어지는 경우가 많습니다. 더욱이 그들은 종종 네트워킹에서 제외되어 남성이 기술을 향상시키고 멘토를 찾고 새로운 고용 기회를 찾을 수 있습니다. 반면에 기업은 직원들이 자동화 할 수 없는 기술을 개발하도록 유도하는 데 더 많은 동기를 부여 할 것입니다. 여성이 적극적이고 적응할 수 있다면 더 많은 고용 기회를 갖게 될 것입니다. 아무도 필요로 하지 않는 것을 잘하는 것이 가장 큰 시간 낭비라는 것을 명심해야 합니다. 미래에는 협상 능력과 입지를 다지는 능력, 추세를 파악하고 전략을 구축하는 능력이라는 두 가지 범주의 기술이 가장 중요 할 것입니다. 그렇기 때문에 조직에는 기계와 사람 모두와 대화 할 수있는 직원이 필요합니다. 최근에 기술이 크게 민주화 되어 인공지능을 사용하기 위해 박사 학위가 필요하지 않습니다. 오늘날은 직업이 데이터 분석과 전혀 관련이 없더라도 처음에는 복잡해 보이는 기술의 기초에 대한 통찰력을 얻기에 가장 좋은시기입니다. 경영진이 최소한 다양한 유형의 데이터를 분석하기 위한 머신 러닝 방법에 익숙해지는 것이 유용 할 것입니다. 이러한 분석을 통해 특정 영역에서 인공지능 구현을 위한 사용 사례를 평가하고 디지털 전환을 위한 효과적인 전략을 구축 할 수 있습니다. 프로그래밍 및 기계 학습 모델 생성과 같은 주제에 대한 심층 분석 및 실용적인 기술 습득은 일상적인 분석을 실행하고 의사 결정 프로세스를 자동화하려는 사람들에게 유용 할 것입니다.

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카테고리 없음 2020. 11. 11. 19:04

물리 치료 분야에서의 인공지능

물리 치료 분야에서 인공지능은 어떨까?

물리 치료 분야에서 인공지능은 어떨까? 이 게시글은 다른 많은 게시글 보다 훨씬 더 복잡하고 다양하기 때문에 의료 산업으로 계속해서 돌아가게 됩니다. 그동안 의료산업에서 인공지능의 범위는 방사선학에 중점을 두고 수술실로 이동 했으며 백 오피스에서 논의 되었습니다. 보험 및 제약 사기는 인공지능을 통한 위험 분석이 유용한 분야입니다. 그러나 이제는 인공지능 솔루션에 적용 할 수 있는 또 다른 영역이 있습니다. 많은 사람들이 이차적이라고 생각하고 있지만 실제로는 의료의 중요한 부분을 차지하고 있는 물리 치료분야 입니다. 몇 년 전에 흥미로운 자동차 충돌 사고를 당했고, 몇 년 전까지 만해도 자신이 생각했던 것 만큼 젊지 않다는 것을 증명 한 사람으로서 무릎을 부어서 물리 치료의 필요성을 인식합니다. 물리 치료의 기본은 매우 간단해 보입니다. 손상된 신체 부위의 반복적인 움직임을 유발하는 치료법을 설계하고 그 움직임을 분석한 다음에 환자와 의료계에 피드백을 제공하여 둘 다 개선하는 데 도움을 줍니다. 복잡한 것으로 판명 될 수있는 것은 그 동작의 영향을 포착하고 분석하는 것입니다. 인간 물리 치료사는 많은 움직임을 볼 수 있지만 현실적으로 필요한 모든 정보를 정확하게 포착하는 것은 불가능합니다. 스워드 헬스는 이 고유한 의료 분야에 초점을 맞춘 회사입니다. 그들은 젊은 회사이기 때문에 몇 가지 주요 치료 분야에 집중하고 있습니다. 그 회사의 대표는 엉덩이, 무릎, 허리, 어깨, 손목 및 목은 미국의 모든 근골격 문제의 90% 이상을 차지하고 있기 때문에 원격으로 복구하려면 학습하고 확장 할 수있는 기술이 필요하다고 주장하고 있습니다. 테스트에서 성별 편향에 대한 한 가지 방법을 살펴보면 다음과 같습니다. 별도의 콜 아웃 섹션을 지원하는 흥미로운 영역 중에 하나는 테스트에서 종종 문제가 되는 편향 문제입니다. 우리는 시각 신경망이 유색 인종 여성을 식별하는 데 문제가 있다는 것을 알고 있습니다. 인공지능 이외의 많은 약물 실험에는 어린이, 임산부 및 해당 약물이 필요한 기타 인구 통계가 포함되지 않습니다. 물리 치료는 이러한 문제를 피할 수있는 의료 분야입니다. 물리 치료를 받는 다양한 인구 통계에 대한 정보가 이미 많이 있습니다. 훨씬 더 많은 정보를 추적하고 개인 정보 보호를 위해 익명으로 처리했지만 인구 통계 학적 정보로 분석 할 수있는 능력은 사용 가능한 정보를 기반으로 훨씬 더 많은 세분화로 치료를 시작한 다음 직접적이고 구체적인 결과를 기반으로 개별적으로 신속하게 조정할 수 있음을 의미합니다. 보다 상세한 세분화를 기반으로 한 패턴으로 시작하여 사례별로 치료를 변환하면 다른 의학 분야 또는 일부 의료진의 마음에 내재 된 편견 문제가 제거됩니다. 그리고 현실 세계의 인공지능은 다른 기술과의 통합을 의미하는 것입니다. 정기적으로 언급했듯이 인공지능은 솔루션이 아니라 도구입니다. 이 회사는 기계 학습만을 다루는 것이 아닙니다. 그들은 무선 통신을 통해서 시스템으로 전송되는 운동학과 함께 정보를 캡처하는 센서를 만듭니다. 그런 다음 여러 기술을 사용하여 데이터를 처리 할 수 있습니다. 딥 러닝과 통계적 선형 회귀를 혼합하여 치료의 진행 상황을 이해합니다. 치료 변경은 시스템이 변경을 제안하는 반 자동화 될 수도 있습니다. 치료법을 선택하는 것은 규칙 기반 프로세스이기 때문에 딥 러닝이 필요하지 않습니다. 환자를 다루는 모든 의료 분야와 마찬가지로 미국에서 보건국은 새 기기와 업데이트 된 기기의 허가를 요구합니다. 하드웨어와 인공지능의 차이는 변경시 각 부분이 어떻게 처리되는지에 따라 쉽게 알 수 있습니다. 하드웨어 구성 요소가 변경되면 매우 빠른 분석 및 승인을 위해 세부 사양을 보건국에 보낼 수 있습니다. 규제 기관은 인공지능, 특히 신경망을 관리하는 방법에 대한 분석 초기 단계이므로 프로세스가 하드웨어보다 느릴 수 있습니다. 인공지능은 대부분 인공지능 회사의 잘못으로 인해 여전히 암울한 영역입니다. 예를 들어서 그들은 신경망인 블랙 박스에 대해 이야기하는 것을 좋아하지만, 레이어를 알고 노드, 코드 및 가중치를 알고 있습니다. 추론의 일부는 여전히 쉽게 설명 할 수 없지만 의무적으로 규제 기관에 제공 할 수있는 기업이 훨씬 더 많습니다. 그러한 투명성이 부족한 상황에서 인간을 위한 적어도 단기적인 직업 안정을 기대하는 것이 좋습니다. 그들은 인공지능 대한 감독과 인공지능이 예후를 내리는 것이 아니라 인간에게 옵션을 제공한다고 말하는 법적 커버로서 루프에 남아 있어야 합니다. 딥 러닝 및 기타 기계 학습 기술은 의료 분야에서 중요한 위치를 차지하지만 다른 기술과 함께 전체 환자 치료 프로세스에 통합되어야 합니다. 잠재적인 신약을 조사하는 연구 시설에서 자체적으로 작동하는 딥 러닝 시스템과 달리 인공지능은 다른 기술과 잘 작동을 해야하며 환자와 더 가까울수록 처리해야 합니다. 물리 치료는 환자의 결과를 개선하기 위해 규제 프레임 워크 내에서 상호 작용하는 인간, 하드웨어 및 소프트웨어를 포함하는 환자 치료의 규칙적이고 가시적 인 부분이기 때문에 필요한 성장의 탁월한 측면입니다. 향후 물리 치료 분야에도 인공지능이 더욱 도입되기 시작한다면 훨씬 많은 발전이 있을 것입니다. 그동안은 인간에 의지한 진료로 인해 환자의 상태를 정확하게 판단하는 것이 쉽지 않았지만 인공지능의 도입으로 정밀한 상태 파악이 가능해 지고 해결책도 제시함으로써 물리 치료 분야도 의료의 중요한 한 분야가 될 것입니다. 그렇기 때문에 더욱 인공지능 개발에 박차를 가해야 할 것입니다.

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카테고리 없음 2020. 11. 9. 21:16

인공지능이 낙농업을 돕는 방법

인공지능으로 낙농업을 어떻게 도울까?

인공지능으로 낙농업을 어떻게 도울까? 인공지능이 적절한 데이터를 제공 할 수 있다면 낙농 산업의 판도를 바꿀 수 있습니다. 소규모 농가를 돕는 인공지능의 잠재력을 실현하려면 오픈 소스 낙농 데이터 스택이 필요합니다. 그리고 더 많은 유제품 중심의 정부 정책이 필요합니다. 2017년에 인도는 유럽 연합을 능가하여 세계에서 가장 큰 우유 생산 국가가 되었으며 현재는 세계 우유 생산량의 약 31%를 생산하고 있습니다. 총 1억 명의 낙농가가 있으며 대부분이 3~4마리의 소를 소유하고 있는 인도의 낙농 시장은 약 3,150억 달러 규모의 시장이며 세계에서 가장 빠르게 성장하는 시장 중 하나입니다. 인도는 또한 세계에서 우유를 가장 많이 소비하는 국가로 인도 산업에 엄청난 잠재력을 시사합니다. 그러나 시장은 매우 세분화 되어 있으며 신원 도용, 질병 확산, 농부와 보험 회사 간의 불신 등의 문제로 가득 차 있습니다. 다음은 인공지능이 산업을 변화시키고 소규모 농민의 삶을 개선 할 수있는 네 가지 방법과 민관 파트너십이 성공을 보장하는 열쇠가 될 수있는 방법입니다. 유럽연합 국가, 영국 및 미국을 포함한 많은 국가의 소는 당국이 감염성 질병 발생을 추적하고 정부 계획의 효과적인 시행을 보장하며 보험 청구를 하는 데 사용하는 소여권을 가지고 있습니다. 실제로 이것은 많은 소가 귀에 구멍을 뚫은 꼬리표로 식별된다는 것을 의미합니다. 이 태그는 동물에게 고통스러울 뿐만 아니라 신뢰할 수 없습니다. 인도를 포함한 일부 개발 도상국에서는 농부들이 소의 귀를 잘라 신원 사기를 저지르고 사기 보험 청구를 합니다. 소 안면 인식은 이 소의 정체성 문제에 대한 완벽한 솔루션입니다. 또한 최근 머신 비전의 발전 덕분에 기술적으로 검증 된 솔루션입니다. 이 솔루션은 부유한 농부를 만들기 위해서, 그리고 강력한 가축 식별 메커니즘을 구축하기 위해 정부와 규모와 직장에서 기술을 생산하기 위해 노력하고 있습니다. 이 기술은 가축 보험, 가축 대출 및 정부 보조금과 같은 여러 보조 서비스의 기초가 될 수 있습니다. 이러한 솔루션은 농민과 보험 회사 간의 관계를 개선 할 수도 있습니다. 가축 보험 시장에서 8%의 미미한 침투율은 많은 양의 신원 사기로 인해 농부와 보험 회사 사이에 엄청난 불신이 있다는 사실을 지적 합니다. 따라서 자동화 된 감지 및 검사 메커니즘은 농부와 보험 회사 간의 신뢰를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 소의 건강은 우유 생산과 직접적으로 연결되어 있다는 점을 고려할 때 모든 낙농업에서 가장 중요한 측면입니다. 낙농업에서 가장 흔한 질병 중 하나인 준 임상 유방염과 같은 질병은 인도 낙농업에 연간 10억 달러의 비용을 지출합니다. 현재 가축 건강 모니터링 산업은 보행 패턴, 반추 패턴 및 온도 변화를 포함한 가축의 실시간 데이터를 수집하기 위해 IoT 장치에 의존하고 있습니다. 낙농 업계에서 가장 인기있는 IoT 기기는 목줄로 가축의 목을 감싸고 매초마다 많은 양의 데이터를 전송합니다. 이 데이터는 특히 소의 열 증상, 무증상 질병 등을 감지하는 데 사용할 수 있습니다. 무팜에서는 이 문제에 다른 방식으로 접근하고 있습니다. 마이크로소프트와 협력하여 젖소 이미지를 사용하여 소의 무증상 유방염 여부를 감지하는 머신 비전을 사용하는 제품을 만들고 있습니다. 알고리즘은 예측을 위해 더 많은 기능 중에서 유방의 표시 또는 변색의 변화를 감지합니다. 또한 세 가지 각도에서 소의 이미지를 사용하여 BCS를 측정하는 프로젝트도 진행하고 있습니다. 가축 거래는 현재 매우 조직화 되지 않은 또 다른 영역이며 엄청난 개선 범위가 있습니다. 소의 가격은 현재 구매자와 판매자 간의 협상을 기반으로 결정되고 있습니다. 우유 생산량, 나이, 건강 기록, 형제 및 댐에 대한 정보를 포함하여 가축의 역사를 얻을 수 있다면 가축 가격이 거래소의 주식처럼 표시되는 기계 학습 모델을 사용하여 가축의 실시간 가격 교환을 생성 할 수 있습니다. 또한 구매자와 판매자는 투명한 플랫폼을 통해 상호 작용할 수 있습니다. 인도의 농촌 인구를 재정적으로 포함하거나 은행이 없는 사람들을 금융하는 것은 은행 인구를 전체적으로 36%에서 82%로 증가시킨 정부 정책의 여러 노력에도 불구하고 큰 도전이었습니다. 그러나 인도에서 거래의 약 75%는 현금을 통해 이루어 집니다. 인도 시골에 대해 이야기 할 때 숫자는 훨씬 더 나빠지고 국가의 낙농 부문은 매우 세분화되어 있으며 조직화 된 부문이 시장의 약 28%를 차지합니다. 디지털 금융 발자국이 없기 때문에 신용이 절실한 많은 농부들은 공식적인 출처로부터 신용을 얻을 수 없습니다. 비공식적 신용 출처는 때때로 높은 이자율과 비인도적인 기억 방법으로 인해 농부의 상태를 악화시킵니다. 인공지능은 농부의 신용도 점수를 간접적으로 계산하고 그 점수를 바탕으로 대출을 제공함으로써 이 문제를 해결할 수 있습니다. 업계의 여러 회사는 심리 측정 설문지, 소셜 미디어 및 네트워크 연결, 전화, 앱 사용, 문자, 전화 통화 및 유사한 데이터 세트와 같은 비전통적인 데이터를 사용하여 농부의 신용도를 계산하고 대출을 연장하고 있습니다. 인도 낙농 부문의 인공지능 비전을 달성하는 데는 세 가지 주요 과제가 있습니다. 첫째는 이러한 혁신의 가장 큰 장애물 중 하나는 데이터 세트 가용성의 부족입니다. 건강 모니터링, 금융 상품 및 가축 거래 시장과 같은 인공지능 솔루션을 개발하는 데 사용할 수 있는 표준화 된 데이터 세트가 없습니다. 이러한 솔루션이 존재하려면 정부와 민간 조직이 협력하여 유제품 데이터 스택을 만들어야 합니다. 정부는 농가별 가축 프로파일링 데이터, 가축 유전학 데이터 및 우유 생산량 데이터를 제공하여 기여할 수 있습니다. 민간 조직은 재무 기록 데이터 세트, 소규모 농가를 위한 저렴한 IoT 장치 및 최신 기술 리소스로 기여할 수 있습니다. 둘째는 대부분의 정부 정책과 이니셔티브는 낙농 부문이 아닌 작물 농업 부문에서 실행됩니다. 정부는 유제품을 농부들의 2차 수입원으로 보고 있기 때문에 새로운 정책이 먼저 농작물 농업 부문에 배치 된 다음 낙농업으로 전환됩니다. 예를 들어서 축산 및 낙농 용 파슈 기산 신용 카드는 KCC 이후 20년 만에 출범했으며 농민을 위한 데이터베이스인 국가 디지털 농업 청사진 제도는 그렇지 않았습니다. 출시 첫 단계에 오픈 소스 유제품 데이터를 포함합니다. 셋째는 고급 기술 솔루션을 농촌 인구로 확장하는 것이 어려울 수 있습니다. 인공지능이 인도의 낙농 산업을 파괴하고 농부를 돕기 위해서는 정부가 혁신가가 소규모 농민의 삶과 소득을 개선 할 수 있도록 생태계를 만들어야 합니다. 최선의 방법은 이러한 기회를 활용할 수있는 다중 이해 관계자 파트너십을 구축하고 공동으로 인도에서 인공지능 지원 유제품 시장으로 가는 길을 만드는 것입니다.

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카테고리 없음 2020. 11. 8. 00:19

전세계 모바일 인공지능 예측

2027년 인공지능 모바일 시장은 어떨까?

2027년 인공지능 모바일 시장은 어떨까? 전세계 모바일 인공지능 시장은 2020년에서 2027년까지 엄청난 성장을 할 것으로 예측되고 있습니다. 인텔리전스 인공지능 시장에 대한 데이터 브리지 시장 조사 보고서는 분석 및 통찰력을 제공합니다. 시장 성장에 미치는 영향을 제공하면서 예측 기간 동안 널리 퍼질 것으로 예상되는 다양한 요인에 대해 설명합니다. 인공지능은 독립적으로 결정을 내릴 수있는 시스템입니다. 데이터가 시스템에 제공되고 그에 따라 인공지능 시스템을 만들기 위해 훈련되는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 인공지능은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 로봇 프로세스 자동화 및 고급 기계 학습과 같은 다양한 범주로 구분됩니다. 인공지능은 또한 우수한 카메라, 인공지능 기반 얼굴 인식, 효율적인 배터리 등을 제공하기 위해 매일 당사의 모바일 프로세서에서 사용됩니다. 따라서 모바일 칩셋 제조업체가 출시 한 최신 칩은 인공지능 기능으로 가득 차 있습니다. 인공지능에 대한 소비자의 수요 증가는 모바일 프로세서, 모바일 기술 발전 활성화 프로세서 제조업체와의 상승 클라우드 기반 서비스와 함께 인공 지능의 입양 성장, 인지의 IoT 글로벌 모바일 성장하는 구동 요인을 계산하고 가장자리를 인공지능 시장. 숙련 된 인력 부족과 높은 인공지능 프로세서 비용은 글로벌 모바일 인공지능 시장의 제약 요인입니다. 카메라 애플리케이션을 위한 저렴한 전용 칩과 연구 개발에 대한 더 많은 투자는 글로벌 모바일 인공지능 시장의 새로운 기회입니다. 인공지능 알고리즘의 불규칙성과 개인 정보 보호 및 보안 문제는 여전히 전세계 모바일 인공지능 시장에 주어진 과제입니다. 이 모바일 인공지능 시장은 새로운 최근 개발, 무역 규정, 수입 수출 분석, 생산 분석, 가치 사슬 최적화, 시장 점유율, 국내 및 현지 시장 참여자의 영향에 대한 세부 정보를 제공하고, 새로운 수익 주머니, 변화 측면에서 기회를 분석합니다. 모바일 인공지능 시장은 기술, 구성 요소 및 응용 프로그램을 기반으로 분류됩니다. 세그먼트 간의 성장은 틈새 시장 성장과 전략을 분석하여 시장에 접근하고 핵심 애플리케이션 영역과 목표 시장의 차이를 결정하는 데 도움이 됩니다. 위에서 언급 한 바와 같이 글로벌 모바일 인공지능 시장을 분석하고 시장 규모, 볼륨 정보를 국가, 기술, 구성 요소 및 응용 프로그램별로 제공합니다. 모바일 인공지능 시장 보고서에서 다루는 국가는 북미, 브라질, 아르헨티나 및 남미의 일부인 남미, 독일, 이탈리아, 영국, 프랑스, 스페인, 네덜란드의 미국, 캐나다 및 멕시코입니다. 벨기에, 스위스, 터키, 러시아, 유럽의 나머지 유럽, 일본, 중국, 인도, 대한민국, 호주, 싱가포르, 말레이시아, 태국, 인도네시아, 필리핀, 아시아 태평양의 나머지 아시아 태평양, 사우디 아라비아, 아랍에미리트, 남아프리카, 이집트, 이스라엘, 중동 및 아프리카의 일부도 포함됩니다. 아시아 태평양 지역은 스마트 폰 사용자의 증가와 함께 인터넷 서비스의 보급이 증가함에 따라 모바일 인공지능 시장의 성장을 지배 할 것입니다. 또한 주요 통신 제공 업체의 존재로 인해 이 지역은 막대한 투자를 유치하고 있습니다. 보고서의 국가 섹션은 또한 시장의 현재 및 미래 동향에 영향을 미치는 국내 시장의 개별 시장 영향 요인 및 규제 변화를 제공합니다. 다운 스트림 및 업스트림 가치 사슬 분석, 기술 동향 및 포터의 다섯 가지 힘 분석과 같은 데이터 포인트, 사례 연구는 개별 국가의 시장 시나리오를 예측하는 데 사용되는 포인터 중 일부입니다. 또한 글로벌 브랜드의 존재와 가용성, 국내 및 국내 브랜드와의 경쟁이 크거나 부족하여 직면 한 과제, 국내 관세 및 무역 경로의 영향을 고려하여 국가 데이터에 대한 예측 분석을 제공합니다. 모바일 인공지능 시장 경쟁 환경은 경쟁사별로 세부 정보를 제공합니다. 포함 된 세부 사항에는 회사 개요, 회사 재무, 수익 창출, 시장 잠재력, 연구 개발 투자, 새로운 시장 이니셔티브, 글로벌 입지, 회사 강점 및 약점, 제품 출시, 제품 폭과 폭, 애플리케이션 우위가 포함됩니다. 위의 데이터 포인트는 모바일 인공지능 시장과 관련된 기업의 초점에만 관련이 있습니다. 데이터 브리지 시장 조사컨설팅 및 고급 조형 연구 분야의 리더입니다. 우리는 기존 및 신규 고객에게 그들의 목표와 일치하고 적합한 데이터와 분석을 제공하는 데 자부심을 느낍니다. 보고서는 생산 비용 분석, 무역 경로 분석, 추가 국가의 시장을 이해하는 대상 브랜드의 가격 추세 분석, 수입 수출 및 회색 영역 결과 데이터, 문헌 검토, 소비자 분석 및 제품 기반 분석. 대상 경쟁자의 시장 분석은 기술 기반 분석에서 시장 포트폴리오 전략까지 분석 할 수 있습니다. 원하는 형식과 데이터 스타일로 데이터가 필요한 경쟁 업체를 원하는 만큼 추가 할 수 있습니다. 전세계 모바일 인공지능은 시장은 앞으로 예측 할 수 없는 변화를 맞이하게 될 것입니다. 인공지능이 가져올 비극에 대해 여전히 논란이 많지만 그럼에도 불구하고 우리의 삶을 더욱 풍요롭게 만들어 줄 것이라 예측하고 있습니다. 단순 반복적인 작업은 인공지능에 맡기고 인간은 고차원의 중요한 선택의 기로에 있는 것들에 집중하면서 더욱 좋은 세상이 되리라 생각됩니다. 세계는 끊임없이 변화하는 복잡하고 혼란스러운 시스템이며, 이 세계를 이해하는 것은 엄청난 경제적 잠재력을 가지고 있습니다. 여기에서 인공지능이 도입되어 조직이 원인, 결과, 데이터 및 잠재력을 결정할 수 있습니다. 경제의 인과 구조를 이해할 수 있으면 기업이 미래를 더 잘 예측하고 프로세스를 최적화 할 수 있습니다. 글로벌 경제의 복잡성으로 인해 금융 회사는 전 세계의 수많은 네트워크를 모델링하기 위해 데이터 분석가와 과학자로 구성된 전체 팀을 필요로 합니다. 우리가 많은 위기에서 보았듯이 잘못되면 경제가 크게 타격을받습니다. 이 플랫폼은 대규모 자율 모델링을 수행하고 금융 부문에서 작업하는 팀의 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다.

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카테고리 없음 2020. 11. 7. 01:23

인공지능과 자율 주행 차

자율 주행차의 현재는 어떨까요?

자율 주행차의 현재는 어떨까요? 인공지능은 수백 개의 서로 다른 센서에서 생성 된 실제 단어 데이터에 신속하게 대응 할 수 있지만 거리에 도달 할 때까지는 시간이 많이 걸릴 것입니다. 최근에 자율 주행 차가 뉴스를 장식하고 기술 관련 커뮤니티를 지배하고 있습니다. 이는 공공 출퇴근 및 상품 운송에 대한 우버 이후의 중단으로 간주됩니다. 무인 자동차를 보완하는 데 사용되는 인공지능 시대에 그것들은 분명히 상상에 불과한 것이 아닙니다. 테슬라와 같은 회사는 무인 자동차에 많은 투자를하고 있습니다. 현재 웨이모는 2017년에 멈춘 후 무인 자동차 테스트를 다시 시작했습니다. 테스트는 완전히 무인 솔루션으로 이동하기에 충분한 데이터를 얻을 수 있을 때 까지 차량 내부의 운전자를 대상으로 수행됩니다. 그러나 더 자세히 알아보기 전에 자율이 무엇을 의미하는지에 논의를 해봐야 합니다. 한 업체는 최근에 고객을 위해 운전 자동화 수준이라는 표준을 명확히 하는 것을 목표로 하는 시각적인 차트를 업데이트 했습니다. 이 표준은 자동 차량의 기준 역할을 하므로 다음 항목을 포함합니다. 첫째는 운전자 지원을 위한 자동화로 이 시스템은 운전자를 지원하지만 차량을 제어하지 않는 차량 자동화의 예비 수준 또는 시작점입니다. 두번째로로는 부분 자율 주행입니다. 시 시스템은 부분적으로 제어되지만 운전자는 주로 차량의 작동을 담당합니다. 세번째로는 고도로 자동화 된 운전입니다. 이를 통해 사용자는 시스템이 더 오랜 시간 동안 차량을 제어 할 수 있습니다. 네번째로는 완전 자동 운전 시스템으로 사람의 간섭없이 차량을 운전 할 책임이 있습니다. 그러나 운전자의 존재는 여전히 필요합니다. 다섯번째로 완전 자동화 된 자동차 차량은 운전자의 도움없이 한 지점에서 다른 지점으로 완전히 이동할 수 있습니다. 그런데 자동화 수준에 따라 자율의 정의가 다릅니다. 운전자 지원 및 부분 자동화 자동차를 위한 자동화가 상업적으로 사용되는 동안 나머지 단계는 여전히테스트 조건에 있습니다. 이 글의 목적을 위해 고도로 자동화 된 운전에서 인공지능의 영향과 인공지능을 활용하여 완전 자율 주행을 현실로 구현하는 방법에 대해서 설명하여야 합니다. 자율 주행 차 사용을 보완하는 인공지능의 역할을 알아보면 규제 및 사회적 수용에 따라서 완전 자율 주행 자동차의 영향은 대중 교통 시스템의 혼란에 국한되지 않고 다른 산업을 뒤흔들 가능성도 있습니다. 자율 주행 차에 대해 이야기 할 때 인공지능에 대해 이야기하지 않는 것은 거의 불가능합니다. 인공지능은 차량이 교통 상황을 탐색하고 복잡한 상황을 처리 할 수 있도록 하는 데 사용됩니다. 또한 인공지능 소프트웨어와 카메라와 같은 기타 LoT센서를 결합하면 적절하고 안전한 운전을 보다 쉽게 보장 할 수 있습니다. 인공지능의 잠재력에 대해 논의한 후 인공지능이 자율 주행 차량의 성공을 향한 게임 체인저로 간주되는 상위 4가지 영역에 대해 이야기 해 보겠습니다. 먼저 자율 주행 차 안전을 위한 인공지능입니다. 인공지능이 운전석을 완전히 차지하기 전에 사용자, 규제 기관, 제조업체의 신뢰를 얻기 위해 부조종사로 사용되고 있습니다. 센서 전체의 데이터 피드를 분석함으로써 인공지능은 육체 및 혈액 운전자가 인적 오류를 일으키기 쉬운 상황에서 유용 할 수 있습니다. 인공지능은 차량의 비상 제아, 교차 트래픽 감지, 교통 신호와 동기화, 비상시 중단, 사각 지대에 대한 능동적 모니터링과 같은 영역에서 매우 높은 점수를 받을 수 있습니다. 이러한 기능은 운전 작업에 대한 운전자의 주의를 유지하는 데 도움이 됩니다. 그러나 차량을 운전하는 데 필요한 처리 능력은 엄청납니다. 외부 환경의 통제 없이는 수많은 변수가 있으므로 인공지능은 많은 학습이 필요합니다. 운전에 인공지능의 적용 가능성을 테스트 하는 많은 회사가 있지만 가장 주목할만한 성과는 테슬라가 수행 한 것입니다. 웨이모의 인공지능 알고리즘에는 센서, GPS, 레이더, 라이더, 카메라 및 클라우드 서비스의 실시간 데이터가 제공됩니다. 이러한 데이터는 차량 작동에 사용되는 제어 신호를 생성하기 위해 처리됩니다. 그리고 개인을 위한 선별된 클라우드 서비스에 주목해야 합니다. 인공지능은 차량의 물리적 상태를 정확하게 측정하는 데 사용할 수 있습니다. 사용에서 수집 된 데이터는 예측 유지 보수, 처방적 유지관리에 대해 처리 될 수 있습니다. 세번째로는 규제 기관 및 보험회사를 위한 정화한 피드입니다. 자동화 된 자동차의 데이터를 사용하여 교통 위반 및 클레임을 확인할 수 있습니다. 보험 관점에서 인공지능은 운전자 위험 평가, 위험도에 따라 보험 비용 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 차량의 데이터는 사고 발생시 청구를 더 빠르게 처리하는 데 사용할 수 있습니다. 그 예로 아트 파이낸셜은 인공지능 기반 동영상 앱을 통해 사용자가 스마트 폰 카메라를 사용하여 차량의 손상 영역을 스캔하여 자동 손상에 액세스 할 수 있도록 합니다. 네번째로는 드라이버 및 사용자 행동 모니터링이 가능해집니다. 자율 주행 차에서 인공지능의 적용 가능성은 안전과 같은 더 엄격한 요구 사항에 국한되지 않습니다. 인공지능은 차량 내부의 다양한 제어 및 엔터테인먼트에 사용될 수 있습니다. 인공지능은 여행 중 맞춤형 엔터테인먼트를 제공하는 데 도움이됩니다. 시간이 지남에 따라 수집 된 데이터를 기반으로 AI는 사용자 행동을 기반으로 선호도를 예측하고 처방 할 수 있습니다. 여기에는 좌석 위치 조정, 거울 조정, 에어컨 조절, 재생할 노래 등이 포함될 수 있습니다. 인공지능은 사람들이 손쉬운 이동을 경험할 수 있도록 자율 주행을 발전시키고 있습니다. 정부도 경쟁에 뛰어 들면서 투자자들이 인공지능을 기반으로 한 무인 자동차를 상업적으로 사용할 수 있도록 촉구했습니다. 2018년 8월 영국 정부는 자율 주행 차 테스트에 유리한 목적지로 기업을 유치 할 목적으로 인공지능 시뮬레이터 계획을 발표하기도 했습니다. 세상은 변화하고 있으며 인공지능은 매일 더 똑똑해지고 있습니다. 하지만 완전한 자율 주행은 아직 갈 길이 먼것이 현실입니다.

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카테고리 없음 2020. 11. 5. 14:28

농업 분야에서의 인공지능 활용

농업에서 인공지능을 어떻게 활용할까?

농업에서 인공지능을 어떻게 활용할까? 인공지능은 대부분의 산업의 영역에서 큰 영향을 미치고 있습니다. 지능형 기계를 사용하여 특정 작업을 자동화 하려는 모든 산업이 포함됩니다. 농업은 인류의 역사상 가장 오래되고 가장 중요한 직업 중 하나입니다. 또한 경제 부문에서 매우 중요한 역할을합니다. 전 세계적으로 농업은 5조 달러 규모의 큰 산업입니다. 전 세계 인구는 2050년까지 90억명 이상에 이를 것으로 예상되며 수요를 충족하려면 농업 생산량을 지금보다 70% 늘려야합니다. 세계 인구가 증가함에 따라서 토지나 물과 자원이 수요 공급 사슬을 충족하기에는 부족합니다. 따라서 우리는 더 현명한 접근 방식이 필요하고 우리가 농사를 짓는 방법에 대해 더 효율적이되고 가장 생산적이 될 수 있습니다. 이 글에서는 전통적인 농업 방법을 사용하여 농부들이 직면한 도전과 인공지능이 전통적인 방법을 보다 효율적인 방법으로 대체하고 세상이 더 나은 곳이되도록 돕는 방법으로 농업에 혁명을 일으키는 방법을 다루게 될 것입니다. 농업의 과정은 여러 부분으로 나눌 수 있습니다. 첫째는 토양 준비 과정입니다. 농민이 씨를 뿌리기 위해 토양을 준비하는 농업의 초기 단계입니다. 이 과정에는 큰 토양 덩어리를 부수고 막대기, 바위 및 뿌리와 같은 파편을 제거하는 것이 포함됩니다. 또한 농작물에 이상적인 상황을 만들기 위해 농작물의 종류에 따라 비료와 유기물을 추가합니다. 두번째로는 종자 파종 단계입니다. 이 단계에서는 두 종자 사이의 거리, 종자 심기 깊이를 관리해야 합니다. 이 단계에서 온도, 습도 및 강우와 같은 기후 조건이 중요한 역할을합니다. 세번째로는 비료 추가 단계입니다. 토양 비옥도를 유지하는 것은 농부가 영양가 있는 작물과 건강한 작물을 계속 재배 할 수 있도록 하는 중요한 요소입니다. 이러한 물질에는 질소, 인 및 칼륨과 같은 식물 영양소가 포함되어 있기 때문에 농부들은 비료를 사용합니다. 비료는 단순히 토양에서 자연적으로 발견되는 필수 요소를 보충하기 위해 농업 분야에 적용되는 심은 영양소입니다. 이 단계는 또한 작물의 품질을 결정합니다. 네번째로는 관개의 단계입니다. 이 단계는 토양을 촉촉하게 유지하고 습도를 유지하는 데 도움이 됩니다. 수중이나 과수는 작물의 성장을 방해 할 수 있으며 제대로 하지 않으면 작물이 손상 될 수가 있습니다. 다섯번째로는 잡초를 보호하는 단계입니다. 잡초는 농작물 근처 또는 농장 경계에서 자라는 원치 않는 식물입니다. 잡초가 수확량을 감소시키고, 생산 비용을 증가시키고, 수확을 방해하고, 작물 품질을 낮추기 때문에 잡초 보호가 중요합니다. 여섯번째로는 수확하는 단계입니다. 이제는 밭에서 잘 익은 작물을 수확 하는 과정입니다. 이 활동에는 많은 일꾼이 필요하므로 노동 집약적인 활동입니다. 이 단계에는 청소, 분류, 포장 및 냉각과 같은 수확 후 처리도 포함됩니다. 일곱번째로는 수확한 작물은 저장하는 단계입니다. 수확 후에 시스템의 이 단계에서 제품이 농업 기간이 아닌 다른 식량을 안전하게 보장하는 방식으로 보관됩니다. 여기에는 작물 포장 및 운송도 포함됩니다. 전통적인 농업 방법을 사용하여 농부가 직면한 과제에 도전하고 있습니다. 농업 분야에 존재하는 일반적인 문제를 나열해 보면 다음과 같습니다. 농업에서 강우량, 온도 및 습도와 같은 기후 요인은 농업 라이프 사이클에서 중요한 역할을 합니다. 삼림 벌채와 오염의 증가는 기후 변화를 가져 오므로 농부들이 토양을 준비하고 씨앗을 뿌리고 수확을 결정하기가 어렵습니다. 그리고 모든 작물은 토양에 특정한 영양분이 필요합니다. 토양에 필요한 주요 영양소는 질소, 인, 칼륨 3가지입니다. 이러한 영양소의 결핍은 작물의 품질을 저하시킬 수 있습니다. 또한 농업 라이프 사이클에서 알 수 있듯이 잡초 보호가 중요한 역할을합니다. 통제하지 않으면 생산 비용이 증가하고 토양에서 영양소를 흡수하여 토양의 영양 결핍을 유발할 수 있습니다. 이러한 문제들에 있어서 농업에 인공지능을 응용할 수가 있습니다. 농업 업계는 인공지능 기술로 전환하여 더 건강한 작물을 생산하고, 해충을 제어하고, 토양 및 재배 조건을 모니터링 하고, 농부를 위한 데이터를 구성하고, 작업량을 지원하고, 전체 식품 공급망에서 광범위한 농업 관련 작업을 개선하고 있습니다. 현재는 기후 조건의 변화와 오염 증가로 인해 농민이 종자를 파종 할 적절한 시기를 결정하기가 어렵습니다. 인공지능 덕분에 농민은 농작물 종류를 계획하는 데 도움이 되는 일기 예보를 사용하여 기상 조건을 분석 할 수 있습니다. 그리고 토양의 종류와 토양의 영양은 작물의 종류와 작물의 품질에 중요한 요소입니다. 증가로 인해 삼림 벌채 토양의 질이 저하되고 토양의 질을 결정하기가 어렵습니다. 독일에 기반을 둔 기술 스타트업은 식물 해충 및 질병을 포함한 토양의 영양 결핍을 식별 할 수 있는 인공지능 기반 애플리케이션을 개발했습니다. 이를 통해 농부는 수확 품질을 개선하는 데 도움이 되는 비료 사용 아이디어를 얻을 수 있습니다. 이 앱은 이미지 인식 기반 기술을 사용합니다. 농부는 스마트폰을 사용하여 식물의 이미지를 캡처 할 수 있습니다. 이 응용 프로그램에 대한 짧은 비디오를 통해 팁 및 기타 솔루션으로 토양 복원 기술을 볼 수도 있습니다. 그리고 드론으로 작물 건강을 분석할 수가 있습니다. 현재 한 회사는 작물 건강 모니터링을 위한 드론 기반 에리얼 이미징 솔루션을 도입했습니다. 이 기술에서는 드론이 현장에서 데이터를 캡처 한 다음 USB 드라이브를 통해 드론에서 컴퓨터로 데이터를 전송하고 전문가가 분석을 합니다. 이 회사는 알고리즘을 사용하여 캡처 된 이미지를 분석하고 농장의 현재 상태가 포함 된 자세한 보고서를 제공합니다. 농부가 해충과 박테리아를 식별하여 해충 방제 및 기타 방법을 적시에 사용하여 필요한 조치를 취할 수 있도록 도와줍니다. 농업의 인공지능 애플리케이션은 농부에게 물 관리, 작물 순환, 적시 수확, 재배 할 작물 유형, 최적의 식재, 해충에 대한 적절한 지침을 제공함으로써 농부가 부정확하고 통제 된 농업을 돕는 애플리케이션과 도구를 개발했습니다. 인공위성 및 드론으로 캡처한 이미지와 관련하여 기계 학습 알고리즘을 사용하는 동안 인공지능 지원 기술은 기상 조건을 예측하고, 작물 지속 가능성을 분석하고, 온도, 강수, 강수 등의 데이터를 사용하여 농장에서 질병이나 해충의 존재 여부 및 식물 영양 부족을 평가합니다. 연결이 없는 농부는 문자 지원 전화 및 소윙 앱과 같은 간단한 도구를 사용하여 지금 인공지능 혜택을 받을 수 있습니다. 한편 와이파이 액세스 권한이있는 농부는 인공지능 애플리케이션을 사용하여 토지에 대한 지속적으로 인공지능 맞춤형 계획을 얻을 수 있습니다. 이러한 LoT 및 인공지능 기반 솔루션을 통해 농부는 귀중한 천연 자원을 고갈시키지 않고 지속적으로 증가하는 식량 생산 및 수익에 대한 세계의 요구를 충족 할 수 있습니다. 미래에 인공지능은 농부들이 데이터를 사용하여 개별 식물 열까지 수확량을 최적화하여 농업 기술자로 진화하도록 도울 것입니다. 인공지능 기업은 농업 분야에서 여러 작업을 쉽게 수행 할 수 있는 로봇을 개발하고 있습니다. 이 유형의 로봇은 인간에 비해 더 빠른 속도로 잡초를 제어하고 작물을 수확하도록 훈련 되었습니다. 이러한 유형의 로봇은 작물의 품질을 확인하고 작물을 따고 포장하는 동시에 잡초를 감지하도록 훈련되었습니다. 이 로봇은 또한 농업 노동력이 직면 한 도전에 맞서 싸울 수 있습니다. 해충은 농작물에 피해를 주는 가장 최악의 적 중 하나입니다. 인공지능 시스템은 위성 이미지를 사용하고 인공지능 알고리즘을 사용하여 과거 데이터와 비교하고 곤충이 착륙했는지 여부와 메뚜기, 메뚜기 등과 같이 어떤 종류의 곤충이 착륙했는지 감지합니다. 그리고 농부가 가져갈 수 있도록 스마트 폰으로 농부에게 경고를 보냅니다. 필요한 예방 조치를 취하고 필요한 해충 방제를 사용하므로 인공지능은 농부가 해충과 싸우는 데 도움이됩니다. 결론적으로 농업의 인공 지능은 농부들이 농업을 자동화하도록 도울뿐만 아니라 더 적은 자원을 사용하면서 더 높은 작물 수확량과 더 나은 품질을 위해 정확한 재배로 전환합니다. 기계 학습 또는 인공 지능 기반 제품 또는 농업, 드론 및 자동화 기계 제작을 위한 교육 데이터와 같은 서비스를 개선하는 데 관여하는 회사는 향후 기술 발전을 통해 이 분야에 더 유용한 응용 프로그램을 제공하여 전 세계가 식품 생산 문제를 해결할 수 있도록 지원할 것입니다.

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카테고리 없음 2020. 11. 4. 17:41

인공지능의 신뢰성

인공지능에 대한 편견을 줄일 수 있을까?

인공지능에 대한 편견을 줄일 수 있을까? 인공지능의 사용이 보험 분야에 까지 확장됨에 따라 정확한 결과를 제공하면서 동시에 편견을 줄여야합니다. 보험 분야는 결정의 사업 입니다. 이것은 보험의 계약에서 갱신에 이르기까지 그리고 클레임 프로세스 전반에 걸쳐 정책 라이프 사이클 전반에 걸쳐서 특히나 그렇습니다. 매일 보험 전문가는 보험사와 피보험자 모두에게 영향을 미치고 있고 비즈니스에 지속적인 영향을 미칠 수있는 중요한 선택을 연속적으로 합니다. 그들은 새로운 정책과 관련된 위험의 정도와 같은 질문에 대답합니다. 위험을 인수 할 가치가 있으며 그러한 위험을 가장 효과적으로 완화하기 위해 정책을 어떻게 작성 해야할지에 대해 알아보면 다음과 같습니다. 보험 계약자가 청구를 할 때 청구 전문가는 그것이 합법적인지 또는 사기의 징후를 보이는지에 대해 결정을 해야합니다. 보험 계약자는 보험사의 개입이 없이 온라인으로 청구를 관리하는 것을 선호하는 경향이 있습니다. 그리고 청구 전문가가 관련된 경우 청구가 시간과 노력을 절약하기 위해 직접 처리 및 빠른 지불에 적합하다고 봅니다. 보험사는 보험을 인수하고 보험금을 청구하는 과정에서 수백 가지의 거시적 결정과 미시적 결정을 내리게 됩니다. 지난 몇 년 동안 보험 회사 경영진은 인공지능이 정책의 수명주기 전반에 걸쳐 의사 결정을 자동화 하거나 최적화하는데 어떻게 도움이되는지에 대해 탐구를 해 왔습니다. 클레임 프로세스에 관해서 인공지능이 제공하는 가능성을 더 잘 이해하게 되면서 보험 시장 참여자가 이러한 기술에 더 많이 투자하기 시작했습니다. 인공지능은 신뢰의 문제입니다. 인공지능 대한 업계의 편안함 수준이 빠르게 증가하고 있지만 한 가지 중요한 질문이 여전히 남아 있습니다. "로봇의 결정을 믿을 수 있습니까?" 이 질문에 대한 답은 특히 인공지능이 정확한 결정을 빠르고 효율적으로 내리는 데 필요한 상황에서 중요합니다. 많은 사람들이 인공지능을 블랙박스 기술로 보고 있기 때문에 인공지능을 통해서 도출 된 결정이 반드시 최선이 아닐 수도 있다는 우려가 있습니다. 많은 사람들에게 그들의 우려의 근거는 편견에 관한 것에 불과합니다. 중요한 결정을 내리기 위해서 신뢰하는 알고리즘이 과도하게 영향을 받는지 않는지 어떻게 알 수 있는지에 대해 알고싶습니다. 성별, 민족성, 고객이 거주하는 지역 또는 기타 잠재적으로 문제가 있는 데이터와 같은 요소가 "이 주장이 의심 스럽습니까?"와 같은 결정에 영향을 미치지 않는다고 믿을 수 있는지에 대해서는 확답할 수가 없습니다. 그러기 위해서는 편견 최소화가 필요합니다. 좋은 소식은 업계가 주의를 기울이고 편견의 위험을 최소화 하기 위한 조치를 취하고 있다는 것입니다. 예를 들어서 2019년 유럽 위원회가 모은 52명의 전문가 그룹이 신뢰할 수있는 인공지능을 위한 윤리 규칙을 발표 했습니다. 위원회의 목표는 윤리적이고 지속 가능하며 인간 지향적이며 기본 가치와 권리를 존중하는 모든 경제 부문에서 윤리적이고 신뢰할 수있는 인공지능의 개발 및 채택을 지원하는 것입니다. 이는 인공지능 시스템은 사람을 해치거나 속이도록 설계 되어서는 안되며 부정적인 결과를 최소화하는 방식으로 구현되어야한다고 전미 보험 국장 협회가 최근 채택한 지침과 매우 유사합니다. 그리고 편향되지 않은 알고리즘을 구축해야 합니다. 특히 인공지능을 사용하여 청구 및 인수 프로세스에서 더 나은 의사 결정을 지원할 때 편견의 영향을 줄일 수 있는 위치에 이미 있습니다. 업계는 해결하려는 문제를 재고해야 합니다. 이러한 문제는 여러 하위 문제로 분해되고 개별적으로 처리되어 최적의 결과를 도출해야 합니다. 이 개념의 예는 인공지능을 사용하여 잠재적인 사기성 주장을 식별하는 것입니다. 인공지능이 청구가 사기인지 여부를 판단하려고 해서는 안된다는 점을 이해하는 것이 특히 중요합니다. 인공지능은 주장의 다양한 측면에 대한 결정을 내려 의심 여부를 결정해야합니다. 따라서 알고리즘은 의심스러운 행동을 식별하고 의심의 정도를 결정하도록 설계되어야 합니다. 기본적으로 보험 계약자의 인종이나 성별 또는 거주 지역 때문에 청구가 의심되는 것은 아닙니다. 알고리즘은이 사실을 확실하게 나타내야합니다. 다음으로 인공지능의 인간적 요소를 알아봐야 합니다. 인공지능은 그 뒤에 있는 인간 만큼 훌륭 하다는 점을 지적하는 것도 중요 합니다. 청구 사기를 감지하기 위해서 인공지능을 사용하는 예에서 목표가 로봇이 사기를 말한다는 결과를 낳는 알고리즘을 생성하는 것이라면 이것은 잘못된 것입니다. 대신에 로봇은 사기를 생각하고 그 이유를 생각한다는 목표를 향해 노력하여 올바른 결과에 도달하도록 해야합니다. 뿐만 아니라 인간은 로봇이 내린 결정이 옳은지, 어떻게 그 결정을 내렸는지 결정하기 위해 로봇이 사기를 생각한다는 결과를 확인해야 합니다. 인공지능이 옳은 시점과 잘못된 시점을 알리는 것이 중요합니다. 기본적으로 더 나은 편향되지 않은 인공지능을 구축하는 것은 인간과 로봇이 나란히 작업하고 서로 학습하고 그에 따라 조정하는 프로세스입니다. 마지막으로는 로봇의 신뢰성을 유지해야 합니다. 인공지능은 규모에 맞는 정확하고 효율적인 의사 결정을 가능하게 하여 보험사에게 놀라운 비즈니스 가치를 제공 할 수있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이를 효과적으로 수행하려면 업계는 최상의 의사 결정을 내릴 수 있도록 설계된 인공지능을 구축하고 배포하는데 부지런 해야 합니다. 이것은 근본적으로 편견이 없음을 의미하고 있습니다. 로봇이 올바른 일에 집중하고 올바른 결정을 내릴 때 강화하고 그렇지 않은 경우 알고리즘을 미세하게 조정함으로써 로봇을 신뢰할 수 있게 유지할 수 있습니다.

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카테고리 없음 2020. 11. 1. 23:55

인공지능의 3가지 유형

인공지능에는 어떤 유형이 있을까?

인공지능에는 어떤 유형이 있을까? 인공지능에는 좁거나 약한 인공지능, 일반 또는 강한 인공지능, 초 인공지능 3가지 유형이 있습니다. 우리는 현재 좁은 유형의 인공지능만을 달성했습니다. 기계 학습 기능이 계속 발전하고 과학자들이 일반 인공지능을 달성하는데 가까워지면서 인공지능의 미래에 대한 이론과 추측이 순환하고 있습니다. 현재 두 가지 주요한 이론이 있습니다. 하나의 이론은 많은 공상 과학 영화에서 묘사 된 것처럼 초 지능형 로봇이 인류를 없애거나 모든 인류를 노예로 만드는 디스토피아적 미래에 대한 두려움을 기반으로 합니다. 다른 이론은 인간과 로봇이 함께 일하는 더 낙관적인 미래를 예측합니다. 인간은 인공지능을 도구로 사용하여 삶의 경험을 향상시킵니다. 인공지능 도구는 이미 우리가 전 세계적으로 비즈니스를 수행하는 방식에 상당한 영향을 미치고 있으며 인간에게는 불가능한 속도와 효율성으로 작업을 완료합니다. 그러나 인간의 감정과 창의성은 매우 특별하고 독특하며 기계에서 복제하기가 불가능하지는 않더라도 매우 어렵습니다. 코드봇은 인간과 봇이 승리를 위해 협력하는 미래를 지원합니다. 이 기사에서는 인공지능의 3가지 유형과 인공지능의 미래에 대한 이론에 대해 자세히 설명합니다. 먼저 인공지능을 명확하게 정의하는 것부터 시작하는 것이 좋겠습니다. 인공지능은 기계에서 인간의 지능을 복제하거나 시뮬레이션하기 위해 노력하는 컴퓨터 과학의 한 분야로서 기계는 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 수행 할 수 있습니다. 인공지능 시스템의 프로그래밍 가능한 일부 기능에는 계획, 학습, 추론, 문제 해결 및 의사 결정까지도 포함이 됩니다. 인공지능 시스템은 기계 학습, 심층 학습 및 규칙과 같은 기술을 사용하는 알고리즘에 의해 구동됩니다. 기계 학습 알고리즘은 인공지능 시스템이 학습 할 수 있도록 통계 기술을 사용하여 컴퓨터 데이터를 인공지능 시스템에 공급합니다. 기계 학습을 통해 인공지능 시스템은 특별히 프로그래밍 할 필요가 없이 작업에서 점진적으로 향상됩니다. 인공지능 분야를 처음 접한다면 인공 지능을 묘사한 공상 과학 소설이나 영화에 가장 익숙 할 것입니다. 인간과 같은 특성을 가진 로봇과 아직 인간과 같은 로봇 수준의 인공지능은 아니지만 과학자나 연구원 및 기술자가 인공지능으로 수행하는 놀라운 일들이 많이 있습니다. 인공지능은 구글의 검색 알고리즘에서 IBM의 왓츠슨, 자율 무기에 이르기까지 모든 것을 포함 할 수 있습니다. 인공지능 기술은 전 세계적으로 비즈니스의 기능을 혁신하여 인간이 이전에 시간이 많이 소요되는 작업을 자동화하고 빠른 패턴 인식을 통해 데이터에 대한 미개척 통찰력을 얻을 수 있도록 도와줍니다. 인공지능 기술은 인간의 특성을 모방하는 능력과 이를 수행하는 데 사용하는 기술, 실제 응용 프로그램 및 마음 이론에 따라 분류되며 이에 대해서는 아래에서 자세하게 설명합니다. 이러한 특성을 참고로 사용하여 모든 인공지능 시스템은 세 가지 유형 중 하나로 분류됩니다. 첫째로는 좁은 범위의 능력을 가진 협소한 인공지능이 있습니다. 약한 인공지능 또는 좁은 인공지능이라고도 하는 ANI는 현재까지 우리가 성공적으로 실현 한 유일한 인공 지능 유형입니다. 이것은 목표 지향적이며 안면 인식, 음성 인식, 음성 도우미, 자동차 운전 또는 인터넷 검색과 같은 단일 작업을 수행하도록 설계되었으며 프로그래밍 된 특정 작업을 완료하는 데 매우 지능적입니다. 이러한 기계는 지능적으로 보일 수 있지만 좁은 제약과 제한 아래에서 작동하므로 이러한 유형을 일반적으로 약한 인공지능이라고 합니다. 이것은 인간의 지능을 모방하거나 복제하지 않으며 좁은 범위의 매개 변수와 컨텍스트를 기반으로 인간의 행동을 시뮬레이션 할 뿐입니다. 아이폰에서 시리의 가상 비서의 음성 및 언어 인식, 자율 주행 자동차의 시각 인식, 구매 내역을 기반으로 좋아하는 제품을 제안하는 추천 엔진을 고려하여야 합니다. 이러한 시스템은 특정 작업을 완료하기 위해서만 배우거나 배울 수 있습니다. 좁은 의미의 인공지능은 지난 10년 동안 머신 러닝 및 딥 러닝의 성과를 기반으로 수많은 혁신을 경험했습니다. 예를 들어서 오늘날 인공지능 시스템은 인간과 같은 인지 및 추론의 복제를 통해 매우 정확하게 암 및 기타 질병을 진단하기 위해 의학에서 사용됩니다. 그리고 자연어 처리를 사용하여 작업을 수행하는 데 있습니다. NLP는 챗봇 및 유사한 인공지능 기술에서 분명합니다. 자연어로 음성과 텍스트를 이해함으로써 인공지능은 자연스럽고 개인화 된 방식으로 인간과 상호 작용하도록 프로그래밍 됩니다. 좁은 인공지능은 반응적이거나 제한된 메모리를 가질 수 있습니다. 반응형 인공지능은 매우 기본적입니다. 그것은 기억이나 데이터 저장 능력이 없기 때문에 사전 경험없이 다른 종류의 자극에 반응하는 인간의 마음의 능력을 모방합니다. 제한된 메모리 인공지능은 머신이 과거 데이터를 사용하여 의사 결정을 내릴 수 있도록하는 데이터 스토리지 및 학습 기능을 갖춘 더욱 발전된 인공지능입니다. 대부분의 인공지능은 기계가 딥 러닝을 하기 위해 대량의 데이터를 사용하는 제한된 메모리 인공지능입니다. 딥 러닝은 데이터를 저장하고 미래 경험을 개인화하는 가상 비서 또는 검색 엔진과 같은 개인화 된 인공지능의 경험을 가능하게 합니다. 마지막으로 강력한 인공지능 또는 딥 인공지능 이라고도 불리는 AGI은 모든 문제를 해결하기 위해 지능을 학습하고 적용 할 수있는 능력을 갖춘 인간 지능이나 행동을 모방하는 일반 지능을 갖춘 기계의 개념입니다. AGI는 주어진 상황에서 인간의 것과 구별 할 수없는 방식으로 생각하고 이해하며 행동 할 수 있습니다. 인공지능 연구원과 과학자들은 아직 강력한 인공지능을 달성하지 못했습니다. 성공하려면 기계를 의식적으로 만들고 완전한인지 능력을 프로그래밍하는 방법을 찾아야합니다. 기계는 단일 작업에 대한 효율성을 향상시킬뿐만 아니라 경험적 지식을 다양한 문제에 적용 할 수있는 능력을 확보하는 동시에 경험적 학습을 다음 단계로 끌어 올려야합니다. 강력한 인공지능은 다른 지능적인 자격의 필요, 감정, 신념 및 사고 과정을 식별하는 능력을 나타내는 마인드 인공지능 프레임 워크를 사용합니다. 마인드 레벨 인공지능은 이론은 복제나 시뮬레이션이 아니라 인간을 진정으로 이해하도록 기계를 훈련시키는 것입니다. 강력한 인공지능을 달성하기 위한 엄청난 도전은 인간의 두뇌가 일반 지능을 생성하는 모델이라고 생각할 때 그리 놀라운 일이 아닙니다. 인간 두뇌의 기능에 대한 포괄적인 지식이 부족하여 연구자들은 시각과 움직임의 기본 기능을 복제하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 가장 빠른 슈퍼 컴퓨터 중 하나인 케이는 강력한 인공지능을 달성하기 위한 가장 주목할만한 시도 중 하나이지만 1초의 신경 활동을 시뮬레이션하는 데 40 분이 걸렸음을 고려 하면 강력한 인공지능이 될지 여부를 현재로서 결정하기가 어렵습니다. 가까운 미래에는 달성하리라고 생각됩니다. 이미지 및 얼굴 인식 기술이 발전함에 따라서 기계가 학습하고 볼 수있는 능력이 향상 될 것입니다.

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카테고리 없음 2020. 11. 1. 17:14

인공지능 시대의 경쟁

인공지능 시대의 경쟁은 어떨까?

인공지능 시대의 경쟁은 어떨까? 앤티 파이낸셜이 출범 한지 불과 5년 만인 2019년에는 서비스를 이용하는 소비자 수가 10억 명을 넘어 섰습니다. 알리바바에서 분리 된 앤티 파이낸셜은 주요 모바일 결제 플랫폼인 알리페이의 인공 지능과 데이터를 사용하여 소비자 대출, 머니 마켓 펀드, 자산관리, 건강 보험, 신용 평가 서비스 등 다양한 비즈니스를 운영하고 있습니다. 사람들이 탄소 발자국을 줄이도록 장려하는 온라인 게임까지도 운영합니다. 이 회사는 직원 수의 1/10 미만으로 미국의 최대 은행보다 약 10배 이상 많은 고객들에게 서비스를 제공합니다. 2018년에 마지막으로 실시한 펀딩 라운드에서 가치 약 1,500억 달러로 세계에서 가장 가치있는 금융 서비스 회사로 평가되는 JP모건의 절반에 수준에 가깝습니다. 기존 은행, 투자 기관 및 보험 회사와 달리 앤티 파이낸셜은 디지털 코어를 기반으로 합니다. 이 운영 활동의 중요한 경로에는 작업자가 없습니다. 인공지능이 쇼를 운영합니다. 대출을 승인하는 관리자, 재정 자문을 제공하는 직원, 소비자 의료 비용을 승인하는 대리인이 존재하지 않습니다. 또한 기존 기업을 제한하는 운영 제약없이 앤티 파이낸셜은 전례없는 방식으로 경쟁 할 수 있으며 다양한 산업에 걸쳐 자유로운 성장과 영향력을 달성 할 수 있습니다. 인공지능의 시대는 이러한 새로운 유형의 회사의 출현으로 안내되고 있습니다. 앤티 파이낸셜의 코호트에 페이스북, 구글, 알리바바, 텐센트와 같은 거대 기업과 제브라 메디컬 비전 및 인디고에 이르기까지 빠르게 성장하고 있는 많은 소규모 기업까지 포함됩니다. 이러한 회사 중 하나의 서비스를 사용할 때마다 동일한 놀라운 일이 발생합니다. 작업자, 관리자, 프로세스 엔지니어, 감독자 또는 고객 서비스 담당자가 운영하는 전통적인 비즈니스 프로세스에 의존하는 대신 알고리즘이 우리가 얻는 가치를 제공합니다. . 마이크로 소프트의 CEO인 나델라는 인공지능을 회사의 새로운 런타임이라고 말합니다. 사실 관리자와 엔지니어는 알고리즘을 작동시키는 인공지능과 소프트웨어를 설계하지만 그 이후 시스템은 자체적으로 가치를 제공합니다. 디지털 자동화를 통해 또는 회사 외부의 제공 업체 생태계를 활용합니다. 인공지능은 아마존에서 가격을 책정하고 쇼피파이에서 노래를 추천하고 인디고의 마켓 플레이스에서 구매자와 판매자를 연결하며 차용인에게 앤티 파이낸셜의 대출 자격을 부여합니다. 전통적인 제약의 제거는 경쟁 규칙을 변화시킵니다. 디지털 네트워크와 알고리즘이 기업 구조에 통합됨에 따라서 산업은 다르게 기능하기 시작하고 그 사이의 경계가 모호해지고 있습니다. 새로운 라이벌에 직면한 보다 전통적인 조직이 인공지능 기반 모델로 이동함에 따라 변화는 타고난 디지털 회사를 훨씬 넘어서 확장됩니다. 월마트, 허니웰 등의 회사는 이제 데이터, 알고리즘 및 디지털 네트워크를 광범위하게 활용하여 이 새로운 시대에 설득력 있게 경쟁하고 있습니다. 디지털 스타트 업을 주도하든 기존 기업을 개편하든 인공지능이 운영, 전략 및 경쟁에 미치는 혁신적인 영향을 이해하는 것이 중요합니다. 새로운 회사의 핵심에는 의사 결정 공장이 있습니다. 이를 인공지능 공장이라고 합니다. 이 소프트웨어는 구글과 바이두에서 매일 수백만 건의 광고 경매를 실행합니다. 알고리즘은 우버에서 차량을 제공하는 자동차를 결정합니다. 아마존에서 헤드폰과 폴로 셔츠의 가격을 책정하고 일부 월마트 지역에서 바닥을 청소하는 로봇을 운영합니다. 파이델리티에서 고객 서비스 봇을 활성화하고 제브라 매디컬에서 X- 레이를 해석합니다. 각각의 경우 인공지능 공장은 의사 결정을 과학으로 취급합니다. 분석은 내부 및 외부 데이터를 예측, 통찰력 및 선택으로 체계적으로 변환하여 운영 워크 플로를 안내하고 자동화합니다. 이상하게도 디지털 회사의 폭발적인 성장을 주도 할 수있는 인공지능은 그다지 정교하지 않은 경우가 많습니다. 극적인 변화를 가져 오기 위해 인공지능은 인간의 행동이나 인간의 추론을 시뮬레이션 할 수 없는 공상 과학 소설의 대상이 될 필요가 없습니다. 이를 강력한 인공지능이라고도 합니다. 일반적으로 사람들이 처리하는 작업을 수행 할 수있는 컴퓨터 시스템만 있으면 됩니다. 이것은 약한 인공지능이라고 합니다. 약한 인공지능으로 인해 인공지능 공장은 이미 다양한 중요한 결정을 내릴 수 있습니다. 경우에 따라 구글과 페이스북 같은 정보 비즈니스를 관리 할 수 있습니다. 다른 경우에는 회사가 실제 물리적 제품을 제작, 배송 또는 운영하는 방법을 안내합니다. 그러나 모든 경우에 디지털 의사 결정 공장은 가장 중요한 프로세스와 운영 의사 결정을 처리합니다. 소프트웨어는 회사의 핵심을 구성하고 인간은 가장자리로 이동합니다. 모든 공장에는 네 가지의 구성 요소가 필수적입니다. 첫 번째는 데이터 파이프 라인으로, 체계적이고 지속 가능하며 확장 가능한 방식으로 데이터를 수집, 정리, 통합 및 보호하는 반자동 프로세스입니다. 두 번째는 비즈니스의 미래 상태 또는 행동에 대한 예측을 생성하는 알고리즘입니다. 세 번째는 새로운 알고리즘에 대한 가설을 테스트하여 제안이 의도 한 효과를 갖는지 확인하는 실험 플랫폼입니다. 네 번째는 인프라입니다. 이 프로세스를 소프트웨어에 내장하고 이를 내부 및 외부 사용자에게 연결하는 시스템입니다. 구글 또는 빙과 같은 검색 엔진을 사용하십시오. 누군가가 검색 상자에 몇 글자를 입력하기 시작하면 알고리즘은 많은 사용자가 이전에 입력 한 용어와 이 특정 사용자의 이전 작업을 기반으로 전체 검색어를 동적으로 예측합니다. 이러한 예측은 드롭 다운 메뉴에 캡처되어 사용자가 관련 검색을 빠르게 찾을 수 있도록 도와줍니다. 모든 키 입력과 모든 클릭은 데이터 포인트로 캡처되고 모든 데이터 포인트는 향후 검색에 대한 예측을 향상시킵니다. 인공지능은 또한 유기적 검색 결과를 생성하는데, 이는 이전에 수집된 웹 색인에서 추출되고 이전 검색 결과에서 생성된 클릭에 따라 최적화됩니다. 이 용어를 입력하면 사용자의 검색과 가장 관련성이 높은 광고에 대한 자동 경매가 시작됩니다. 그 결과는 추가적인 실험과 학습 루프에 의해 형성됩니다. 검색 쿼리 또는 검색 결과 페이지를 클릭하거나 클릭하지 않으면 유용한 데이터가 제공됩니다. 더 많은 검색, 더 나은 예측, 더 나은 예측, 더 많은 검색 엔진이 사용되고 있습니다.

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카테고리 없음 2020. 10. 31. 19:31

인공지능 소프트웨어의 미래

인공지능은 소프트웨어가 어떤 변화를 가져올까?

인공지능은 소프트웨어가 어떤 변화를 가져올까? 인공지능은 점차적으로 비즈니스 소프트웨어에 적용되고 있으며 가까운 미래에도 지속 될 것입니다. 이러한 지능형 애플리케이션은 기계 및 딥 러닝 알고리즘을 일상적인 기능에 통합하여 사용자를 위한 작업을 더 잘 자동화 했습니다. 이러한 프로세스를 자동화 하면 사용자의 시간과 에너지가 절약되고 작업이 더 간단 해지며 직원이 보다 효율적이고 생산적으로 작업을 할 수가 있습니다. 인공지능이 자신의 직업을 대체 할 것이라고 생각하는 사람들이 있지만 대부분의 경우 이것이 잘못된 가정이라는 사실에 안도할 것 입니다. 대신에 인공지능의 적용은 단순히 그들의 작업을 더 편하고 쉽게 만들어 줄 것입니다. 인공지능은 사용자가 알고 있든 모르든 간에 모든 비즈니스 소프트웨어의 필수적인 요소가 되고 있습니다. 종종 인공지능 및 기계 학습 기능이 애플리케이션 내부에 내장되어 사용자에게 자동화 또는 예측 기능과 같은 기능을 제공합니다. 이러한 지능형 응용 프로그램은 인공지능의 도움으로 기업과 직원이 수행하는 프로세스와 작업을 더 간단하고 쉽게 만들지만 인공지능 지원 도구와 지능형 응용 프로그램 개발에 도움이되는 도구를 구별하는 것이 중요합니다. 인공지능 소프트웨어는 후자입니다. 개발자에게 기계 학습 또는 음성 인식을 솔루션에 추가하거나 인공지능 플랫폼의 도움으로 완전히 새로운 애플리케이션을 만드는 등 지능형 애플리케이션을 구축 할 수있는 도구를 제공합니다. 이러한 개발자 도구는 종종 알고리즘, 라이브러리 또는 코드 프레임 워크이거나 사용자가 소프트웨어를 위한 기계 및 딥 러닝 기능을 만드는 데 도움이 되는 개발자 키트입니다. 소프트웨어에서 인공지능을 사용하는 것은 결국 표준에 지나지 않을 것입니다. 놀라운 것으로 간주되지 않고 필요하다고 간주되는 기능입니다. 소프트웨어 세계는 인공지능개발자 도구를 사용하여 이러한 표준에 도달하기 위해 꾸준하게 노력하고 있습니다. 소프트웨어 비즈니스에서 인공지능의 광범위한 사용이 인간 직원의 몰락이 될 것이라고 믿는 사람들의 생각은 착각에 불과합니다. 대신에 인공지능 소프트웨어는 직원 경험을 개선하고 작업자가 일상적인 수동적인 작업을 완료 할 수있는 간소화 되고 자동화 된 방법을 제공합니다. 기업이 더 현명하게 일하고 더 현명한 결정을 내리는 데 도움이됩니다. 인공지능 소프트웨어는 소프트웨어 엔지니어에게 모든 비즈니스 영역의 직원에게 도움이 되는 이러한 솔루션을 구축 할 수있는 도구를 제공합니다. 누군가가 인공지능 소프트웨어를 사용하는 이유는 처음부터 지능형 애플리케이션을 구축하거나 기존 소프트웨어 애플리케이션에 머신 또는 딥 러닝을 추가하기 위해서 입니다. 인공지능 소프트웨어를 통해 사용자는 일반 기계 학습 또는 자연어 처리, 컴퓨터 비전 및 음성 인식과 같은 보다 구체적인 딥 러닝 기능을 구현할 수 있습니다. 이것이 주된 이유이고 다소 분명한 이유이지만,이 이론적 근거에는 많은 동기가 있으며 다음은 가장 일반적인 주제 중 일부입니다. 첫번째로 일상적인 작업의 자동화가 있습니다. 기업은 기계 학습을 구현하여 직원들이 일상적으로 수행해야하는 매우 지루한 작업을 자동화 할 수 있습니다. 이러한 작업에 인공지능을 활용함으로써 회사는 직원이 업무에서 더 중요하고 인간이 필요로 하는 측면에 집중할 수있는 시간을 확보 할 수 있습니다. 인공지능 소프트웨어는 인간의 업무를 자동화하는 방법을 제공하지 않고 대신 업무 성과를 개선하는 데 도움이 되는 보조적인 도구를 제공합니다. 두번째로는 예측 기능이 있습니다. 예측 기능은 작업을 수행하거나 사람이 수동으로 수행해야하는 대신 솔루션이 정확하다고 가정하는 결과를 제공한다는 점에서 자동화와 유사합니다. 이는 비용 관리 솔루션이 자체적으로 보고서에 비용을 추가하는 것처럼 간단 할 수 있습니다. 소프트웨어는 이것을 어떻게 알 수 있을까요? 바로 인공지능과 기계 학습을 사용하여 사용자가 매월 보고서에 동일한 요금을 부과한다는 것을 이해하기 때문입니다. 따라서 직원이 매달 추가해야하는 대신 보고서에 어떤 내용이 포함 될지 예측하고 자동화합니다. 이러한 유형의 예측 기능은 인공지능 소프트웨어를 사용하여 애플리케이션에 추가 할 수 있습니다. 세번째로는 지능적인 의사 결정을 들 수 있습니다. 예측 솔루션이 지능적인 결정을 내린다고 생각할 수 있지만 인공지능의 이러한 측면은 인간이 소프트웨어가 아닌 지능적인 결정을 내리는데 많은 도움이 됩니다. 기계 학습은 분석적 증거와 예측 된 결과를 제공하여 중요한 비즈니스 결정을 내리는 데 있어서 추측을 제거하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기능은 의사 결정에서 인적 오류를 제거하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 사용자가 내린 결정을 방어하는 데 필요한 정보를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 네번째로는 개인화입니다. 소프트웨어 개발자는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 높은 수준의 개인화를 생성하고 고유 한 경험을 제공함으로써 모든 사용자를 위한 소프트웨어 제품을 개선 할 수 있습니다. 사용자와 사용자의 상호 작용을 인식하는 애플리케이션을 만들면 아마존에서 소비자 쇼핑을 개인화하는 데 사용하는 것과 유사한 강력한 추천 시스템이나 넷플릭스의 영화 추천 기능을 사용할 수 있습니다. 다섯번째로는 대화형 인터페이스의 생성입니다. 아마존의 알렉스나 애플의 시리 같은 소비자 대화형 인공지능 제품의 인기를 감안할 때 대화형 인터페이스의 사용이 B2B 세계로 확산되고 있습니다. 혁신을 시도하고 이러한 발전을 따라 잡으려는 소프트웨어 회사에게는 인공지능 소프트웨어가 출발점입니다. 소프트웨어에 음성 인식을 구현하면 사용자가 간소화 되고 고유한 방식으로 응용 프로그램과 상호 작용할 수 있습니다. 많은 직원이 지능형 애플리케이션과 상호 작용할 수 있지만 인공지능 소프트웨어 사용자는 주로 이러한 지능형 애플리케이션을 구축하기 위해 도구를 사용하는 소프트웨어 엔지니어입니다. 인공지능 소프트웨어를 완전히 활용하려면 기계 학습 및 소프트웨어 개발에 대한 높은 지식이 필요합니다. 기계 학습 개발자에 대한 필요성과 자격을 갖춘 후보자 수에 상당한 차이가 있습니다. 많은 대기업은 기계 학습 알고리즘을 구축 할 수 있거나 딥 러닝 모델을 훈련 할 수 있는 지식이있는 사람들에게 높은 임금을 제공합니다. 수요와 높은 급여에도 불구하고 인공지능 소프트웨어를 활용할 수있는 사람들은 여전히 부족합니다. 마찬가지로 인공지능 소프트웨어를 사용할 수있는 또 다른 위치인 데이터 과학자도 부족합니다. 데이터 과학자는 반드시 지능형 애플리케이션을 개발하는 것이 아니라 기계 학습 모델을 사용하여 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 추출합니다. 대부분의 경우 이러한 직원은 다른 인공지능 소프트웨어 기능 중에서 예측 분석 또는 자연어 처리를 활용하여 회사 데이터에서 귀중한 비즈니스 통찰력을 가져옵니다. 많은 기업은 또한 기업이 소비하는 데이터의 양으로 인해 가치가 점점 높아짐에 따라 데이터 과학자에게 큰 급여를 지불하고 있습니다.

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