미디어 일상생활에서 ''라는 말을 듣는 것을 피하기가 점점 더 어려워졌습니다.인공 지능 (AI)'와'머신 러닝 (ML)'산업계든 학계든. 이러한 기술은 우리 일상생활에 들어와 경제의 대부분 부문을 변화시키고, 새로운 지식과 실천 영역을 구축하며, 인류 역사의 새로운 시대를 열고 있습니다. 그러나 빠르게 진화하는 이러한 형태의 지능이 학계 내부와 외부에서 더욱 눈에 띄게 됨에도 불구하고, 부정확한 정의, 양식 및 적용 범위에 대한 모호함은 완전한 이해를 방해합니다. 이 글의 목적은 이러한 신기술을 명확히 하고, 서로 구별하며, 포괄적인 의미를 개괄적으로 설명하는 것입니다.

1. IoT 세계의 AI/ML

인공지능(AI), 머신러닝(ML) 및 사물의 인터넷 IOT () 복잡하게 연결되어 있으며 함께 강력한 3대 요소를 대표하며 새로운 혁신의 물결을 이끌고 있습니다. 이 트리오는 스마트하고 자가 조정 및 자가 최적화가 가능한 차세대 자율 제품 및 기계를 구현하고 있으며, 이는 결국 제조에서 의료에 이르기까지 모든 부문을 혼란에 빠뜨리고 변화시키고 있습니다. AI와 ML, IoT 간의 연결은 자연스러운 것입니다.

• 데이터 기반 인텔리전스:

이 데이터의 생성자는 교통 네트워크나 주방 기기와 같이 다양한 맥락에서 일상적인 사물에 내장된 센서와 스마트 장치입니다. 데이터를 처리, 변환, 분석하여 실행 가능한 정보로 변환하는 컴퓨팅 지능을 제공하는 것은 AI와 ML의 힘과 기량입니다. IoT는 데이터 캡처 레이어를 형성하고, AI와 ML은 컴퓨팅 두뇌를 구성하는 분석 엔진을 나타냅니다.

산업계에서는 IoT 기기 장비 및 기계의 트랙 센서. ML 알고리즘은 현재 데이터와 기록 데이터 간의 연결을 식별한 다음 기계 또는 장비 오류, 유지 관리 요구 사항 및 기타 문제를 예측할 수 있습니다. 전체 프로세스는 연속적이며 ML 알고리즘은 IoT 장치의 실시간 데이터를 기반으로 기계 상태를 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 오일 레벨이 낮거나 과도한 진동이 있는 경우 시스템은 잠재적인 기계 고장을 예측할 수 있습니다. 이러한 방식으로 예측 유지 관리를 통해 인건비를 크게 늘리지 않고도 가동 중지 시간을 최소화하고 자재 비용을 낮출 수 있습니다.

• 향상된 사용자 경험 및 개인화:

이러한 소비자 애플리케이션의 예는 사용자의 상호 작용 및 선호도에 대한 정보를 수집하는 IoT 장치에서 찾을 수 있습니다. 예를 들어, AI는 귀하가 스마트 홈을 어떻게 사용하는지 분석하여 귀하의 행동에 따라 조명과 온도를 제어할 수 있으며, 기계 학습 알고리즘은 귀하가 계속 사용할 경우 시간이 지남에 따라 예측 노력을 향상시킵니다. 피트니스 트래커는 ML 알고리즘을 사용하여 건강 추천을 개인화할 수도 있습니다.

• 자율적인 의사결정:

AI와 ML을 사용하면 IoT 장치가 실시간 데이터를 기반으로 자율적인 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, 자율주행차(IoT 장치의 생태계)는 ML을 사용하여 센서 데이터를 이해하고 도로에서 순간적으로 어떤 운전 조치를 취할지 결정합니다. 우리의 가정과 사무실에서 에너지 그리드는 AI를 사용하여 그리드 부하의 균형을 맞추고 실시간으로 제공되는 IoT 데이터를 기반으로 에너지 분배를 지능적으로 최적화합니다.

• 향상된 보안 성 :

보안 및 사이버 공격 IoT 네트워크에 침투할 수 있습니다. AI와 ML은 보안 레이더처럼 작동하고 IoT 네트워크 상태나 IoT 장치에서 생성된 데이터의 이상 현상을 감지하여 공격이 발생하고 있는지 또는 발생할 예정인지 알려줄 수 있습니다. 따라서 AI 기반 보안은 IoT를 더욱 안전하게 만들 수 있습니다. 이러한 시스템은 항상 네트워크에서 들어오는 데이터로부터 학습하고 채택할 조치를 업데이트할 수 있습니다.

• 운영 효율성:

비즈니스와 제조 분야에서 IoT는 많은 변수와 매개변수를 입력하고 이를 ML 알고리즘으로 분석하여 낭비량을 줄이고 효율성을 향상시켜 운영을 최적화합니다. 동시에 AI는 보다 복잡한 의사결정 프로세스를 자동화하고 이를 통해 운영 매개변수를 실시간으로 최적화하는 데 사용될 수 있습니다.

간단히 말해서, AI와 ML은 IoT에 없어서는 안 될 요소이며, 영리한 시스템은 세 가지 모두를 학습, 적응 및 결정의 지능형 생태계로 통합할 것입니다. IoT 동인이자 미래 혁신의 가속기는 스마트 규제의 도움을 받습니다.

2. AI 및 머신러닝 디코딩: 비교 개요

인공 지능 (AI)

인공 지능은 일반적으로 인간 지능이 필요하다고 간주되는 작업을 수행할 수 있는 시스템을 만드는 것을 목표로 하는 컴퓨터 과학 분야 또는 학문이라고 할 수도 있습니다. AI의 필수 표시 중 일부는 지능 및 학습과 같은 개념의 사용을 중심으로 이루어지며 이를 통해 AI의 작업 수행 능력을 인간의 인지 능력과 연관시킵니다. 그러한 작업의 예로는 인간의 말하기 능력과 공명할 수 있는 자연어에 대한 이해가 있습니다. 그만큼 패턴 인식 – 인간의 지각 능력과 밀접한 관련이 있습니다. 그리고 지적으로 호기심이 많은 인간을 위해 현실 세계에서 끌어낸 퍼즐과 같이 예측할 수 없는 어려움과 해결에 대한 냉혹한 모호함과 불확실성을 포함하는 복잡한 문제를 해결하는 본질적으로 비교할 수 있는 능력입니다. 챗봇은 좀 더 좁게 목표 지향적인 반면, AI는 컴퓨터가 '똑똑하다'고 말할 수 있는 방식으로 위에서 언급한 작업을 수행하는 컴퓨터의 능력과 관련이 있다는 것이 널리 알려져 있습니다. 이것은 때로 인간 지능의 '지적 모방' 또는 '모방'이라고도 불리는 것입니다. 즉, 경험을 통해 배우고 '영리하게 행동'하는 것입니다.

머신 러닝 (ML)

머신 러닝은 인간의 입력이나 지침을 우회하여 데이터를 기반으로 학습, 선택 또는 예측을 수행하는 컴퓨터의 능력을 성문화하려는 인공 지능(AI)의 특히 활발한 영역과 관련이 있습니다. 알고리즘은 해당 데이터의 기본 패턴을 이해하고, 학습한 내용을 기반으로 정보에 입각한 선택을 하며, 앞으로 자율적으로 예측 능력을 점진적으로 지속적으로 향상시킬 수 있을 때까지 이전에 수집된 데이터 세트에 대해 훈련됩니다. ML의 목표는 작업별로 개입 없이 스스로 학습할 수 있는 능력을 높이고 적응력을 높이기 위해 데이터를 활용할 수 있는 프로그램을 개발하는 것입니다.

주요 차이점:

AI는 인간과 유사한 방식으로 문제를 해결하는 지능형 컴퓨터를 구축하는 데 사용되며, ML은 로봇이 데이터를 학습하여 정확한 예측을 도출하는 데 사용됩니다.

기능: 기계는 미리 작성된 규칙서를 사용하는 반면(종종 시스템은 결과에 따라 규칙을 조정하고 '조정'함), ML 시스템은 답변으로 이어지는 예상 입력의 패턴 클라우드를 따릅니다.

3. 테이블에 가져오는 것: 기능 및 애플리케이션

AI의 기여:

인공 지능은 일상적인 작업을 자동화하는 데 매우 능숙합니다. 데이터 입력과 같은 간단한 작업이든 이러한 결정을 내리는 숨겨진 프로세스이든 관계없이 효율성과 생산성을 극대화합니다.

• 인지 서비스:

인지 서비스(언어 이해, 말하기, 시각) 덕분에 컴퓨터는 인간과 더욱 폭넓은 상호 작용을 할 수 있게 되었습니다.

• 의사 결정 :

AI 시스템은 과거와 현재 데이터를 비교 및 ​​대조하고, 정보에 입각한 연결을 만들고, 입력된 정보를 종합함으로써 현재에 대한 의미 있는 결론에 도달할 수 있습니다.

ML의 기여:

• 예측 분석:

ML 모델은 과거 데이터를 바탕으로 추세와 행동을 예측하고 예측하는 데 탁월하며, 금융, 의료, 마케팅 분야 등에서 활용이 가능합니다.

• 패턴 인식:

가장 성공적인 ML 애플리케이션 중 하나는 사이버 보안의 변칙적 활동이나 진단 의학의 명백한 질병 징후와 같이 데이터에 묻혀 있는 패턴을 인식하는 방법을 학습하는 것입니다.

• 개별화:

ML은 개별 사용자가 과거에 서비스와 상호작용한 방식에 따라 맞춤형 사용자 경험을 생성하며 전자상거래, 엔터테인먼트 등의 서비스를 개선하는 데 사용될 수 있습니다.

4. 시너지 관계: AI와 ML이 어떻게 서로를 보완하는가

그 관계는 또한 한 과학이 다른 초기 과학을 개선하고 알리기 위해 피드백을 주고 결과 시스템이 시간이 지남에 따라 더욱 유능하고 인지적으로 강력해지는 등 상호 지원적입니다. AI가 주최자다: 인공지능 분야는 원칙적으로 인간 지능의 측면을 나타낼 수 있는 기계를 구축하기 위한 전반적인 목표와 아키텍처를 정의합니다. ML은 툴킷입니다: 기계 학습 분야는 이러한 기계가 데이터에서 사물을 학습하고, 연습을 통해 더 발전하고, 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 방법과 기술을 제공합니다.

• 향상된 학습 기능: 따라서 현실 세계의 인류의 '진동'을 조정하는 것이 중요합니다. AI 시스템은 인간의 지능을 통해 정보를 얻도록 되어 있으며, ML을 통해 기계는 인간과 마찬가지로 경험을 통해 학습할 수 있습니다. 통계 학습이 기계와 인간을 연결한다면 ML에는 어느 정도 가능성이 있습니다. 데이터 기반 시스템은 '인간' 행동의 새로운 사례(예: 운전, 다른 사람과의 상호 작용)에 직면했을 때 인간처럼 '재보정'하는 방법을 배워야 합니다. 인간 등).

• 데이터 기반 의사 결정: AI에서 '똑똑하다'는 것은 '훌륭한 의사결정자가 된다'는 뜻이다. ML은 (아마도) AI 개체가 매 순간 무엇을 하고 있는지에 대한 많은 데이터를 분석하고 해당 데이터에 어떤 패턴이 있는지 파악하는 도구를 제공함으로써 AI가 의사 결정을 빠르게 내릴 수 있는 최선의 방법에 대한 귀무 가설일 것입니다. 그런 다음 (예측을 하고) 분석과 패턴 인식을 사용하여 다음 결정을 내립니다.

• 예측력과 개인화: 다른 여러 면에서 ML은 AI가 사용자를 위해 달성하도록 설계된 것, 즉 개인화된 경험과 결과 예측을 가능하게 하는 효과적인 도구입니다. ML은 사용자가 과거에 수행한 작업에 대한 데이터 포인트를 가져와 해당 사용자가 결국 수행할 작업을 예측하기 때문에 전자 상거래 웹사이트, 비디오 스트리밍 서비스 또는 고객 서비스 플랫폼 사용자에게 개인화된 경험을 제공하는 데 탁월합니다. .

• 자율적 개선: AI 개념의 근본적인 측면은 자율 시스템을 설계하는 능력입니다. ML은 이를 한 단계 더 발전시킵니다. 시스템은 단순히 자율적으로 작동하도록 설계되는 것이 아니라 자율적으로 성능을 최적화하도록 설계되기 때문입니다(예: 시작 후 얻은 데이터를 통해 학습). 알 수 없는 환경에 대처하는 방법을 '학습'해야 하는 자율주행차와 같은 시스템의 경우 이러한 개선 루프가 필수적입니다. 복잡한.

• 문제 해결: Aupiter AI는 앞서 언급한 현실 세계 문제의 계산 공간에서 다루기 힘든 문제를 해결하려고 합니다. 여기서 모든 실용적인 솔루션은 절망적으로 복잡해 보이고 명백하고 쉬운 길은 좌초됩니다. ML은 여러 양식(예: 알고리즘 세트, 신경망) 현실 세계의 복잡성을 일치시키고 현실 세계에서 주로 사용할 수 있는 고도로 복잡하고 구조화되지 않은 데이터를 활용합니다.

이 두 가지를 합치면 기하급수적으로 가속되는 기술 생태계가 형성됩니다. 여기서 '귀납적' 모델을 구축하고 데이터의 반복적 개발을 통해 학습하는 ML의 능력은 인간 지능을 모델링하는 AI의 훨씬 더 야심찬 의제와 결합될 수 있습니다. 다양하고 복잡한 작업을 마스터하고, 혁신의 경계를 뛰어넘고, 전체 산업에 활력을 불어넣을 수 있는 더욱 일반화된 '생성' 시스템을 만듭니다.

5. 과제와 윤리적 고려사항

AI 및 기계 학습(ML)을 위한 거의 모든 빠르게 발전하고 잠재적으로 파괴적인 기술을 통해 우리는 기술이 세상을 어떻게 변화시킬 수 있는지에 대한 우려가 빠르게 발전하는 신흥 기술 자체만큼 빠르게 진화한다는 것을 빠르게 발견합니다. 이는 전례 없는 문제입니다. AI 및 ML 시스템이 효과적으로 작동하려면 많은 양의 데이터가 필요하기 때문에 데이터 보안 및 개인 정보 보호에 대한 우려가 발생합니다. 더 광범위한 윤리적 우려에는 AI 설계의 편견 및 공정성 문제(즉, 알고리즘이 편향된 데이터에 대해 이전에 교육을 받았기 때문에 편향된 결과를 생성할 수 있음)와 알고리즘에 의해 구현된 의도적인 의사 결정 프로세스가 인간의 프로세스보다 더 해석하기 쉽고 개방적이라는 문제가 포함됩니다. – 특히 투명성이 결정 자체만큼 중요할 수 있는 교육, 의료 및 형사 사법 시나리오에서는 더욱 그렇습니다. 자동화 과정에서 일자리가 사라지고, 인력 관리와 직원 재교육 전략이 절실히 필요한 상황이 될 것입니다. 실제로 이는 다음과 같이 바꿔 말할 수 있습니다. 큰 걱정거리:

이 작업의 최전선에는 AI 및 ML 기술의 설계 및 배포에 대한 원칙을 명시하고 표준을 부과해야 한다는 요구가 높아지고 있습니다. 이를 위해서는 AI 및 ML 기술이 공익을 위해 안전하고 공정하며 투명하게 개발 및 배포되도록 보장하기 위해 기업, 정책 입안자 및 기타 이해관계자 간의 대규모 파트너십이 필요합니다.

6. 미래 전망: 무한한 가능성

다시 한 번, AI와 ML 분야의 차세대 기술 혁명이 시작될 때에도 동일하게 적용됩니다. 환자가 DNA 단층 촬영 스캐닝을 기반으로 치료법을 처방받음에 따라 의학은 변화할 것입니다. 우리의 도시 생활 세계는 인프라 전체에 배포된 AI 기반 ML 타운에서 재구성될 것입니다.

AI와 ML을 종합하면 기술이 우리 현실의 많은 부분을 뒷받침하는 원활하고 보이지 않는 미래를 실현할 수 있습니다. 무엇이 그들을 구별하는지, 무엇을 성취할 수 있는지, 그리고 어디에서 계속해서 벽에 부딪힐 것인지를 아는 것은 조직, 정책 입안자 및 일반 대중 모두가 앞으로 몇 년 안에 이해하게 될 것입니다. 이러한 기술이 계속 발전하면서 완전히 새로운 세계가 나타날 것이고, 다른 세계는 사라지고, 우리 주변의 세계는 아직 볼 수 없는 눈을 통해 계속 변화할 것입니다. AI 혁명은 이제 막 시작됐다. 가능성은 우리의 상상력이 허용하는 한 무한합니다.

WeKnow Media의 기술 작가 Magda Dąbrowska의 기사

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• 출처: https://www.iot-now.com/2024/02/02/142229-ai-vs-ml-decoding-the-technologies-shaping-our-world/