AI 대 인간 지능: AI와 인간 지능의 차이점

인공 지능은 공상 과학 소설의 구성 요소에서 현실로 먼 길을 왔습니다. 오늘날 우리는 자율주행차, 스마트 가상 비서, 챗봇, 수술 로봇과 같은 지능형 기계를 보유하고 있습니다. 인공 지능은 현재 산업의 주류 기술이 되고 서민의 일상 생활의 일부가 되면서 인공 지능 대 인간 지능이라는 논쟁을 불러일으켰습니다.

인공지능은 인간과 같은 작업을 수행할 수 있는 지능적인 기계를 설계하고 만들어내고자 하지만 “인공지능 그 자체로 충분할까?”라는 생각을 하지 않을 수 없다.

아마도 가장 큰 두려움은 AI가 몇 년 안에 인간을 "대체"하고 그들을 능가할 것이라는 점입니다. 그러나 완전히 사실은 아닙니다. AI가 고도로 발전했지만 이제 기계가 경험을 통해 학습하고 현명한 결정을 내릴 수 있으므로 AI는 인간의 직관과 같은 인간의 타고난 속성에 의존하지 않고는 최적으로 기능할 수 없습니다.

이제 인공 지능과 인간 지능의 특성과 관계를 이해하기 위해 인공 지능 대 인간 지능 논쟁에 대해 더 깊이 파헤쳐 보겠습니다.

인공 지능 대 인간 지능: 정의

인공 지능이란 무엇입니까?

인공 지능은 일반적으로 인간의 지능과 인지가 필요한 광범위한 작업을 수행할 수 있는 스마트 기계를 구축하는 데 중점을 둔 데이터 과학의 한 분야입니다. 이러한 지능형 기계 는 경험과 과거 데이터를 통해 학습하고 주변 환경을 분석하고 적절한 조치를 수행합니다.

AI는 컴퓨터 과학 , 인지 과학, 언어학, 심리학 , 신경 과학 및 수학과 같은 여러 분야의 개념과 도구를 활용하는 학제 간 과학입니다 .

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인간 지능이란 무엇입니까?

인간 지능은 우리가 생각하고, 다양한 경험에서 배우고, 복잡한 개념을 이해하고, 논리 와 추론 을 적용하고 , 수학적 문제를 해결하고, 패턴을 인식하고, 추론과 결정을 내리고, 정보를 유지하고, 동료 인간과 의사 소통 할 수 있게 해주는 인간의 지적 능력을 말합니다 .

인간 지능을 독특하게 만드는 것은 인간이 복잡한 인지 작업을 수행할 수 있게 해주는 자기 인식, 열정 및 동기 부여와 같은 추상적 감정에 의해 뒷받침된다는 것입니다.

인공 지능 대 인간 지능: 비교

인공 지능과 인간 지능의 일대일 비교는 다음과 같습니다.

자연

인간 지능이 다양한 인지 프로세스의 조합을 활용하여 새로운 환경에 적응하는 것을 목표로 하는 반면, 인공 지능은 인간 행동을 모방하고 인간과 유사한 행동을 수행할 수 있는 기계를 구축하는 것을 목표로 합니다. 인간의 두뇌는 유사하지만 기계는 디지털입니다.

작동

인간은 두뇌의 컴퓨팅 파워, 메모리, 사고 능력을 사용하는 반면 AI로 구동되는 기계는 시스템에 입력되는 데이터와 특정 명령에 의존합니다.

학습력

인간 지능은 다양한 사건과 과거 경험에서 배우는 모든 것입니다. 일생에 걸쳐 시행착오를 통해 범한 실수로부터 배우는 것입니다. 지적인 사고와 지적인 행동은 인간 지능의 핵심입니다. 그러나 인공 지능은 이 점에서 뒤쳐져 있습니다. 기계는 생각할 수 없습니다.

그들은 데이터와 지속적인 훈련을 통해 배울 수 있지만 인간 고유의 사고 과정을 결코 이룰 수 없습니다. AI 기반 시스템은 특정 작업을 아주 잘 수행할 수 있지만 새로운 응용 분야에 대해 완전히 다른 기능 세트를 배우는 데 몇 년이 걸릴 수 있습니다.

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AI가 없이는 할 수 없는 것 - "인간" 요소

인공 지능 대 인간 지능 논쟁은 공정하지 않습니다. AI가 어떤 면에서 인간을 능가할 수 있는 지능형 기계(예: AlphaGo 및 DeepBlue )를 개발하는 데 도움을 주었다는 점을 감안하면 인간 두뇌의 잠재력을 따라잡기에는 아직 멀었습니다. AI 시스템은 인간의 행동을 모방하고 시뮬레이션하도록 설계 및 훈련되었지만 인간처럼 합리적인 결정을 내릴 수는 없습니다.

AI 시스템의 의사 결정 능력은 주로 이벤트, 교육을 받은 데이터 및 특정 이벤트와 관련되는 방식을 기반으로 합니다. AI 기계는 상식이 부족하기 때문에 "인과 관계"의 개념을 이해할 수 없습니다. SQL Services 데이터 과학자인 Nick Burns 는 다음과 같이 설명합니다.

인간은 논리, 추론 및 이해와 함께 습득한 지식을 배우고 적용하는 독특한 능력을 가지고 있습니다. 실제 시나리오에는 인간에게만 적용되는 전체론적, 논리적, 합리적, 감정적 접근이 필요합니다.

인공 지능 대 인간 지능: 미래는 어떻게 될까요?

현재 AI는 계속 발전하고 발전하고 있습니다. AI 시스템을 훈련하는 데 필요한 시간은 상당히 높으며 이는 인간의 개입 없이는 불가능합니다. 자율주행 자동차와 로봇, 자연어 처리 및 이미지 처리와 같은 정교한 기술은 모두 인간 지능에 의존합니다.

현재 자동화는 업계에 빠르게 침투하고 있는 선도적인 AI 애플리케이션입니다. WEF 의 2018년 보고서 에서 Swiss Think Tank는 2022년까지 AI가 전 세계적으로 7,500만 개의 일자리를 없애고 1억 3,300만 개의 새로운 일자리를 창출할 것이라고 예측했습니다. 새로운 직업 프로필에는 수학 및 통계 및 ML 알고리즘 지식, 프로그래밍, 데이터 마이닝, 데이터 랭글링, 소프트웨어 엔지니어링 및 데이터 시각화와 같은 데이터 과학 관련 기술이 필요합니다.

오늘날 빅 데이터 및 데이터 과학 기술을 사용하는 회사는 AI/ML의 핵심을 알고 있는 ML 엔지니어, 데이터 과학자, 데이터 엔지니어 등과 같은 숙련된 전문가입니다. 빅데이터에서 가치를 창출하는 것은 이러한 전문가들의 도메인 지식과 다재다능한 기술입니다.

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마무리

AI는 산업을 형성하는 귀중한 도구이며 지능형 워크플로와 결합된 자동화는 가까운 장래에 모든 부문에서 표준이 될 것입니다. AI는 지능적인 행동을 아주 잘 마스터했지만 인간의 사고 과정을 모방할 수는 없습니다.

과학자들과 연구자들은 여전히 ​​인간의 사고 과정 뒤에 숨겨진 신비를 모르기 때문에 우리가 조만간 인간처럼 "생각"할 수 있는 기계를 만들 가능성은 거의 없습니다. 결론적으로 AI의 미래는 주로 인간의 능력에 의해 좌우될 것입니다. 그것은 인간의 지능과 인식으로 보완될 것입니다.

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