인공 지능이 인류를 해치지 않고 도울 수 있는 7가지 방법

인공지능이 인류를 해치지 않고 도울 수 있는 7가지 방법

인공 지능은 수년간 전문가와 평신도를 매료시키는 흥미로운 개념입니다. 2018 년의 기술은 획기적인 속도로 움직이고 있으며, 오늘날의 남자는 90 년대에 집 전체에서 보았던 것보다 훨씬 더 많은 힘을 주머니에 가지고 있다고 말할 수 있습니다. 머신 러닝과 딥 러닝 분야에서 엄청난 발전이있었습니다. 이러한 개념을 통해 기계는 정보를 매우 정교하게 처리하고 분석 할 수 있었습니다. 이러한 인공 지능 개발 덕분에; 기계는 이제 얼굴 인식과 같은 복잡한 기능을 수행 할 수 있습니다. 즉, 인공 지능 이 인류에 대해 제기 한 위험에 관한 중요한 논쟁이 있었다 . 인공 지능가 인류에게 해로운 것으로 판명 될 정도로 우리의 삶을 통제하는 것에 대한 우려 가있었습니다 . 또한 일상 생활에 인공 지능를 적용한 결과 킬러 로봇 및 부분 선거 결과 와 같은 예기치 않은 결과가 발생할 수 있습니다 . 인공 지능을 우리 삶에 통합시키는 의미는 그 응용 프로그램을 완전히 제거하기에 충분히 어리석은 것처럼 들릴 수 있지만, 인공 지능가 인류에게 유익하고 미래에 해를 끼칠 수있는 저주가 아닌 이유입니다! 1. 강화 된 자동화 자동화 향상을위한 인공 지능 출처 : 쿠카 로보터 백맨 위키비디아 커먼즈 오늘날 인공 지능는 사람의 개입 없이도 집중적 인 인적 노동과 역행 작업을 쉽게 수행 할 수 있습니다. 이를 통해 산업 분야와 다른 분야의 여러 응용 프로그램과 작업을 엄청나게 자동화했습니다. 기계 학습, 딥 러닝 및 기타 인공 지능기술이 점점 더 많은 산업 및 조직에 채택되어 통합되어 인간의 작업량을 줄입니다. 흥미로운 엔지니어링으로부터 이동 인터넷에 당황한 '열린 자물쇠 열기'퍼즐 풀기 인터넷에 당황한 '열린 자물쇠 열기'퍼즐 풀기 가이는 화살을 쏴서 얼마나 많은 하드 모자가 멈추는지를 보았습니다. 가이는 화살을 쏴서 얼마나 많은 하드 모자가 멈추는지를 보았습니다. 이 순차적 코드를 해독 할 수 있습니까? 이 순차적 코드를 해독 할 수 있습니까? 이로 인해 운영 비용과 인력 비용이 크게 줄어 인공 지능 자동화가 이전에는 볼 수 없었던 수준으로 향상되었습니다. 자동화 수준을 향상시키는 인공 지능의 놀라운 예는 일본의 공작 기계 제조업체 인 오쿠마에서 볼 수 있습니다. 그들은 최근 스마트 제조 의 미래 를 보여주기 위해 수많은 혁신을 제안했습니다 . 여기에는 모든 규모의 공장 용 로봇, 새롭고 개선 된 공작 기계 및 스마트 공작 기계가 포함됩니다. 이것은 산업 자동화에서 인공 지능의 축복을 분명히 보여줍니다. 2. 인간이 지루한 작업을 수행 할 필요성을 제거 인공 지능 지루한 휴먼 타스크 제거 출처 : 시라가진 인공 지능은 또한 인간을 해방시키고 그들이 탁월하게 수행 할 수있는 작업을 수행 할 수 있다는 사실을 고려할 때 인류에게 이익이 될 수 있습니다. 우리는 인공 지능와 그 응용의 필요성을이 기술이 다양한 결과를 달성하기 위해 인간이 수행해야하는 지루한 모든 작업을 처리한다는 주장에 근거 할 수 있습니다. 기계는 번거로운 작업을 처리하는 데 탁월하며, 이는 인간이 삶의 창의적이고 대인 관계 측면에서 작업 할 수있는 충분한 시간과 공간을 남겨 둡니다. 인공 지능의 응용 프로그램 덕분에 큰 획기적인 발전이있을 것으로 예상되는 금융 부문을 예로 들어 봅시다. 오늘날 금융 기관 은이 기술 을 최대한 활용 하여 소비자가보다 빠르고 쉽게 은행 업무를 수행 할 수있게되었습니다. 이는 재무 분석가가 지루한 작업의 특성에서 벗어날 수 있도록 돕고 광범위한 소비자 경험에 대한 심층적 인 연구 및 분석에 집중하는 데 큰 도움이되었습니다. 3. 스마트 기상 예보 인공 지능를 이용한 스마트 일기 예보 최근 몇 년 동안 날씨와 기후 예측 에 인공 지능과 그 기술을 사용하는 것을 보았습니다 . "기후 정보학"분야는 데이터 과학자와 기후 과학자 사이의 유익한 협력을 고무시켜 끊임없이 꽃을 피우고 있습니다. 이 협업에는 점점 복잡 해지는 기후 데이터를 관찰하고 분석 할 수있는 도구가 마련되었습니다. 이는 이해와 데이터의 격차를 해소하는 데 크게 도움이되었습니다. 정확한 일기 예보를 목표로하는 수많은 인공 지능 응용 프로그램이 있습니다. 예를 들어, IBM은 1996 년에 컴퓨터를 사용하여 예측을 개선했습니다. 이 미국 다국적 기업은 인공 지능 통합으로 예측 방법을 개선하고 향상시켜 왔습니다. 인간은 이제 기후 변화의 영향과 이유에 대한 이해가 높아졌습니다. 일기 예보 분야는 매우 까다 롭고 컴퓨터가 복잡한 계산을 수행 할 수 있도록 집중적 인 컴퓨팅 및 딥 러닝 네트워크를 요구합니다. 따라서 인공 지능의 발전과 그에 따른 계산 능력으로 인해 슈퍼 컴퓨터가 등장했습니다. 이로 인해 가능한 재난과 자연 재해가 광범위하게 발생할 수 있도록 극한 기후 사건에 대한 통찰력이 필요했습니다. 4. 차세대 재해 대응 재난 대응을위한 인공 지능 출처 : 미 국방 고급 연구 프로젝트 기관 /  캘리포니아는 산불의 맹공격으로 2017 년에 주요 파괴를 목격했습니다. 백만 에이커에 달하는 토지가 산불로 태워 져서 249 명이 실종 된 것으로 밝혀진 85 명과 85 명이 사망했습니다. 기후 변화의 위협으로 인해 점점 더 많은 회사들이 인공 지능 을 수용 하여 알고리즘으로 재난에 맞서고 있습니다. 따라서 인공 지능는 스마트 재난 대응 을 분석하고 재난 및 기상 이벤트에 대한 실시간 데이터를 제공하는 데 필수적인 요소를 적절하게 입증 했습니다 . 이것은 지역의 취약점을 감지하여 재난 대비 개선에 도움을 줄 수 있으므로 인간에게 매우 유용합니다. 인공 지능 기술은 또한 임박한 재난에 대비하여 자신을 조직하고 손실을 최소화 할 수있는 충분한 공간이있는 적시에 우리에게 경고하기 때문에 유익합니다. 또한 딥 러닝은 재난 시뮬레이션과 통합되어 유용한 대응 전략을 제시 할 것으로 예상 됩니다. 5. 모든 책임을 져야 할 의무를 인간에게 해방시킨다 인공 지능와의 현대전 출처 : 프로그램 집행관 병사 / 플리커 인공 지능가 언젠가 인류의 종말이되고 로봇과 기계가 지구를 완전히 영구적으로 인수 할 것이라는 것이 일반적인 믿음입니다. 그러나 일반적으로 무시되는 것은 인공 지능를 일상 생활에 통합하면 원치 않거나 필요하지 않은 모든 책임에서 벗어날 수 있다는 것입니다. 말할 필요도없이, 뛰어난 지능이 우리를 맹목적으로 통제하게 할 수는 없습니다. 그러나 우리의 이점을 위해 이점을 사용하지 않는 것도 마찬가지로 무지한 일입니다. 이와 관련하여 설득력있는 예는 전쟁과 무기의 미래입니다. 인공 지능는 폴 스케라의 저서 전쟁의 없음에 명기 된 바와 같이 전쟁의 잠재적 인 응용으로서 엄청난 약속을 보여줍니다 . 그의 저서에 언급 된 바와 같이, 미래에, 군사와 기계 정보는 전쟁을 수행하기 위해 협력 할 것으로 예상됩니다. 6. 창의성과 기술의 완벽한 결혼 인공 지능는 창의성과 기술의 완벽한 결혼이라고 할 수 있습니다. 인공 지능은 지능적이고 창의적으로 사고 할 수 있고 다양한 인간 응용 분야에서 이러한 생각을 자율적으로 번역 할 수있는 로봇 기계 일뿐입니다. 이 인공 지능의 기본 은 인류의 얼굴을 가지고 있고 혁명을 일으킬 수 있는 것입니다. 인공 지능는 단순한 일차원 기술이 아닙니다. 그 혜택과 응용 프로그램은 이해력보다 훨씬 중요하고 주목할 만하 며, 이것이 미래의 인간에게도 도움이 될 것입니다. 세대 Z 참여 전략은 AI 결혼하고 창의력과 기술이 완벽한 결과를 생성하는 단지 방법을 보여줍니다. 강력한 인공 지능 도구를 사용하여 브랜드는 이제 젠의 요구와 희망에 맞는 올바른 기술을 적용 할 수 있습니다. 주로 데이터 중심의이 마케팅 솔루션은 인공 지능의 기술적 인 장점과 창의성을한데 모으는 인공 지능 응용 프로그램 중 하나 일뿐입니다. 7. 오류 범위 제로 정확도 향상을위한 인공 지능 출처 : 오라클 어덕티브 인터랙션 의 수석 부사장 인 클리브 스완은 인공 지능와 자동화의 약속을 공유하여 사람의 개입 강요를 없애고 사람의 실수에 대한 모든 범위를 제거합니다. 인공 지능와 그 많은 기술에 대한 가장 좋은 점은 오류 가 없다는 것입니다 . 산업계와 조직은 일반적으로 육체 노동에 그 존재가있는 것이 자연 스럽기 때문에 인간의 실수에 대한 상당한 여지를 남겨 두어야합니다. 이것은 산업이 주로 다루어야 할 과제이며 과학 기술 발전뿐만 아니라 혁신으로가는 길에 장애물이됩니다