제너레이티브 AI와 어댑티브 AI의 차이점은 무엇입니까?

인공 지능(AI)은 기업과 기술 세계를 뒤집은 역사를 가지고 있습니다. 이러한 기술 발전의 도움으로 기업은 작업을 자동화하고 생산성을 높이며 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다. 사전 프로그래밍된 규칙과 구조화된 데이터를 기반으로 하는 생성 AI는 가장 최근에 인기 있는 상품이었습니다. 몇 달 동안 AI 개발의 주요 영역이었으며 국제 조직을 좌우로 재구성했습니다.

오늘날의 전문가들은 적응형 AI를 도입하는 것이 현재의 디지털 환경을 발전시키는 데 필요한 마지막 단계가 될 것이라고 믿습니다. 생성 인공 지능(GAI)은 AI의 기초에 익숙하다면 이미 알고 있는 것일 수 있습니다. 반면, AI의 또 다른 종류인 인공일반지능(AGI)은 잘 알려지지 않았을 수 있습니다. 비슷한 소리를 내지만 완전히 똑같지는 않습니다. 그리고 아니요, 약어의 문자가 거꾸로 되어 있기 때문만은 아닙니다. 그렇다면 두 가지가 다른 점은 무엇입니까?

주요 유행어 - 제너레이티브 AI가 당신에게 어떤 혜택을 줄 수 있습니까?

"제너레이티브 AI"로 알려진 컴퓨터 과학 분야는 기존 데이터에서 텍스트, 오디오, 비디오, 그래픽 및 코드와 같은 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 비지도 및 준지도 알고리즘을 만드는 것을 목표로 합니다. 독특하고 진품을 생산하기 위해 컴퓨터 생성 기술을 사용하는 것을 수반합니다. 이 인공 지능 영역은 새로운 데이터를 생성하는 알고리즘 개발에 중점을 둡니다. 기계 학습의 하위 집합입니다. 생성 모델에는 시각 및 공연 예술에서 로봇 및 컴퓨터 비전에 이르기까지 다양한 응용 프로그램이 있습니다. AI의 맥락에서 "생성"이라는 용어는 이러한 모델이 새로운 데이터를 인식하는 것이 아니라 생성하는 능력을 암시합니다. 예를 들어 눈의 수나 머리 색깔과 같은 특정 특성을 입력으로 사용하여 얼굴과 유사한 이미지를 생성하도록 생성 모델을 훈련할 수 있습니다.

미래에 기계는 거대한 언어 모델의 새로운 범주 덕분에 설득력 있고 때로는 초인적인 결과로 예술을 쓰고, 코딩하고, 만들고, 창조할 수 있게 될 것입니다. 사회를 획기적으로 발전시킬 수 있는 잠재력을 가진 인공지능의 매우 유망한 분야는 생성형 AI입니다. 그것은 우리가 전통적인 알고리즘으로는 복잡하지 않은 문제를 처리할 수 있는 컴퓨터를 만들 수 있게 해줄 것입니다.

생성적 AI와 적응형 AI를 비교할 때 일부 개발은 긴급한 문제에 대한 답을 찾고 새로운 종류의 예술과 엔터테인먼트를 만들어 고객 경험을 개선하는 등 다양한 방식으로 사회를 지원할 수 있기 때문에 두드러집니다.

다음은 생성 AI가 우리의 삶을 어떻게 향상시킬 수 있는지에 대한 몇 가지 예입니다.

Wikipedia와 수만 개의 다른 웹사이트의 데이터를 혼합하여 사전 프로그래밍 없이 복잡한 문법 규칙이 있는 구문을 만드는 등 다양한 데이터 소스에서 자체 학습하여 출력물이 생성되기 때문에 뛰어난 품질입니다.

제너레이티브 AI는 알고리즘을 사용하여 특정 작업에 맞춤화된 디자인을 생성함으로써 프로젝트 위험을 줄입니다. 이를 통해 설계 팀은 건물 또는 구조의 수많은 반복을 생성하고 이를 평가하여 어떤 것이 최상의 결과를 산출하는지 결정할 수 있습니다.

기존 교육 데이터가 필요하지 않으며 덜 편향된 모델을 사용하여 기계 학습 모델 정확도도 향상시킵니다. 대신 정보에 따라 자체 교육을 생성합니다.

생성 AI는 센서나 기타 외부 데이터 소스의 도움 없이 환경에 대해 학습할 수 있으므로 센서가 필요하지 않습니다.

얼굴 인식, 사진 분류, 이미지 분할과 같은 애플리케이션에서 생성적 인공 지능(AI)은 경험 및 기타 소스로부터 학습하고 자체적으로 새로운 아이디어를 생성할 수 있는 능력이 있기 때문에 사용될 수 있습니다.

또한 생성 AI는 예제에서 학습하고 해당 정보를 사용하여 새로운 것을 생성할 수 있기 때문에 로봇과 컴퓨터는 실제 세계와 시뮬레이션된 컨텍스트에서 추상 이론을 더 잘 이해할 수 있습니다.

기업이 적응형 AI를 채택해야 하는 이유는 무엇입니까?

구축 당시에는 예상하지 못한 실제 변화에 대응하여 자체 코드를 수정할 수 있는 일종의 인공지능 시스템이 적응형 AI입니다. 적응형 AI를 활용하는 조직은 아키텍처에 적응 및 복원력을 포함하여 혼란에 신속하고 성공적으로 대응할 수 있습니다. Gartner의 수석 분석가인 Erick Brethenoux에 따르면 최근의 건강 및 기후 위기에 비추어 유연성과 적응이 중요해졌습니다.

적응형 AI 시스템은 모델을 지속적으로 재교육하거나 런타임과 개발 중에 모두 배우고 수정하기 위해 대체 기술을 사용하기 때문에 변경에 더 강합니다. Gartner의 예측에 따르면 2026년까지 적응형 AI 시스템을 만들고 관리하기 위해 AI 엔지니어링 기술을 사용하는 기업은 AI 모델을 운영하는 속도와 양 측면에서 경쟁사보다 25% 우위를 점할 것입니다.

시스템이 사용 중에 변화하는 실제 시나리오에 적응하기 위해 학습 프로세스와 행동을 수정할 수 있도록 하기 위해 적응형 AI는 에이전트 기반 설계 방법론과 강화 학습 접근 방식을 혼합합니다. 적응형 AI는 이전의 인간 및 기계 경험과 실시간 환경에서 학습하여 더 우수하고 빠른 솔루션을 생성합니다.

개인 튜터와 마찬가지로 이 프로그램은 무엇을 가르칠지, 언제 테스트할지, 진행 상황을 어떻게 측정할지 선택하여 학생의 교육 경험을 맞춤화합니다. 의사 결정 인텔리전스 시스템의 독립성을 높여야 하는 모든 회사에서 판단을 내리는 것은 필수적이지만 복잡한 프로세스입니다. 그러나 적응형 AI를 추가하려면 의사 결정 프로세스를 재설계해야 하며 이는 생성형 AI와 적응형 AI를 비교할 때 중요한 고려 사항입니다.

적응형 AI는 직장에서 어디에서 볼 수 있습니까?

결과적으로 기존 프로세스 구조가 크게 변경될 수 있으며 비즈니스 이해 관계자는 AI가 법에 따라 윤리적으로 사용되도록 해야 합니다. 비즈니스, IT 및 지원 부서의 사람들은 적응형 AI 시스템을 채택하기 위해 협력해야 합니다. 여기에는 유망한 사용 사례 찾기, 기술에 대한 학습, 소싱 및 리소스 할당에 미치는 영향 평가가 수반됩니다. 소프트웨어 엔지니어링 팀, 데이터 및 분석 팀, 비즈니스 이해 관계자는 긴밀하게 협력하여 이러한 솔루션을 만들어야 합니다. 이러한 적응형 AI 시스템을 구축하고 실행하기 위해서는 AI 엔지니어링이 필수적입니다. 기술이 발전함에 따라 비즈니스에서 AI의 사용은 점점 더 보편화되고 있으며 미래에는 표준 관행이 될 것으로 예상됩니다. 산업용 클라우드 플랫폼은 비즈니스에서 AI의 초기 구현을 호스팅할 것으로 예상됩니다.

# 상용 클라우드를 위한 플랫폼

확장하려면 기업은 무선 가치 실현, 플랫폼 엔지니어링 및 산업 클라우드 플랫폼에 투자해야 합니다. Gartner에 따르면 2027년까지 기업은 비즈니스 노력의 절반 이상에 클라우드 플랫폼을 사용할 것이며 2023년에는 더 높은 수익을 창출하기 시작할 것입니다. 또한 소프트웨어 엔지니어링 회사의 80%에 플랫폼 엔지니어링 팀이 있을 것으로 예상됩니다. 2026년까지 내부 셀프 서비스 포털을 통해 소프트웨어 제공 및 수명 주기 관리를 강화합니다.

# 지속 가능한 기술

2023년에 기업은 이익과 판매에 대한 투자자의 주요 관심사 해결과 지속 가능성에 대한 초점 사이에서 균형을 유지해야 합니다. 기업 경영진은 환경 목표를 발전시키기 위해 기술을 사용해야 하는 의무를 점점 더 의식하고 있습니다. AI의 개발은 조직의 지속 가능성을 지속적으로 지원하고 있으며 지속 가능한 기술이 최우선 과제가 되고 있습니다. 목표는 기술이 환경과 미래 세대에 미치는 영향을 고려하여 "기본적으로 지속 가능"하게 만드는 것입니다.

# 전자 면역 시스템

리더는 2023년 비즈니스를 극대화하기 위해 디지털 면역, 관찰 가능한 데이터 및 인공 지능에 집중해야 합니다. "디지털 면역 시스템"은 IT 위험을 낮추고 기업 가치를 높이는 동시에 시스템 안정성을 높이고 다운타임을 최소화할 수 있습니다. 관찰 가능한 데이터는 IT 시스템을 관리하고 로그, 추적 및 메트릭과 같은 변경 사항을 모니터링하는 데 유용합니다. 의사 결정에 유용한 데이터를 제공하며 전체 IT 전략에서 중요한 역할을 해야 합니다.

# 슈퍼앱

기술 전문가의 의견에 따르면 "슈퍼 앱"의 출현은 혁신가에게 가장 중요한 기술 트렌드 중 하나입니다. 슈퍼앱은 비즈니스 효율성을 높이고 많은 앱을 대체하기 위해 앱과 플랫폼, 디지털 생태계의 장점을 결합한 다기능 플랫폼입니다. 상품 및 서비스에 대한 원스톱 상점을 제공하고 사용자가 독립 플랫폼에서 미니 앱에 액세스할 수 있도록 합니다. 2027년까지 전 세계 인구의 50% 이상이 슈퍼 애플리케이션을 사용할 것으로 알려졌습니다.

생성 AI와 적응 AI의 차이점

생성적 AI와 적응형 AI의 주요 차이점을 강조하는 비교표:

생성 AI(예: Variational Autoencoder를 사용하여 필기 숫자 생성):

pythonCopy code import numpy as np import tensorflow as tf # Define and train a variational autoencoder model on MNIST dataset # ... # Generate new digits using the trained model latent_dim = 10 random_latent_vectors = np.random.normal(size=(10, latent_dim)) generated_digits = model.decoder.predict(random_latent_vectors)

적응형 AI(예: 협업 필터링을 사용하여 추천 시스템 구축):

pythonCopy code import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # Load user-item ratings data ratings_data = pd.read_csv('ratings.csv') # Split data into train and test sets train_data, test_data = train_test_split(ratings_data, test_size=0.2) # Compute user-item similarity matrix user_item_matrix = train_data.pivot(index='user_id', columns='item_id', values='rating').fillna(0) item_item_similarity = cosine_similarity(user_item_matrix.T) # Make recommendations for a specific user user_id = 100 user_ratings = user_item_matrix.loc[user_id].values.reshape(1, -1) item_scores = np.dot(user_ratings, item_item_similarity) / np.sum(np.abs(item_item_similarity)) recommended_items = item_scores.argsort()[0][::-1][:5]

인공 지능에는 생성 AI와 적응 AI라는 두 가지 하위 분야가 있습니다.

기존에 수집된 데이터를 바탕으로 글, 그래픽, 음악 등 새로운 콘텐츠를 생성하는 AI 시스템을 제너레이티브 AI 시스템이라고 한다. 사실적인 사진이나 새로운 음악을 만드는 등 다양한 작업에 적용될 수 있는 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 처음부터 새로운 데이터를 생성합니다. 반면 적응형 AI는 변화하는 조건을 학습하고 적응하는 AI 시스템을 말한다. 이러한 시스템은 데이터와 조건이 지속적으로 변경되는 동적 컨텍스트에서 사용하기에 적합합니다. 그들은 새로운 정보나 피드백을 기반으로 실시간으로 자신의 행동을 수정할 수 있습니다. 적응형 AI가 포함된 시스템에는 추천 엔진, 자율 주행 자동차 및 예방적 유지 관리 프로그램이 포함됩니다.

Generative AI는 새로운 데이터를 생성하는 반면 Adaptive AI는 변화하는 상황에 대응하여 동작을 수정합니다. 이 두 가지 AI 패러다임은 함께 더 지능적이고 효율적이며 우리의 고유한 욕구와 선호도에 반응하는 세상을 구축하는 데 도움을 주고 있습니다. 궁극적으로 적응형 시스템을 통합하면 창의적인 비즈니스 전략의 문이 열리므로 의사 결정의 사일로를 없앨 새로운 비즈니스 모델, 상품 및 채널이 생성됩니다. 기존의 AI 시스템과 달리 적응형 AI는 코드가 처음 개발되었을 때 예상하거나 알려지지 않은 실제 세계의 변화를 설명하기 위해 자체 코드를 수정할 수 있습니다. 이러한 방식으로 설계에 적응 및 탄력성을 포함하는 조직은 위기에 보다 신속하고 성공적으로 대응할 수 있습니다.