가장 일반적인 AI 유형은 무엇인가요? 7가지 유형에 대한 분석

백과사전 한 권을 살 때 조이가 된 기분이 든 적이 있나요?

AI에 대해 이야기하다 보면 때때로 그렇게 느껴질 때가 있습니다.

모두가 새로운 어휘, 새로운 사용 사례, 최첨단 기술을 사용하는 최신 AI 시스템에 대해 이야기하고 있는데, 솔직히 말해서 이를 따라잡는 것은 꽤 어려울 수 있습니다.

콘텐츠 제작을 위한 제너레이티브 AI 도구가 있습니다;

어떤 질문에도 답할 수 있도록 도와주는 AI 연구 봇과 최신 AI 기술을 사용하여 도로를 탐색하는 자율 주행 자동차도 있습니다.

이 모든 것이 약간 혼란스럽게 느껴질 수 있습니다. 친구 에피소드)

현재 사용되고 있는 가장 일반적인 유형의 인공지능에 대한 지식을 쌓고 싶다면 계속 읽어보세요.

이 블로그에서는 7가지 AI의 종류와 현재 사용되고 있는 용도, 그리고 미래에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대해 자세히 설명합니다.

AI의 7가지 유형: 개요

일반적으로 인공 지능에는 7가지 유형이 있습니다.

각 유형은 서로 다른 기능 또는 전문성을 나타냅니다.

그렇다면 AI의 7가지 유형은 무엇일까요? 자세히 살펴보겠습니다.

AI 유형	설명	예제
좁은 인공지능(ANI)	한 가지 작업에 특화되어 있고 메모리가 부족하며 사전 구성된 매개변수 이상으로 적응할 수 없습니다.	Siri, 넷플릭스 추천 시스템, 고객 서비스 챗봇.
인공 일반 지능(AGI)	복잡한 작업을 독립적으로 이해하고 학습하며 수행할 수 있는 인간과 유사한 지능을 갖춘 가상의 AI입니다.	아직 개발되지 않았습니다.
인공 지능(ASI)	인간의 지능을 능가하는 가상의 인공지능은 글로벌 문제를 해결할 수 있지만 윤리적 문제를 야기할 수 있습니다.	아직 개발되지 않았습니다.
리액티브 머신	메모리나 학습 기능 없이 실시간 데이터에 반응하는 기본 AI입니다.	IBM의 딥 블루 체스 AI, 자동문, 스마트 조명, 셀프 계산대.
제한된 메모리 AI	단기 기억력을 갖춘 AI는 과거 경험을 통해 학습하고 실시간으로 적응할 수 있습니다.	자율 주행 자동차, 사기 탐지 시스템, 신약 개발 알고리즘.
마음의 이론 AI	인간의 심리에서 영감을 받아 감정, 의도, 신념을 이해할 수 있는 가상의 AI입니다.	개념적 개념으로, 소셜 로봇이나 AI 상담사로 이어질 수 있습니다.
자기 인식 AI	비판적 사고, 감정 이해, 중요한 윤리적 문제 제기가 가능한 자기 인식을 갖춘 가상의 AI입니다.	아직 개발되지 않았으며, 일부에게는 궁극적인 목표가 될 수 있지만 불가능할 수도 있습니다.

1. 좁은 인공지능(인공 좁은 인공지능 - ANI)

좁은 AI는 오늘날 가장 일반적으로 사용되는 AI 유형으로, 여러분도 모르는 사이에 이미 좁은 AI 도구를 사용하고 있을 가능성이 높습니다.

Siri와 같은 고객 서비스 챗봇이나 넷플릭스의 추천 알고리즘과 같은 좁은 의미의 인공지능은 한 가지 작업에만 능숙하다는 점에서 '좁은 의미의 인공지능'입니다.

나중에 살펴볼 더 복잡한 형태의 AI와 달리 좁은 지능은 특정 프로그래밍을 넘어 사고하거나 추론하거나 적응할 수 없으며, 미리 구성된 매개변수 내에서 하나의 작업만 수행할 수 있습니다.

좁은 의미의 인공지능과 고급 인공지능의 중요한 차이점은 메모리가 부족하다는 점입니다.

협소한 AI 도구는 데이터를 저장하고 학습할 수 없으며, 한 작업에서 다른 작업에 학습을 적용할 수도 없고, 모든 작업이 사전 구성되고 규칙 기반이어야 합니다.

2. 인공 일반 지능(AGI)

이제 우리는 현실의 영역을 넘어 잠재적인 미래형 AI로 나아가고 있습니다.

인공 일반 지능은 현재 가설적인 것으로, 기계가 다음과 같은 기능을 갖추는 것을 의미합니다. 인간 지능를 통해 매우 다양하고 복잡한 작업을 독립적으로 이해하고 학습하며 수행할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다.

하지만 AGI를 언급할 때 '인간 지능'이라고 하면 상당히 복잡해질 수 있습니다.

이론적으로 AGI는 실제로 인간과 구별할 수 없는 지능을 갖게 될 것입니다.

그러나 더 정확하게는 방대한 양의 데이터를 처리하는 능력이 인간의 두뇌를 훨씬 능가할 것이므로 AGI는 인간보다 더 지능적일 것입니다.

하지만 걱정하지 마세요.

AGI는 아직 멀었으며, 현실화되기 위해서는 신경망 설계, 머신러닝, 로봇 공학 등의 분야에서 획기적인 발전이 필요합니다.

3. 인공 지능(ASI)

가정을 한 단계 더 발전시켜 봅시다. AGI를 한 단계 뛰어넘는 것은 모든 수준에서 인간의 능력을 뛰어넘는 지능인 인공 초지능(ASI)입니다.

이것은 가장 유능한 형태의 인공지능으로, 인간을 능가하는 지성을 사용하여 복잡한 작업을 수행하고 추론하며 문제를 해결할 수 있습니다.

그리고 그것은 조금 무섭습니다.

인공 지능은 단순히 인간의 능력을 모방하는 데 그치지 않고 이를 훨씬 뛰어넘어 자기 인식, 인간 조작 등의 가능성으로까지 발전할 수 있습니다.

이런 종류의 AI가 인간과 사회, 미래에 미칠 영향은 완전히 예측할 수 없지만, 빈곤과 기후 파괴와 같은 전 지구적 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖게 될 가능성이 높습니다.

문제는 우리가 정말 그 답을 알고 싶을까요?

다행히도 이러한 유형의 인공 지능을 둘러싼 큰 윤리적 논쟁은 전적으로 허구입니다... 현재로서는요.

4. 반응형 머신

앞의 두 가지 사례는 100% 가상 AI의 예시이지만, 반응형 AI 머신은 최초로 만들어진 머신러닝 모델 중 하나이며 여전히 우리 일상에서 중요한 기술 중 하나입니다.

반응형 머신은 가장 기본적인 형태의 AI입니다.

이러한 시스템은 프로그래밍된 규칙에 따라 실시간 트래픽 데이터에만 응답할 수 있으며 시간이 지남에 따라 학습하거나 적응할 수 없습니다.

이들은 메모리가 제한적이거나 아예 메모리가 부족하기 때문에 동작이 전적으로 반응형.

예를 들면 다음과 같습니다. IBM의 딥 블루 1997년 그랜드 마스터 게리 카스파로프를 꺾은 체스 AI 시스템으로 AI 개발의 획기적인 발전을 이루었습니다.

오늘날 로봇 공학 및 자동화 분야에서는 미리 구성된 지침에 따라 새로운 제품을 제조하는 리액티브 머신을 볼 수 있습니다.

자동문, 자동 비행기 내비게이션 시스템, 음성 명령(알렉사나 집안의 스마트 조명 등), 심지어 동네 슈퍼마켓에서 사용하는 셀프 계산기 등 더 일반적인 반응형 기계는 반복적인 작업을 처리하는 데에도 사용됩니다.

5. 제한된 메모리 AI

리액티브 머신은 메모리가 전혀 없고 AGI는 입력 간의 연결을 만들고 형성하는 데 필요한 광범위한 메모리를 가지고 있지만, 제한된 메모리 AI 시스템은 이 둘 사이의 균형을 유지합니다.

제한된 메모리의 AI 도구는 과거 경험의 데이터를 저장하고 이를 통해 학습하여 성능을 개선할 수 있습니다.

예를 들어 과거 경로를 학습하여 하루 중 시간대별로 이동 시간을 최적화하는 자율 주행 자동차, 사기 탐지, 약물 발견 또는 질병 예방을 위한 고급 알고리즘 등을 들 수 있습니다.

제한적 메모리 AI는 단기기억을 사용하여 새로운 상황에 적응할 수 있다는 점에서 독특하며, 이는 실시간 데이터 변화에 따라 동적으로 조정할 수 있다는 것을 의미합니다.

6. 마음 이론 AI

마음 이론 AI 기계는 심리학에서 영감을 얻은 개념으로, 감정, 의도, 인간의 신념 등 복잡한 감정을 이해할 수 있는 기계를 말합니다.

신념과 인간 언어의 뉘앙스는 명확하지 않고 해석의 여지가 있기 때문에 이는 어려운 문제입니다.

마음 이론 AI 도구를 개발하려면 인지 모델링, 자연어 처리, 머신 러닝 분야에서 획기적인 발전이 필요합니다.

하지만 가능하다면 이러한 인공지능 기계는 상담사나 심리학자처럼 인간이 감정을 이해하고 조절하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

마음 이론은 인간의 친구, 보호자, 심지어 파트너 역할을 할 수 있는 소셜 로봇의 길을 열어줄 수 있습니다.

7. 자기 인식 AI

하지만 어떤 사람들에게는 자의식을 갖고 자신의 존재를 인식하는 컴퓨터, 즉 자각적 AI가 궁극적인 목표입니다.

이 슈퍼 인공지능은 특정 작업을 수행할 수 있을 뿐만 아니라 감정과 도덕성을 이해하고 자신의 행동과 목적에 대해 비판적으로 생각할 수 있을 것입니다.

그러나 물론 자기 인식 기계는 복잡한 윤리적 문제를 제기합니다.

세상에 생명을 불어넣고 이 초지능적 존재를 반복적인 작업에 사용하는 것이 도덕적으로 옳은 일일까요? 기계가 고통받을 수 있을까요? 기계의 감정과 인간의 감정은 얼마나 다를까요?

이 모든 질문은 답하기는 불가능하지만 AI 연구의 미래에 중요한 영향을 미칠 수 있는 질문들입니다.

좁은 AI가 오늘날 가장 일반적인 유형인 이유

그렇다면 이렇게 다양한 유형의 AI 중에서 가장 일반적인 유형은 무엇일까요?

오늘날 사용되는 가장 일반적인 유형의 인공 지능은 다음과 같습니다. 좁은 AI.

그 이유는 적응성과 확장성, 실용성이 뛰어나 다양한 산업 분야에 쉽게 배포할 수 있기 때문입니다.

복잡한 문제를 해결할 수는 없지만 반복적이거나 관리적인 작업을 근절할 수 있고 쉽게 확장할 수 있습니다.

또한 이 기술은 현재 접근성과 경제성이 뛰어나 이미 의료, 금융, 제조, 소매, 엔터테인먼트 등 다양한 산업 분야에서 활용되고 있으며, 많은 산업 환경을 변화시키고 있습니다.

일상 생활 속 좁은 의미의 AI 사례

지금 이 순간에도 일부 제한된 정보 도구에 액세스할 수 있을 것입니다.

다음은 일상 생활에서 가장 흔히 접할 수 있는 몇 가지 예시입니다.

첫째, 그 챗봇 ChatGPT나 유틸리티 제공업체가 사용하는 고객 서비스 챗봇과 같이 여러분이 의존하게 된 것들은 모두 좁은 의미의 AI의 예입니다.

사용자의 요청에 응답하도록 프로그래밍된 AI 알고리즘을 사용하여 답을 찾고, 데이터를 처리하고, 일상을 간소화할 수 있도록 도와줍니다.

챗봇처럼, 가상 비서 Siri, Alexa, Google 어시스턴트처럼 음성 명령에 반응하여 반복적이거나 일상적인 작업, 재생 목록 만들기, 친구에게 전화 걸기, 문자 메시지 보내기 등의 작업을 도와줍니다.

넷플릭스와 유튜브 계정을 구동하는 추천 엔진도 좁은 의미의 AI의 예입니다.

데이터를 취합한 다음 AI 모델을 사용하여 다음에 즐길 수 있는 콘텐츠를 제안하는 데 도움을 줍니다.

이러한 종류의 모델은 가정에서만 사용되는 것이 아니라 기업이 고객 행동과 관련된 데이터를 분석하고 처리하여 장기적으로 보다 최적의 경험을 제공할 수 있도록 지원합니다.

마지막으로, 여러분이 의존하게 된 도구 중 일부는 다음과 같습니다. Undetectable.ai's AI SEO 작성기, AI 에세이 작가 그리고 인간 타이퍼)는 좁은 AI 모델을 사용합니다.

실제와 구별할 수 없을 정도로 인간적인 콘텐츠를 작성하는 것도 마찬가지입니다.

이러한 도구는 콘텐츠 마케팅 관행에 의존하는 비즈니스를 위한 콘텐츠 작성이라는 한 가지만 예외적으로 잘 수행하기 때문에 '협소'합니다.

좁은 AI의 핵심 기술

하지만 이러한 도구는 어떻게 작동할까요? 이처럼 다양한 용도로 활용될 수 있는 좁은 의미의 AI의 숨겨진 기술은 무엇일까요?

머신 러닝(ML)

딥러닝과 같은 요소를 포함하는 머신러닝은 AI 시스템이 데이터를 통해 학습하고 시간이 지남에 따라 성능을 개선하는 능력입니다.

이는 가능한 모든 프롬프트나 입력에 직접 응답하도록 프로그래밍할 수 없고, 데이터를 처리하고 이를 사용하여 연결하고 새로운 결론을 합성할 수 있어야 하는 좁은 의미의 AI의 기본 기능입니다.

자연어 처리(NLP)

간단히 말해 NLP는 기계가 인간의 언어를 이해하고, 해석하고, 생성할 수 있도록 하는 기술입니다.

이를 통해 AI는 자연스러운 방식으로 사용자와 효과적으로 소통할 수 있습니다.

사용자가 이해할 수 있는 언어와 목소리 톤으로 응답하는 ChatGPT 프롬프트나 언어 분석에서 한 단계 더 나아가 독특하고 사람처럼 들리는 텍스트를 생성하는 언디텍터블 AI 휴머니마이저 도구를 생각해 보세요.

아래 위젯을 사용하여 AI 휴머나이저를 자유롭게 테스트해 보세요!

컴퓨터 비전

마지막으로 컴퓨터 비전은 얼굴 인식이나 이미지 분석과 같이 AI가 세상의 시각 정보를 '보는' 데 도움을 줍니다.

이를 위해 AI 모델은 시각 데이터를 픽셀로 나누고 패턴이나 특징(가장자리, 색상, 모양 등)을 식별한 다음 연결하여 인식할 수 있는 특정 개체를 찾아내는 방식으로 시각 데이터를 분석합니다.

오늘날 좁은 AI 사용의 이점

협소한 AI는 어디에나 존재하며 조용히 삶을 더 단순하게 만들고 업무 효율성을 높입니다.

반복적이고 시간이 많이 걸리는 작업을 대신 처리해 사람이 창의적이거나 더 복잡한 작업에 집중할 수 있게 해줍니다.

이를 통해 관리 부담을 줄이고 작업을 더 빠르게 완료할 수 있습니다.

또 다른 큰 장점은 확장성입니다. 좁은 의미의 AI는 인간이 처리할 수 없는 방대한 양의 데이터와 상호작용을 한꺼번에 처리할 수 있습니다.

또한 은행 거래에서 사기를 발견하거나 의료 스캔에서 초기 단계의 질병을 감지하는 등 사람이 놓칠 수 있는 세부 사항을 포착하는 등 놀라울 정도로 정확합니다.

또한 저렴하고 접근성이 뛰어나기 때문에 기업만 혜택을 받는 것이 아닙니다.

개인은 좁은 의미의 AI를 사용하여 일상 생활에서 또는 심지어는

좁은 AI의 과제와 한계

하지만 좁은 의미의 AI에는 분명 장점이 있지만, 몇 가지 단점도 있습니다.

가장 분명한 것은 이러한 도구가 유연하지 않다는 것입니다.

각 시스템은 한 가지 일만 잘하도록 설계되어 특정 프로그램 이외의 작업에는 적응하지 못합니다.

예를 들어, 넷플릭스의 추천을 제공하는 AI는 항공편을 예약하는 데 도움을 주지 못하며, 메모리와 딥 러닝의 한계로 인해 이러한 기능을 제공할 수 없습니다.

즉, 사용 용도에 따라 각기 다른 AI 모델이 필요하며, 해당 사용 사례에 맞게 특별히 프로그래밍하고 구축해야 합니다.

이는 잠재적인 업무 중복, 값비싼 프로그래밍 요구 사항, 필요에 따라 여러 작업을 수행해야 하는 복잡한 기술 스택을 의미합니다.

또 다른 문제는 데이터입니다.

좁은 의미의 AI가 제대로 작동하려면 편향되지 않은 고품질의 방대한 데이터가 필요합니다. 데이터에 결함이 있으면 AI의 결과물도 마찬가지입니다.

우리는 이미 다음과 같은 경우에서 이를 확인했습니다. AI 편향성이는 현실적으로 심각한 결과를 초래할 수 있는 극복하기 어려운 장애물입니다.

마지막으로 윤리적 문제도 있습니다.

자동화는 효율성을 높이는 데 도움이 되지만, 일자리를 잃는 등 신중한 고려가 필요한 사회적 문제를 야기할 수도 있습니다.

AI가 반복적인 업무를 자동화할 수는 있지만, 생계를 위해 이러한 업무에 의존하는 사람들이 많습니다.

인공지능이 이러한 역할을 어느 정도까지 맡도록 허용해야 하며, 창의적이고 도전적인 역할이 충분히 존재할까요?

일반 인공지능과 초지능 인공지능 중 어느 쪽이 주도권을 잡을까요?

하지만 이 기사에서는 슈퍼 AI 알고리즘이 세계를 장악하는 것에 대한 논쟁에 대해서만 다루었습니다.

이러한 인공지능의 일부 유형에는 심각한 윤리적, 도덕적, 법적 문제가 있습니다. 이러한 논쟁이 우리의 미래에 어떤 의미를 가질까요?

현재 일반 AI 또는 초지능 AI에 대한 개념은 공상 과학 소설의 영역에 머물러 있습니다.

그렇긴 하지만 이러한 발전된 형태의 AI에 대한 전망은 충분히 논의할 가치가 있습니다.

한편으로는 거대한 글로벌 문제를 해결할 수도 있습니다.

다른 한편으로는 통제, 안전, 인류에 미치는 영향에 대해 심각한 의문을 제기합니다.

하지만 현재로서는 아직 갈 길이 멀고, 좁은 의미의 인공지능이 현재 사용되고 있는 인공지능 중 가장 실용적이고 영향력 있는 형태로 남아 있습니다.

최종 생각

7가지 유형의 AI가 모두 현재를 만들어가고 있습니다.

일상 업무를 더 원활하게 하고 산업을 더 효율적으로 만들어주는 좁은 의미의 AI는 이미 우리 곁에 와 있습니다.

넷플릭스 추천, 스마트 홈 시스템, 직장이나 공부할 때 사용할 수 있는 다양한 콘텐츠 제작 도구에 포함되어 있습니다.

AI는 여기서 멈추지 않습니다.

다양한 유형의 인공지능이 계속 진화하면서 새로운 유형의 인공지능이 우리의 역할, 심지어 인간관계와 의사 결정에까지 영향을 미치는 흥미로운 미래를 맞이하고 있습니다.

지금은 우리가 이미 가지고 있는 도구, 즉 잘 사용하면 모두의 삶을 개선할 수 있는 도구를 개선하고 책임감 있게 사용하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

그 사이에 다음 대화 주제는 "오늘날 가장 많이 사용되는 AI는 무엇인가요?"로 바뀝니다. 지능적인 대답을 준비하게 될 것입니다(친구 유머에도 불구하고).