비즈니스의 인공 지능 – 소개 | 비즈니스의 AI #1

게시 됨: 2022-07-11

상점 웹사이트나 은행의 자동 콜센터에서 챗봇을 비즈니스에 적용하기만 하면 AI가 성공적으로 도입된 비즈니스 영역이 얼마나 많은지 알 수 있습니다. IBM이 만든 슈퍼컴퓨터 Deep Blue가 체스 챔피언 Garry Kasparov를 꺾은 지 25년이 넘었습니다!

비즈니스의 인공 지능 – 소개

비즈니스에서 인공 지능의 응용
AI 개발 주요 분야
AIaaS 또는 인공 지능 고용
기계 학습
AI를 믿으세요?
요약

비즈니스에서 인공 지능의 응용

자율주행 택시는 캘리포니아에서 큰 성공을 거두고 있습니다. 그들은 인공 지능이 관리하는 무인 식료품 점으로 고객을 안내합니다. 여기에서 선반에서 제품을 가져 와서 떠날 수 있습니다. 매장의 다단계 모니터링과 결합된 AI는 스마트폰에 설치된 애플리케이션을 사용하여 구매 결제를 청구합니다.

인공 지능은 또한 이미지를 기억하고 식별할 수 있습니다. 그것은 많은 사람보다 얼굴을 더 잘 인식합니다. 실시간으로 공간을 스캔할 때뿐만 아니라 흐릿한 사진에서도 마찬가지입니다.

즉, 매장 고객의 이름으로 인사하거나 단체 사진을 기반으로 연락처를 제안할 수 있을 뿐만 아니라. 완벽한 사람 인식은 예를 들어 전자 뱅킹에 액세스하기 위해 암호를 입력해야 하는 요구 사항을 포기함으로써 보안이 향상되었음을 의미 합니다.

AI 개발 주요 분야

인공 지능 은 비즈니스에서 새롭고 신선한 응용 프로그램을 계속 찾습니다. 현기증 나는 속도로 서로 다른 팀에서 개발한 브랜치 간에 놀라운 조합이 발생합니다. 다음과 같은 영역을 결합하면 새로운 기회가 생깁니다.

다양한 비즈니스 응용 프로그램에 대해 별도의 기사에서 논의할 자연어 처리 (NLP)
이미지 처리 – Computer Vision, CV – 다른 애플리케이션 중에서 콘텐츠 관리 및 콘텐츠 생성에 사용되는
로봇 공학, 또는 물리적 세계에서 물체의 조작 - 로봇 공학 - 계단을 오를 수 있는 진공 청소기와 같은 사물 인터넷(IoT)을 구성하는 스마트 장치뿐만 아니라 무인 전문 산업 기계 또는 정밀, 현미경 의료 로봇.

다양한 분야뿐만 아니라 인공지능이 적용될 수 있는 규모도 계속해서 놀랍다. 자율주행 자동차가 충돌 없이 원활하게 움직이려면 엄청난 양의 데이터를 처리해야 합니다. 그리고 그들은 ... 스마트 도시의 도움을 받았습니다.

멀티태스킹 또는 멀티모달, 인공 지능이 막 우리 문 앞에 도착했습니다. 현재로서는 설명을 기반으로 이미지를 만들고 인터넷 리소스를 사용하여 질문에 창의적으로 답변할 수 있습니다. 다중 모드 인공 지능은 인공 일반 지능(AGI) 또는 강력한 인공 지능으로 알려진 것으로 진화할 수 있습니다. 전문적인 작업을 수행할 수 있을 뿐만 아니라 사람처럼 생각하고 배우고 추론할 수 있습니다. 더욱이 강력한 인공 지능이 존재하고 우리 주변에서 임무를 수행하는지 여부와 시기를 결정하지 못할 수도 있습니다.

AIaaS 또는 인공 지능 고용

AI 개발 속도 는 AIaaS(소프트웨어로서의 인공 지능) 또는 "고용을 위한 인공 지능"이라는 비즈니스 아이디어의 인기가 높아짐에도 반영됩니다. Unit 최근에 소규모 회사는 유지 관리 및 복잡성 문제로 인해 이 솔루션을 감당할 수 없었습니다. 현재 AIaaS의 형태로 다음을 찾을 수 있습니다.

예를 들어 웹 콘텐츠나 애플리케이션의 자동 번역을 가능하게 하여 서로 다른 프로그램이 서로 통신할 수 있도록 하는 API(응용 프로그래밍 인터페이스) ,
가상 비서 및 챗봇
학습 알고리즘 , 예를 들어 비즈니스 프로세스 최적화와 같이 기업에서 경쟁 제품보다 훨씬 우수한 성능을 발휘하는 데 사용하는 데이터 분석 응용 프로그램입니다.

기계 학습

오늘날 인공 지능(또는 오히려 인공 지능)은 작업을 더 빠르고 정확하게 수행하고 있습니다. 이것은 모두 최근까지 살아있는 유기체에만 부여된 능력, 즉 학습 능력 덕분입니다.

머신 러닝(ML)은 인공 지능 알고리즘이 스스로를 개선하는 역할을 합니다. AI가 스스로 실수를 하고 수정함으로써 배우는 것은 그들의 도움으로 이루어집니다. 어린아이나 어린 동물처럼 점차 경험을 쌓는다고 할 수 있습니다. 이러한 이유로 AI가 필요한 정보를 끌어낼 수 있는 적절한 양의 데이터에 대한 노출뿐만 아니라 기계 학습을 개발하는 데 시간이 필요합니다.

AI를 믿으세요?

그 한계에도 불구하고 비즈니스에서 인공 지능의 발전 수준은 실로 인상적입니다. 결국 소셜 미디어가 친구를 정확하게 제안하고 상점이 올바른 색상과 크기의 신발을 제안하는 것은 더 이상 놀라운 일이 아닙니다. 포인트적용의 동작은 너무 유동적이고 자연스러워서 많은 사람들이 AI를 다룰 때나 그 행동의 결과를 인식하지 못합니다.

이는 쉽게 자동화할 수 있는 반복적인 작업을 수행하는 직원뿐만 아니라 전략 개발 및 혁신 영역 찾기가 필요한 업무를 수행하는 사업주에게도 우려를 불러일으킵니다. 이것이 AI에 대한 지식을 얻는 것이 매우 중요한 이유입니다. 인공지능과 인공지능을 만들고 사용하는 기업에 대한 신중한 신뢰를 구축하는 기반이 되는 정보입니다.

교육과 투명성을 기반으로 인공 지능에 대한 신뢰를 구축 하는 재단 및 연구 기관은 대부분 연구 개발 자금을 지원하는 대기업과 관련이 있습니다. 일상 생활, 직장 및 비즈니스 영역의 큰 변화에 대처하는 방법은 신뢰할 수 있고 신뢰할 수 있는 지식 소스를 찾는 것입니다. 또한 AI의 도움으로.

요약

사람들이 우리의 세계를 배우고 우리의 언어를 이해하기 위해 AI 데이터를 계속 제공함에 따라 AI는 더 많은 인지도와 기능을 얻고 있습니다. 오늘날 문서 및 고객 서비스 응용 프로그램은 콘텐츠를 생성, 번역 및 릴리스하고 다른 시스템에 명령을 내립니다. 이미지 처리 및 개체 조작으로 인해 인공 지능이 물리적 세계와 더욱 밀접하게 연결됩니다. 이러한 방식으로 비즈니스에서 인공 지능의 적용 영역은 지속적으로 확장되고 있습니다.

비즈니스는 점점 더 자유롭고 창의적으로 인공 지능 솔루션을 사용하고 있습니다. 이는 모두 회사에서 일하는 방법을 배울 수 있는 기성 AI 솔루션인 AIaas뿐만 아니라 다양한 영역의 조합 덕분입니다.

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저자: 로버트 휘트니
IT 부서를 지도하는 JavaScript 전문가이자 강사입니다. 그의 주요 목표는 코딩하는 동안 다른 사람들에게 효과적으로 협력하는 방법을 가르쳐 팀 생산성을 높이는 것입니다.

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