인공 지능의 의미와 분류, 그리고 인공 지능 산업 발전 촉진 정책에 대한 정보

인공 지능의 의미와 분류를 탐구하겠습니다. 이 글을 모두 읽어주시면 인공 지능의 의미와 분류를 이해하게 되실 것이라고 기대하고 있습니다. 인공 지능의 의미와 분류가 궁금하신 분들은 모두 읽어주시면 도움이 되실 것입니다. 이제 인공 지능의 의미와 분류를 알아보도록 합시다.

 

1. 인공 지능의 의미와 분류

 

(1) 인공 지능의 의미: 인공 지능 (AI)은 인간 지능 활동의 법칙을 연구하고, 일정 수준의 지능을 가진 인공 시스템을 구축하고, 컴퓨터가 과거에 인간의 지능이 필요했던 작업을 수행하도록 만드는 방법, 즉 컴퓨터 소프트웨어 및 하드웨어를 사용하는 방법을 연구하는 연구입니다. 인간의 지능 행동에 대한 몇 가지 기본 이론, 방법 및 기술을 시뮬레이션합니다. 인공 지능은 컴퓨터 과학의 한 분야로 20 세기 3 대 첨단 기술 (우주 기술, 에너지 기술, 인공 지능) 중 하나로, 21 세기 3 대 첨단 기술 (유전 공학, 나노 기술) 중 하나로 알려져있습니다. 과학, 인공 지능). 인공 지능은 선진국에서 인류의 마지막 과학 팁이자 과학 연구의 왕관의 보석으로 간주됩니다.

(2) 인공 지능의 분류: 인공 지능의 개념은 매우 광범위하며 인공 지능의 강점에 따라 크게 세 가지로 나눌 수 있습니다.
  1) 약한 인공 지능 : 특정 분야에서 인간의 지능이나 효율성을 능가하는 기계 지능.
  2) 강력한 인공 지능 : 모든면에서 인간에 필적하는 인공 지능.
  3) 슈퍼 인공 지능 : 과학 혁신, 일반 교육 및 사회 기술을 포함한 다양한 분야에서 인간을 능가하는 인공 지능. 인공 지능의 혁명은 약한 인공 지능에서 강력한 인공 지능을 통해 슈퍼 인공 지능으로 이동하는 과정입니다. 현재 인간은 약한 인공 지능을 습득했으며 Siri, 스팸 필터, Google 번역, 전자 상거래 웹 사이트에 대한 제품 푸시, Google 무인 자동차 등과 같은 약한 인공 지능은 삶의 모든 곳에 있습니다.

인간의 뇌와 컴퓨터의 가장 큰 차이점은 미적분학, 금융 시장 전략, 번역 등과 같이 어렵다고 생각하는 것들은 컴퓨터에 매우 쉽다는 것입니다. 그러나 인간이 생각하는 것 (예 : 비전, 역학, 움직임, 컴퓨터에게는 직감이 매우 어렵습니다. 인간 수준의 지능에 도달하려면 컴퓨터가 작은 표정 변화와 같은 고급 사항을 이해하고 왜 이것을 좋아하는지 생각하지 않아야합니다.이 수준에 도달하려면 첫째, 하드웨어 편의성이 컴퓨터 처리 속도를 높여야하고 둘째로 소프트웨어 측면에서 컴퓨터는 스마트해야합니다. 미국 발명가이자 미래학자인 Kurzweil은 인간 두뇌의 계산 능력이 10 ^ 16 cps (초당 계산, 계산 능력을 설명하는 단위)로, 초당 1,000 억 계산이라고 추정했습니다. 현재 세계에서 가장 빠른 슈퍼 컴퓨터 인 중국의 Tianhe-2는 3 억 4 천만 배의 작동 용량을 가지고있어 인간의 두뇌를 능가했습니다. 그러나 높은 비용, 대규모, 높은 전력 소비로 인해 상업적으로 사용할 수 없으며 널리 사용됩니다. Kurzweil은 컴퓨터 개발 수준을 고려하는 기준은 1,000 달러에 얼마나 많은 cps를 구매할 수 있는지 확인하는 것이라고 믿습니다 .1,000 달러가 인간 두뇌 수준의 컴퓨팅 파워 1 억을 구매할 수있을 때 강력한 인공 지능이 삶의 일부가됩니다. 현재 1,000 달러로 10 조 cps (인간 두뇌의 1 천분의 1)를 구매할 수 있습니다. 수익을 가속화하는 법칙에 따르면 기술 발전은 기하 급수적으로 증가 할 것입니다.이 속도로 2025 년까지 Heren을 1,000 달러에 구매할 수 있습니다.

 

2. 인공 지능의 산업 체인 분석

개발 경로와 단계의 관점에서 인공 지능의 실현은 계산 지능 (저장하고 계산할 수 있음), 지각 지능 (듣고 말하고보고 인식 할 수 있음) 및인지 지능 (이해하고 생각할 수 있음)의 세 단계를 거쳐야합니다. 산업체 인 관점에서 보면 인공 지능 산업 체인은 기본 기술 지원, 인공 지능 기술, 인공 지능 애플리케이션의 세 가지 수준으로 구성됩니다. 기본 기술 지원은 데이터 센터와 컴퓨팅 플랫폼, 즉 데이터 전송, 컴퓨팅, 저장을 포함한 컴퓨팅 인텔리전스 단계로 구성됩니다. 기타; 인공 지능 기술은 머신 러닝 모델링, 지각 지능과인지 지능 2 단계, 음성 인식, 이미지 인식 등 지각 지능 등 다양한 분야의 응용 기술 개발을 통해 기본 계층에서 제공하는 저장 자원과 빅 데이터를 기반으로합니다. , 자연 음성 처리 및 생체 인식, 기계 학습, 예측 API 및 인공 지능 플랫폼과 같은인지 지능; 인공 지능 응용 프로그램은 주로 인공 지능과 기존 산업을 결합하여 무인 자동차 및 스마트 홈과 같은 다양한 시나리오에서 응용 프로그램을 달성합니다.

 

3. 국가는 인공 지능 산업의 배치를 가속화합니다.

다양한 국가의 정부는 인공 지능 관련 산업의 발전을 매우 중요하게 생각합니다. 인공 지능이 탄생 한 이래 각국은 인공 지능 연구에 대한 투자를 늘 렸습니다. 그 중 미국 정부는 주로 공공 투자를 통해 인공 지능 산업의 발전을 이끌고 있습니다. 미국 정부는 2017 회계 연도에 첨단 제조를위한 국가 예산으로 22 억 달러를 투자했습니다. 업계에 대한 입력 방향 중 하나는 "National Robotics Project"입니다. 기술 측면에서 미국은 군용 로봇에 중점을 둔 경계 기술로 로봇을, 서비스 및 의료 로봇에 중점을 둔 유럽, 휴머노이드 및 엔터테인먼트 로봇에 중점을 둔 일본을 나열합니다. 이 단계에서 기술 혁신의 초점은 클라우드 로봇 기술과 인간 두뇌 생체 공학 컴퓨팅 기술입니다. 미국, 일본, 브라질 및 기타 국가는 모두 클라우드 로봇을 로봇 공학의 미래 연구 방향 중 하나로 간주합니다. 광대역 네트워크 시설의 대중화, 클라우드 컴퓨팅, 빅 데이터 등 기술의 지속적인 발전에 따라 향후 로봇 기술 비용은 더욱 절감되고 로봇 양산 목표는 달성 될 것입니다. 로봇이 네트워크를 통해 데이터를 획득하거나 처리를 수행 할 수있게 될 것입니다. 현재 해외 연구 방향으로는 개방형 시스템 로봇 아키텍처 (일반 하드웨어 및 소프트웨어 플랫폼 포함) 구축, 네트워크 상호 연결 로봇 시스템 플랫폼, 로봇 네트워크 플랫폼 알고리즘 및 영상 처리 시스템 개발, 클라우드 로봇 관련 네트워크 인프라 연구 등이 있습니다. 딥 러닝의 성공으로 인해 학계는 연결주의 라인을 따라 인간 두뇌의 컴퓨터 시뮬레이션을 더욱 향상 시켰습니다. 인간 두뇌 생체 공학 컴퓨팅 기술의 발전은 컴퓨터가 인간 두뇌의 계산을 모방하고 학습과 기억을 실현할 수있게합니다. 동시에 비유를 이해하고 지식 창조를 실현할 수있는 혁신적인 디자인은 컴퓨터에게 인간의 뇌의 기능과 거의 같은 스스로 학습하고 창조하는 능력을 부여합니다. 버락 오바마 미국 대통령은 2017 년 초 연사에서 특별히 인간 두뇌를지도 화하려는 계획을 언급하고 인간 두뇌의 작동 메커니즘을 이해하기 위해 10 년 이내에 "인간 두뇌지도"를 그리는 데 30 억 달러를 투자 할 것이라고 발표했습니다. 유럽 ​​연합 집행위원회는 2017 년 초에 그래 핀과 인간 두뇌 공학이 "미래 신흥 주력 기술 프로젝트"로 선정되고이를위한 특별 R & D 계획을 수립했다고 발표했습니다. 각 계획은 향후 10 년 동안 10 억 유로의 자금을 지원받을 것입니다. . 미국 IBM 회사는 새로운 유형의 바이오닉 칩을 연구하고있습니다.이 칩을 사용하여 인간은 인간 두뇌의 컴퓨팅 프로세스를 모방하는 컴퓨터를 실감 할 수있습니다. 인간의 두뇌는 2019 년까지 완전히 시뮬레이션 될 수있을 것으로 예상됩니다.

 

4. 인공 지능 산업 발전 촉진 정책

2017 년 7 월 이전에 국무원에서 발간 한 "인터넷"행동을 적극 추진하기위한 가이 딩 의견 "은 인터넷 플랫폼에 의존하여 인공 지능 공공 혁신 서비스를 제공하고 인공 지능 핵심 기술의 획기적인 발전을 가속화하며 스마트 홈 및 스마트 단말기에서 인공 지능을 촉진한다고 지적했습니다. 스마트 카, 로봇 및 기타 분야의 홍보 및 적용은 글로벌 인공 지능 개발을 주도하고 적극적인 혁신, 열린 협력 및 조정 된 개발의 산업 생태계를 형성하는 다수의 핵심 기업 및 혁신 팀을 육성합니다.

(1) 인공 지능의 신흥 산업을 육성하고 개발합니다. 초대형 딥 러닝을 지원하는 새로운 컴퓨팅 클러스터를 구축하고, 음성, 이미지, 비디오,지도 데이터를 포함한 대규모 교육 리소스 데이터베이스를 구축하고, 인공 지능 기본 리소스 및 공공 서비스와 같은 혁신적인 플랫폼 구축을 강화합니다. 컴퓨터 비전, 지능형 음성 처리, 생체 인식, 자연어 이해, 지능형 의사 결정 제어 및 새로운 인간-컴퓨터 상호 작용과 같은 핵심 기술의 R & D 및 산업화를 더욱 촉진하고 지능형 제품, 산업 제조 등의 분야에서 인공 지능의 대규모 상용화를 촉진합니다. 지능형 업그레이드를위한 기반을 통합합니다.

(2) 주요 영역에서 스마트 제품의 혁신을 촉진합니다. 기존의 가정용 가구 기업과 인터넷 기업이 통합 혁신을 수행하고, 가정용 가구 제품의 지능적인 수준과 서비스 기능을 지속적으로 개선하고, 새로운 소비자 시장 공간을 창출하도록 장려하십시오. 자동차 회사와 인터넷 회사를 홍보하여 ​​국경을 넘는 혁신 플랫폼을 구축하고 지능형 보조 운전, 복잡한 환경 인식 및 차량용 지능형 장비와 같은 기술 제품의 개발 및 적용을 가속화합니다. 보안 업체가 인터넷 업체와 협력 할 수 있도록 지원하고, 정확한 영상 인식 등 빅 데이터 분석 기술을 개발 및 홍보하며, 보안 제품의 지능형 서비스 수준을 향상시킵니다.

(3) 단말기 제품의 지능 수준을 향상시킵니다. 고급형 모바일 스마트 단말 제품 및 서비스의 시장 규모 확대에 주력하고 모바일 스마트 단말 핵심 기술의 R & D 및 산업화 역량을 향상시킵니다. 기업이 차별화 된 시장 수요 분석을 적극적으로 수행하고 웨어러블 장치의 애플리케이션 서비스를 강력하게 강화하며 사용자 경험을 향상 시키도록 장려합니다. 로봇 분야에서 인터넷 기술과 지능형 인식, 패턴 인식, 지능형 분석, 지능형 제어와 같은 지능형 기술의 심층 적용을 촉진하고 감지, 상호 작용 및 제어에서 로봇 제품의 성능 및 지능 수준을 적극적으로 향상시키고 핵심 경쟁력을 강화합니다.