인공 지능의 진화는 역사적으로 인공 일반 정보 (AGI)를 달성하기위한 경쟁으로 여겨져왔다. 그럼에도 불구하고, 현재의 추세는 "AI Cavaliers"라고하는 AGI의 야심 찬 목표를 추구하기보다는 일반적으로 "AI Roundheads"로 알려진 전문 AI 모델에 대한 성향이 증가하고 있습니다. AI 개발에 대한 접근 방식의 이러한 변화는 다양한 산업에서 효율성, 비용 및 실제 응용에 중요한 결과를 초래합니다.
역사적 맥락 : AGI vs. Specialized AI
수십 년 동안 연구원과 기술 비전가들은 기계가 인간이 할 수있는 지적 과제를 수행 할 수있는 능력이있는 이론적 구성 인 AGI를 추구했습니다. AGI는 OpenAi 및 Deepmind와 같은 회사의 장기 목표로 남아 있으며, 엄청난 계산 자원, 정교한 알고리즘 및 광범위한 데이터 세트가 필요합니다.
대조적으로, 특수 AI 또는 좁은 AI는 특정 도메인에서 성능을 최적화하는 데 중점을 둡니다. 이러한 모델은 자연어 처리 (NLP), 컴퓨터 비전, 사기 탐지 및 의료 진단과 같은 대상 응용 프로그램에서 탁월합니다. 광범위한 일반화 기능이 필요한 AGI와 달리 특수 AI 모델은 효율성과 정확도로 사전 정의 된 작업을 수행하도록 조정됩니다.
전문 AI가 추진력을 얻는 이유
전문화 된 AI로의 전환은 몇 가지 주요 요인에 의해 주도됩니다.
1. 효율성과 비용 효율성
AGI 개발은 광범위한 계산 능력과 교육 데이터를 요구하여 종종 엄청나게 비싸게 만듭니다. 반면에 Specialized AI는 특정 작업을 위해 설계되었으며 교육 및 배포를 위해 더 적은 수의 리소스가 필요하기 때문에 비용 효율적입니다. 이로 인해 높은 비용이 발생하지 않고 빠른 AI 채택을 원하는 비즈니스에 매력적입니다.
2. 산업 별 최적화
부문의 비즈니스는 도메인 별 AI 모델을 활용하여 경쟁 우위를 확보하고 있습니다. 예를 들어:
- 건강 관리 : Google의 Deepmind Alphafold와 같은 AI 기반 이미징 모델은 단백질 구조 예측을 지원하여 약물 발견을 가속화합니다.
- 금융 : Visa의 AI 기반 보안 시스템과 같은 사기 탐지를 전문으로하는 AI 모델은 정밀한 사기 거래를 식별하는 데 도움이됩니다.
- 소매 : Amazon 및 Netflix에서 사용하는 AI 구동 권장 엔진은 소비자 선호도를 예측하여 사용자 경험을 향상시킵니다.
이러한 응용 분야는 AI가 이미 실제 가치를 전달하는 방법을 보여줍니다. 반면 AGI는 여전히 가설적인 상태로 남아 있습니다.
3. 설명과 신뢰
AGI의 과제 중 하나는 "블랙 박스"문제입니다. 투명성이 부족한 컴파일 의사 결정 프로세스입니다. 그러나 특수 AI 모델은 해석하고 개선하기가 더 쉬워서 더 나은 설명을 가능하게합니다. 이는 규제 준수 및 책임이 가장 중요한 의료 및 금융과 같은 산업에서 특히 중요합니다.
4. 더 빠른 배포 및 통합
일반 목적 AGI 시스템을 개발하려면 다양한 도메인에 적용되기 전에 광범위한 교육 및 테스트가 필요합니다. 대조적으로, 특수 AI 모델은 즉시 사용하기 위해 신속하게 개발 및 배포 될 수 있습니다. AIAAS (A-as-A-Service) 플랫폼의 광범위한 채택은 작업 별 AI를 비즈니스 운영에 통합하는 것을 더욱 간소화했습니다.
주요 기술 발전 특수 AI 연료
변압기 기반 모델
OpenAI의 GPT-4 및 Google의 Gemini와 같은 변압기 아키텍처의 도입은 전문화 된 AI에 혁명을 일으켰습니다. 이러한 모델은 도메인 별 응용 프로그램을 위해 미세 조정할 수 있으므로 비즈니스는 AGI를 구축하지 않고 강력한 NLP 기능을 활용할 수 있습니다.
연합 학습
Federated Learning을 통해 AI 모델은 개인 정보를 유지하면서 분산 된 데이터 소스에 대해 교육을받을 수 있습니다. 이것은 데이터 보안이 중요한 의료 및 금융에 특히 유용합니다. 단일 AGI 시스템이 모든 것을 관리하도록 요구하는 대신, Federated Learning을 통해 여러 특수 모델이 안전하게 협력 할 수 있습니다.
가장자리 ai
Edge Computing의 상승은 전문화 된 AI 모델이 중앙 클라우드 처리에 의존하지 않고 장치에서 로컬로 작동 할 수 있도록 힘을 실어주었습니다. 이로 인해 자율 주행, IoT 및 실시간 분석과 같은 필드에서 더 빠르고 효율적인 AI 애플리케이션이 생겼습니다.
전문화 된 AI의 도전과 한계
장점에도 불구하고 Specialized AI는 문제가 없습니다.
- 제한된 일반화 : 특수 AI 모델은 지정된 도메인 내에서 예외적으로 성능을 발휘하지만 교육 범위 이외의 작업에 적용될 때 어려움을 겪습니다.
- 유지 관리 및 확장 성 : 다양한 작업을위한 여러 AI 모델을 개발하려면 지속적인 업데이트 및 유지 보수가 필요하며 운영 복잡성이 향상됩니다.
- 편견 및 윤리적 관심사 : 특수 AI 모델은 특정 데이터 세트에 대해 교육을 받기 때문에 더 넓은 AGI 모델에는 존재하지 않을 수있는 편향을 상속받을 수 있습니다.
미래 : 공존 또는 경쟁?
AGI를 달성하는 것은 장기적인 열망이지만, 전문화 된 AI의 실질적인 이점은 현재 회사에 더 매력적인 옵션이됩니다. AGI와 좁은 AI 사이의 직접적인 충돌로 프레임하는 대신, 미래에는보다 일반화 된 AI 시스템과 함께 특수 모델이 협력하는 결합 된 전략이 포함될 수 있습니다. AGI의 개발을 모니터링하면서 특수 AI에 자원을 현명하게 할당하는 비즈니스는 AI 환경의 변화하는 역학을 활용할 수있는 최적의 위치에있을 것입니다.
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이것이 의미하는 바
도메인 별 AI 라운드 헤드 (타겟팅 된 작업을 위해 설계된 AI 모델)의 출현은 AI 산업의 환경을 변화시키고 있습니다. AGI를 달성하는 것은 장기 목표로 남아 있지만, 초점 AI는 다양한 부문에서 더 큰 효율성, 비용 효율성 및 실제 사용을 보여주고 있습니다. 회사와 연구자들은 AGI의 향후 발전을 수용하면서 혁신을 촉진하기 위해 전문화 된 AI를 활용하여 이러한 변화에 적응해야합니다.
