인공 지능(AI)의 7 단계

인공 지능(AI)의 7단계 (The 7 Stages of AI)

1. 규칙 기반 AI 시스템 Rule-based AI systems:

• • 이 시스템은 사전에 정의된 규칙 또는 알고리즘을 기반으로 작동합니다.
  • 일관성 있게 작동하지만, 새로운 상황에 대한 학습 능력이나 맥락 이해 능력이 없습니다.

2. 맥락 인식 및 보존 시스템 Context awareness and retention systems:

• • 이 시스템은 주어진 맥락을 이해하고 정보를 보존할 수 있는 능력을 가지고 있습니다.
  • 예로는 스마트폰 어시스턴트인 Siri나 Google 어시스턴트와 같은 시스템이 있습니다. 이러한 시스템은 사용자와의 이전 상호 작용에서 학습하여 미래의 반응을 개선할 수 있습니다.

3. 도메인 특화 마스터리 시스템 Domain-specific mastery systems:

• • 이 시스템은 특정 분야나 도메인에서 높은 수준의 숙련도를 가지고 있습니다.
  • IBM의 왓슨이나 Google의 DeepMind AlphaGo와 같은 시스템은 특정 분야에서 인간보다 더 뛰어난 성능을 보여줍니다.

4. 인간의 능력 모방 Mimicking human capacity:

• • 이 단계의 AI는 인간의 사고와 추론 능력을 모방합니다.
  • 복잡한 개념의 이해, 익숙하지 않은 문제의 해결, 창의적인 아이디어 생성 등의 능력을 가지게 됩니다.

5. 인공 일반 지능 Artificial General Intelligence (AGI):

• • AGI는 모든 측면에서 인간의 지능과 동등한 능력을 가진 AI를 의미합니다.
  • 여러 분야에서의 학습, 적응, 지식의 구현 등의 능력을 가집니다.

6. 인공 초지능 Artificial Super Intelligence (ASI):

• • ASI는 인간의 지능을 훨씬 뛰어넘는 인지 능력을 가진 AI를 의미합니다.
  • 경제적 가치 있는 작업에서 인간을 능가하거나 복잡한 글로벌 문제를 해결하는 능력을 가질 수 있습니다.

7. AI 특이점 AI Singularity:

• • 이는 기술 성장이 제어 불가능하고 되돌릴 수 없게 되는 가상의 미래 시점을 의미합니다.
  • ASI가 인간의 능력을 훨씬 뛰어넘게 되면, 기술의 폭발적인 발전이 예상됩니다.

이러한 각 단계는 AI의 발전과 함께 우리의 일상과 산업에 큰 영향을 미치고 있습니다. AI의 이러한 단계를 이해하는 것은 이 기술의 잠재력과 도전을 이해하는 데 중요합니다.