💡 지능이란?
새로운 대상이나 상황에 부딪혀 그 의미를 이해하고 합리적인 적응방법을 알아내는 지적 활동 능력
굉장히 복잡해 어떤 분야에서도 제대로 설명하기 어려우며 언어학, 심리학, 철학, 교육학 등 다양한 분야에서 중요하게 다뤄진다. 뇌과학과 신경학과에서 활발히 연구 중이다.
다중지능 이론
인간에게는 분명히 구분되는 9가지 능력이 있고, 사람은 각기 타고나 재능이 다르며 어떤분야세든 강점을 보이는 분야는 반드시 있음
Howard Gardner는 지능은 한가지 분야에만 국한 된것이 아니라 다양한 지능이 존재하고, IQ만으로 지능을 판단하는 것에 대하여 비판하였다. 사람은 각자가 타고난 재능이 있으며, 자기 스스로의 강점을 파악하고 개발해야 한다고 주장하였다.
<Howard Gardner의 다중지능 이론>
9가지의 능력 중 인공지능으로 만들어지는 대상은 논리 및 수학 지능, 언어적 지능, 공간적 지능이고, 이 능력들은 인간의 뇌에 가장 핵심 역할을 하며, 우리 몸의 움직임과 행동을 관![]
장, 신체의 향상성 유지, 인지, 감정 ,기억 학습 기능을 담당한다. 능력들은 본능적으로 아는 것이 아니라 학습을 통해 추론을 하며 그 추론이 틀리기도 하며 반복하여 만들어 나간다.
👤 인공지능의 의미
인공적으로 만들어진 지능을 가진 실체, 그것을 만들고자 함으로써 지능 자체를 연구하는 분야로 학습, 추론, 언어 이해 등의 원리를 찾아 컴퓨터에서 구현해내는 것을 의미
인간의 뇌의 학습과 추론을 모방해 만들어졌으며 요즘날 기술 및 비즈니스 분야에서 굉장히 인기 있는 주제이다. IT와 기술 산업에만 국한되지 않고 의료, 비즈니스, 교육, 법률, 제조, 농업 등 다양한 영역에서 사용하고 있으며, 기술의 발전으로 이미 다양한 방식과 형태로 일상생활이 AI와 연결되어있다.
ex) 음성인식 기능 Think Q, 자율주행 테슬라, 콘텐츠 추천 넷플릭스
📕 컴퓨터의 학습
인간의 지능의 일부를 구현한 것으로 다수의 규칙으로 이루어진 까다로운 프로그래밍을 통해 작업을 완료하도록 학습
전문가 시스템의 구축을 통해 달성하였으며 많은 엔지니어가 투입된 매우 복잡한 시스템이다. 주제별 전문가를 모방하였기 때문에 규칙을 인간이 이해, 정의, 프로그래밍 해야해서 시스템의 한계가 있다. 엔지니어가 코드로 변환해 인간의 능력 이상을 넘어서기 어렵고, 제대로 정의된 작업은 문제가 없으나 일부 작업에서는 규칙 구성하기 어렵다.
📘 인공지능의 학습
인간과 매우 흡사한 방식을 가지고 있음
1. 학습
2. 학습과정으로 생겨난 지능을 통한 추론
모델(model)이란 학습을 통해 지능을 만들고 추론을 통한 결과, 추론이 맞거나 틀리거나를 반복하며 지능이 발달하고 성장하는 것을 의미하며 이때, 판단을 정확하고 오차없이 해내는 인공지능 모델이 우수한 모델이다.
기존 알고리즘은 어떤한 원인과 결과에 대한 규칙을 인간이 직접 정해주지만 인공지능은 원인과 결과의 원리를 파악하고 학습과 추론의 결과를 통해서 모델을 정확히 만들어간다. 이를 통해 기존의 알고리즘과 인공지능을 구분할 수 있다.
🔍 인공지능에 관하여...
인공지능이 일상에 녹아들 수 있었던 이유
인공지능도 방대한 양의 데이텅와 컴퓨터 성능이 뒷받침 되어야 하는데 많은 연산속도를 버틸 수 있는 컴퓨터의 발전이 잇었기 떄문에 인공지능이 일상에 녹아들 수 있었다.
머신러닝(ML) : 기계학습
딥러닝(DL) : 심층학습 - 인공지능에서 가장 성능이 뛰어남
알고리즘 : 인간의 지능을 기반으로 자동화
인공지능 : 알고리즘에 대한 원리, 규칙을 스스로 찾아냄
