2020년 모두가 지켜봐야 할 10 가지 인공 지능 트렌드는?

인공 지능 (AI)은 의심 할 여지없이 2010 년대의 기술 스토리였으며, 새로운 10 년의 시작으로 흥분이 사라질 것 같지는 않습니다.

지난 10 년은 우리처럼 생각하고 학습 할 수있는 것처럼 실제로 "지능적"으로 생각할 수있는 기계가 공상 과학의 현실 밖이되기 시작한 때로 기억 될 것입니다.

향후 10 년 동안 AI 과정을 계획 할 수있는 예측 엔진은 아직 구축되지 않았지만 내년에 어떤 일이 일어날 지 확신 할 수 있습니다. 연구, 개발 및 배포에 대한 지출이 지속적으로 증가하고 있으며 더 광범위한 사회적 함의에 대한 논쟁. 한편 인센티브는 AI 기반 혁신을 새로운 산업 분야, 과학 분야 및 일상 생활에 적용하려는 사람들에게 더 커집니다.

2020 년 모두가 지켜봐야 할 10 가지 인공 지능 트렌드

어도비 주식

다음은 2020 년 첫 해에 계속되거나 나타날 것으로 예상되는 예측입니다.

오늘 : 혁신

1. AI는 점점 비즈니스 프로세스를 모니터링하고 개선 할 것입니다.

작업장에서 최초의 로봇은 주로 제조 및 생산 라인과 같은 수동 작업 자동화에 관여했지만 오늘날의 소프트웨어 기반 로봇은 우리가 컴퓨터에서 수행하는 반복적이지만 필요한 작업을 수행합니다. 양식 작성, 보고서 및 다이어그램 생성, 문서 및 지침 생성은 우리가하는 일을보고 더 빠르고 능률적으로 우리를 위해 그것을 배우는 기계에 의해 자동화 될 수있는 모든 작업입니다. 로봇 식 프로세스 자동화라고하는이 자동화는 시간이 많이 걸리지 만 필수적인 관리 작업의 번거 로움에서 벗어나 복잡하고 전략적이며 창의적이며 대인 관계 작업에 더 많은 시간을 할애 할 수 있습니다.

2. 점점 더 많은 개인화가 실시간으로 이루어집니다

이러한 추세는 Amazon, Alibaba 및 Google과 같은 인터넷 거인의 성공과 개인화 된 경험 및 권장 사항을 제공하는 능력에 의해 주도됩니다. AI는 상품 및 서비스 제공 업체가 온라인 포털 및 모바일 앱을 통해 상호 작용할 때 실시간으로 360도 고객 뷰를 빠르고 정확하게 투사하여 예측이 점점 더 정확 해지는 우리의 요구와 요구에 어떻게 부합 할 수 있는지 신속하게 학습 할 수 있도록합니다. 도미노와 같은 피자 배달 회사가 피자를 원할 때를 배우고 "지금 주문"버튼을 적시에 앞에 놓아야하는 것처럼 다른 모든 산업에서는 개인화 된 고객 경험을 제공하기위한 솔루션을 제공 할 것입니다 규모로.

3. 데이터가 더 정확하고 사용 가능 해짐에 따라 AI가 점점 유용 해지고 있습니다

이용 가능한 정보의 질은 종종 AI 주도의 자동 의사 결정으로 나아가고 자하는 기업과 조직에 장애가됩니다. 그러나 디지털 도메인에서 실제 프로세스와 메커니즘을 시뮬레이션하는 기술과 방법이 최근 몇 년간 개선되면서 정확한 데이터가 점점 더 많이 제공되고 있습니다. 자동차 제조업체 및 자율 주행 자동차 개발에 종사하는 다른 사람들이 실험실을 떠나지 않아도 수천 시간의 주행 데이터를 얻을 수있는 단계로 시뮬레이션이 진행되어 비용을 대폭 절감하고 데이터 품질을 향상시킬 수 있습니다. 모인다. 컴퓨터가 충분히 강력하고 정확하고 충분한 데이터를 교육 할 때 현실 세계에서 AI 시스템 테스트의 비용과 위험을 감수해야하는 이유, 디지털 세계에서 모든 것을 시뮬레이션하려면? 2020은 실제 시뮬레이션의 정확도와 가용성이 향상되어 더욱 강력하고 정확한 AI로 이어질 것입니다.

4. 더 많은 장치가 AI 기반 기술을 실행합니다

AI를 구축하는 데 필요한 하드웨어와 전문 기술이 더 저렴하고 더 유용 해짐에 따라 점점 더 많은 도구, 가제트 및 장치에서 AI를 사용하기 시작합니다. 2019 년에는 이미 컴퓨터, 휴대폰 및 시계에 대한 AI 기반 예측을 제공하는 앱을 실행하는 데 익숙했습니다. 향후 10 년이 다가오고 하드웨어 및 소프트웨어 비용이 계속 하락함에 따라 AI 도구가 점점 더 자동차, 가전 제품 및 작업장 도구에 내장 될 것입니다. 내년에는 가상 및 증강 현실 디스플레이와 같은 기술과 클라우드 및 사물 인터넷과 같은 패러다임으로 강화 된 내년에는 모든 모양과 크기의 장치가 점점 더 많은 것을 생각하고 배우기 시작할 것입니다. 

5. 인간과 AI의 협력 증가

점점 더 많은 사람들이 일상 생활에서 AI 기반 도구 및 봇과 함께 작업한다는 아이디어에 익숙해 질 것입니다. 상상력, 디자인, 전략 및 커뮤니케이션 기술과 같이 AI가 아직 관리 할 수없는 기술을 최대한 활용할 수있는 도구가 점점 더 많이 개발 될 것입니다. 실시간으로 업데이트되는 방대한 데이터 세트가 제공하는 초고속 분석 기능으로 기능을 보강하는 동시에

우리 중 많은 사람들에게 이것은 새로운 기술을 배우거나 새로운 로봇 및 소프트웨어 기반 도구와 함께 기술을 사용하는 새로운 방법을 배우는 것을 의미합니다. IDC는 2025 년까지 조직의 75 %가 AI 채택 필요성으로 인한 기술 격차를 해소하기 위해 직원 재교육에 투자 할 것으로 예상합니다. 이 추세는 2020 년 내내 고용주가 AI 도구 및 교육에 투자하지 않는 경우 향후 몇 년 동안 얼마나 잘 성장할 것인지 고려할 가치가있는 시점까지 점점 더 분명해질 것입니다.  

6. "가장자리"에있는 AI

현재 일상 생활에서 상호 작용하는 데 사용 된 AI의 대부분은 "클라우드에서"발생합니다. Google에서 검색하거나 Netflix에 대한 권장 사항을 살펴볼 때 복잡한 데이터 기반 알고리즘은 높은 수준에서 실행됩니다. 원격 데이터 센터 내부의 프로세서, 정보를 전달하기위한 도관 역할을하는 데스크탑 또는 데스크탑에 장치가 있습니다.

그러나 이러한 알고리즘이 더욱 효율적이고 저전력 장치에서 실행될 수있게됨에 따라 AI는 데이터가 수집되고 사용되는 지점에 가까운 "가장자리"에서 발생하고 있습니다. 이 패러다임은 2020 년 이후에도 계속해서 대중화되어 초고속 광섬유 및 모바일 네트워크를 사용할 수있는 시대와 장소 밖에서 AI 기반 통찰력을 실현할 수 있습니다. 실시간 분석을 실시간으로 수행하도록 설계된 맞춤형 프로세서는 일상적으로 상호 작용하는 기술의 일부가 될 것이며, 인터넷이 불완전하거나 존재하지 않더라도이를 수행 할 수있게 될 것입니다. 사이.

7. AI가 영화, 음악 및 게임 제작에 점점 더 많이 사용됨

심지어 2020 년까지도 여전히 인간에게 가장 좋은 것들이 있습니다. 인공 지능으로 생성 된 음악,시 또는 스토리 텔링에서 현재의 최신 기술을 본 사람이라면 누구나 가장 정교한 기계가 여전히 최고의 성능을 발휘할 수있을 때까지 갈 길이 멀다는 데 동의 할 것입니다 인간은 생산할 수 있습니다. 그러나 엔터테인먼트 미디어에 대한 AI의 영향은 증가 할 것입니다. 올해 로버트 드 니로 (Robert De Niro)는 인공 지능, 마틴 스콜세지 (Martin Scorsese)의 서사시 아일랜드 인 (Irishman)의 도움으로 눈앞에서 노화를 겪었으며, 새로운 시각 효과와 속임수를 만드는 데 AI를 사용하는 것이 점점 일반화 될 것입니다.

비디오 게임에서 AI는 플레이어가 경쟁 할 수있는 도전적이고 인간적인 상대를 만드는 데 계속 사용되며 게임 플레이와 난이도를 동적으로 조정하여 게임이 모든 기술 수준의 게이머에게 계속 도전 할 수 있도록합니다. AI가 완벽하게 인공 음악을 만드는 것은 모든 사람의 차가 아닐 수도 있지만 AI가 역동적 인 사운드 스케이프를 만드는 데있어 중요한 부분은 아닙니다. Spotify 나 Google Music과 같은 서비스에서 일상 생활의 분위기와 속도에 맞춘 음악과 재생 목록을 생각해보십시오. .

8. 인공 지능이 사이버 보안에서 더욱 더 자리 잡을 것입니다

해킹, 피싱 및 사회 공학 공격이 더욱 정교 해지고 AI 및 고급 예측 알고리즘에 의해 강화됨에 따라 스마트 기술은 이러한 침입 시도를 우리 삶에 보호하는 데 점점 더 중요한 역할을 수행 할 것입니다. AI는 디지털 활동 또는 거래가 악의적 인 활동의 지표가 될 수있는 패턴을 따르는 증거 신호를 발견하고 방어를 위반하고 민감한 데이터가 손상되기 전에 경보를 발생시키는 데 사용될 수 있습니다.

5G 및 기타 초고속 무선 통신 기술의 도입으로 기업은 새롭고 혁신적인 방식으로 서비스를 제공 할 수있는 엄청난 기회를 얻게되지만 더 정교한 사이버 공격에 노출 될 수 있습니다. 사이버 보안에 대한 지출은 계속 증가 할 것이며 관련 기술을 가진 사람들이 많이 찾는 것입니다.

9. 우리 중 더 많은 사람들이 AI를 모르더라도 AI와 상호 작용할 것입니다.

고객 서비스에 대한 자연어 기반 챗봇에 대한 최근 투자에 대한 막대한 투자에도 불구하고 우리 대부분은 로봇이나 인간을 다루고 있는지 여부를 인식 할 수 있습니다. 그러나 자연어 처리 알고리즘을 훈련시키는 데 사용되는 데이터 세트가 계속 증가함에 따라 인간과 기계 사이의 경계선이 점점 더 어려워 질 것입니다. 강화 학습과 같은 딥 러닝과 반 감독 기계 학습 모델이 등장함에 따라 음성 패턴을 일치시키고 자신의 언어에서 의미를 유추하려고 시도하는 알고리즘이 점점 더 많아 질 수 있습니다. 대화의 다른 쪽 끝에 인간. 우리 중 많은 사람들이 정보 나 도움을 구할 때 오히려 인간을 다루겠다고 생각할 수도 있지만, 로봇이 우리의 질문을 해석하는 데 더 효율적이고 정확해질 것이라는 약속을 채우면 그것은 바뀔 수 있습니다. 고객 서비스 봇과 포털을 지원하는 기술에 대한 지속적인 투자와 성숙을 감안할 때 2020 년은 많은 사람들이 로봇을 깨닫지 않고도 로봇과 처음 상호 작용할 수있었습니다. 

10. 그러나 AI가 인식하지 못하더라도 우리를 인식 할 것입니다

더 안타깝게도 얼굴 인식 기술의 출시는 향후 10 년으로 갈수록 심화 될 것입니다. 중국 (정부가 통신 네트워크 및 대중 교통과 같은 서비스에 액세스하기 위해 얼굴 인식을 강제하는 방법을 찾고있는 곳)뿐만 아니라 전세계에서. 기업과 정부는 우리가 누구인지를 알리고 우리의 활동과 행동을 해석하는 이러한 방법에 점점 더 많은 투자를하고 있습니다. 이에 대해 약간의 반발이 있습니다. 올해 샌프란시스코는 경찰과 지방 자치 단체의 안면 인식 기술 사용을 금지 한 최초의 주요 도시가되었으며 2020 년에는 다른 사람들이 따라 올 가능성이 있습니다. 보안과 편의성이 향상되어 삶에 대한 침입을 받아들입니다.