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요즘 핫한 이슈인 인공지능  챗봇(구글  바드, OpenAI Chat  GPT )  일상생활 및  직장 업무  그리고  학교 공부에까지  활용 중인  사람이 늘고 있습니다.
최근 몇 년간 인공지능 기술의 발전으로 인공지능  챗봇은  기업에서 고객 서비스, 건강 정보 제공, 은행 업무 처리 등 다양한 분야에서 이용되고 있습니다.
이번 글에서는 인공지능  챗봇의  개념과 장단점, 그리고 현재 사용되고 있는 인공지능  챗봇  기술과 향후 발전 방향에 대해 알아보겠습니다.

 

 

1. 인공지능  챗봇의  개념과 장단점

인공지능  챗봇은  인공지능 기술을 이용해 자연어 처리를 하여 대화형 인터페이스를 구현하는 프로그램입니다.
이러한  챗봇은  대화를 통해 다양한 정보를 제공하고, 문제를 해결하는 등 다양한 기능을 수행할 수 있습니다.

이러한 인공지능  챗봇의  장점은 다음과 같습니다.
우선, 24시간 상시 대응이 가능하다는 것입니다. 인공지능  챗봇은  사람이 아닌 기계이기 때문에 24시간 상시 대응이 가능합니다. 이는 기업에서 고객 서비스나 은행 업무 처리 등에서 큰 장점으로 작용할 수 있습니다.
아울러 인공지능은 사용자들이 원하는 정보를 더욱 빠르고 쉽게 얻을 수 있게 해줍니다.

하지만 인공지능  챗봇의  단점도 있습니다. 첫째, 인공지능  챗봇이  항상 올바른 답변을 제공하지 않을 수 있다는 것입니다.
둘째, 사람과의 대화에서 발생할 수 있는 감정적인 요소를 처리하지 못한다는 것입니다. 이러한 단점들은 개발자들이 보완하고 개선해 나가야 할 부분입니다.

2. 현재 사용되고 있는 인공지능  챗봇  기술

현재 인공지능  챗봇  기술은 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다. 첫째는 규칙 기반  챗봇이며, 둘째는 기계 학습 기반  챗봇입니다.

규칙 기반  챗봇은  개발자가 직접  챗봇이  제공해야 하는 답변을 미리 프로그래밍해 놓은 것입니다. 이러한 방식은 답변을 미리 프로그래밍해 놓기 때문에 일관성 있는 답변을 제공할 수 있지만, 모든 상황을 고려하기에는 한계가 있습니다.

 

기계 학습 기반  챗봇은  대화 데이터를 학습하여 대화를 이어가는 방식입니다. , 기계가 대화 데이터를 학습하고, 새로운 대화가 이루어질 때마다 학습한 대화 데이터를 바탕으로 적절한 답변을 제공합니다. 이러한 방식은 예측하기 어려운 상황에서도 적절한 답변을 제공할 수 있지만, 충분한 학습 데이터가 필요하다는 단점이 있습니다.

기계 학습 기반  챗봇  중에서는 인공신경망 기술을 이용한 딥러닝 기반  챗봇이  가장 많이 사용됩니다. 딥러닝은 인간의 뇌 구조를 모방하여 만든 인공신경망을 이용한 기술입니다.

3. 인공지능  챗봇의  향후 발전 방향


인공지능  챗봇의  향후 발전 방향은 더욱 인간과 유사한 대화를 제공하는 것입니다. 예를 들어, 대화 내용을 파악하여 사용자의 감정 상태를 파악하고, 적절한 답변을 제공하는 등 인간과 유사한 대화를 이어갈 수 있도록 발전해야 합니다.
인공지능  챗봇은  빠르게 발전하고 있으며, 향후에는 더욱 인간과 유사한 대화를 제공할 수 있도록 발전할  것입니다.

 

또한, 인공지능  챗봇은  텍스트 이외에도 음성, 이미지, 동영상 등 다양한 형태의 데이터를 인식하여 처리할 수 있는 능력을 갖출 것입니다. 이를 통해 더욱 다양한 상황에서 적절한 대화를 제공할 수 있을 것으로 예상됩니다.

향후 인공지능  챗봇은  다양한 산업 분야에서 활용될 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 은행, 쇼핑, 여행 등 다양한 분야에서  챗봇을  활용하여 고객 상담, 주문, 예약 등의 업무를 자동화할 수가 있을  것입니다. 인공지능  챗봇을  잘 이용하는 사람이 능력자인 시대가 올 것으로 예상합니다.

 

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얼마 전 현대자동차그룹에 인수된 보스턴 다이내믹스의 물류 로봇이 2022년 생산량  전량이 순식간에  판매가 되었다고 합니다.
인간의 노동력을 대체하는 로봇의  활동 분야가  지능이 필요한 서비스 분야까지 확대되는 모습이 마냥 달갑지만은 않습니다.
이번 글에서는 인공지능 로봇의 역사와 발전, 장단점, 사회적 영향, 그리고 인공지능 로봇과 사람의 관계에 대해 알아보겠습니다.

 

 

1. 인공지능 로봇의 역사와 발전

초기 인공지능 로봇은 단순한 기계로써 기능을 수행했지만, 1980년대에는 현대적인 인공지능 로봇의 원형이 탄생하였습니다. 이후에는 기술의 발전에 따라 다양한 분야에서 인공지능 로봇의 활용이 증가했습니다.
의료 분야에서는 환자 치료를 위한 로봇들이 개발되어 환자 치료에 활용되고, 제조업에서는 인공지능 로봇이 생산성을 향상시키고 불필요한 인력을 줄일 수 있습니다. 또한 서비스 분야에서는 인공지능로봇이 호텔, 음식점, 슈퍼마켓 등에서 고객 서비스를 제공합니다.

 

2. 인공지능 로봇의 장단점

인공지능 로봇은 혁신적인 변화와 편의성을 가져올 수 있지만, 윤리적 문제와 불안감 등의 문제점도 가지고 있습니다. 예를 들어, 인공지능 로봇이 의료 분야에서 활용되는 경우, 환자의 건강 상태를 정확히 파악하지 못할 경우 치명적인 결과를 초래할 수 있습니다.

3. 인공지능 로봇의 사회적 영향

먼저, 인공지능 로봇은 일자리와 경제에 영향을 미칩니다. 인공지능 로봇이 일부 인력을 대체하는 경우, 그 결과로 일자리가 줄어들 수 있습니다. 이로 인해 경제적인 불안감이 생길 수 있습니다. 또한 인공지능 로봇의 생산성이 향상되면서 생산 능력이 향상되고, 더 많은 수익을 얻을 수 있습니다.

 

두 번째, 인공지능 로봇의 학습 데이터에 인종이나 성별과 같은 인간적인 요소가 포함되어 있지 않으면, 인공지능 로봇이 인종이나 성별에 따른 차별적인 행동을 할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 다양한 학습 데이터가 필요하며, 이를 통해 인공지능 로봇을 만들 때 민감한 문제를 고려해야 합니다.

 

세 번째, 인공지능 로봇이 개인 정보를 수집하면서 개인 정보 보호 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 개인 정보 보호와 관련된 법과 규제가 필요합니다.

 

마지막으로, 인공지능 로봇은 인간과의 관계에 영향을 미칩니다. 인공지능 로봇이 인간과의 관계를 대체할 수 있다면, 인간과의 관계를 더 이상 필요하지 않게 됩니다. 이는 사회적으로 문제가 될 수 있으며, 인간과 인공지능 로봇 간의 관계가 조절되어야 합니다.

 

4. 인공지능 로봇과 사람의 관계

인공지능 로봇은 가족 구성원이 되어 가정에서 많이 사용됩니다. 이러한 인공지능 로봇들은 말을 듣고 대화를 나눌 수 있으며, 물건을 가져다 주는 등의 가사 업무를 수행할 수 있습니다. 이러한 인공지능 로봇들은 노인 또는 장애인 등 취약한 계층을 지원하는 데 큰

역할을 합니다.

또한 인공지능 로봇은 교육 분야에서도 활용될 수 있습니다. 인공지능 로봇은 학생들에게 과학, 역사 등을 가르칠 수 있습니다. 또한 인공지능 로봇은 학생들의 학습 능력을 향상시키기 위한 특별한 교육 프로그램을 제공할 수 있습니다. 이러한 교육용 인공지능 로봇은 학생들이 학습을 더욱 흥미롭게 할 수 있으며, 개별적인 교육 계획을 수립하여 학생들에게 더욱 효과적이지만, 인공지능 로봇이 사람들과 상호작용할 때 문제점도 있습니다. 인공지능 로봇이 인간과의 상호작용에서 너무 사람 같아지면, 사람들은 인공지능 로봇을 인간으로 여길 수 있습니다. 이러한 혼란은 불안감을 일으킬 수 있습니다.

 

 

 

 

따라서 인공지능 로봇은 사람들과의 상호작용에서 적절한 위치에서 운영되어야 합니다. 인공지능 로봇은 사람들과의 상호작용에서 자신의 한계를 인식하고, 사람들이 인공지능 로봇과의 상호작용에서 겪을 수 있는 문제점을 예측하고 대응해야 합니다.

 

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요즘은  1인 가구가  많아지고, 특히  저 같은  시니어 중에는  이혼이나  부부 중  한 분  사별로 홀로 생활하시는 분들이 많습니다.
AI 스피커인 누구나 지니로 24시 모니터링과 응급상황  알림 등  AI Care 서비스를 제공하고 있지요.
모든 사람이 대상이 되겠지만 우선 직장인이  제공받을 수  있는 인공지능 서비스에 대하여  알아보도록  하겠습니다.

 

1. 업무 자동화

인공지능은 업무 자동화를 통해 직장인들의 일상을 효율적으로 관리할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, 일일 보고서 작성이나 회의록 작성 등의 업무를 자동화하여 직장인들이 더 많은 시간을 중요한 업무에 집중할 수 있도록 돕습니다.

업무 자동화 인공지능 서비스  tool에는 Zapier, IFTTT, Workato가 있습니다.

2. 스케줄 관리

인공지능은 직장인들의 스케줄 관리를 보다 간편하게 해주는 역할을 합니다.
캘린더 앱 등을 활용하여 일정을 자동으로 관리하고, 중요한 일정에 대한 알림을 제공함으로써  일상생활을  더욱 편리하게 만들어줍니다.

 

스케줄 관리 인공지능 서비스  tool에는 Google Calendar, Apple Calendar가 있습니다.

 

3. 비서 역할


인공지능은 비서 역할을 수행하여 직장인들이 일상적인 업무를 더욱 효율적으로 처리할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, 메일 자동 정리, 예약 관리, 대화형 인터페이스를 통한 간단한 질문에 대한 답변 제공 등의 역할을 수행합니다.

비서 역할 인공지능 서비스  tool에는 Google Assistant, Apple Siri, Microsoft Cortana, Amazon Alexa가 있습니다.

4. 데이터 분석

인공지능은 데이터 분석을 통해 직장인들의 업무 효율성을 높이는 데에도 활용됩니다. 예를 들어, 고객 이력 데이터를 분석하여 고객 선호도나 구매 패턴을 파악함으로써 마케팅 전략을 수립하는 등의 역할을 수행합니다.

데이터 분석 인공지능 서비스  tool에는 Google Analytics, IBM Watson, Microsoft Azure, Amazon SageMaker가 있습니다.


이처럼 인공지능 서비스는 직장인들의 일상에서 매우 중요한 역할을 할 수 있습니다.

 

 

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정년퇴직 후 다니던 코딩 교육 회사에서 모형 자율주행 자동차(햄스터)에 대하여 아동 대상 교육을 하면서 AI 카메라에 머신러닝 알고리즘을 구현하여 자율주행을 구현한 적이 있었습니다.

Chat Bot으로 최근 핫한 주제로 다시 떠오른 인공지능에 대하여 알아보는 시간을 가져보겠습니다.

 

1. 인공지능의 개념과 역사

인공지능은 컴퓨터에게 인간의  학습, 지각, 예측  능력을 가질 수 있도록 구현하려는
기술을 의미합니다.

 

인공지능의 역사는 1956년 미국의 다트머스  콘퍼런스에서  시작되었으며 이  콘퍼런스는
컴퓨터 프로그래밍을 통하여 기계가 지능적인 동작을 구현하는 것을  탐구하였습니다.
이후로 기술의 발전과 함께 인공지능은 계속  발전해 왔습니다. 

1970년대는 기계학습(머신 러닝) 분야의 발전이 있었으며,

1990년대 이후 인터넷의 발전과 빅데이터 처리기술의 발전으로 인공지능기술이
폭발적으로 발전하였고

현재는 딥러닝과  강화 학습 분야에서의  발전으로 인공지능 분야에서도 혁신적인 기술이 개발되고있습니다.

이제는 이미지, 음성, 언어 등 다양한 분야에서 인공지능 기술이 활용되고  있습니다.

2. 인공지능의 종류

ㅇ규칙 기반 인공지능(Rule-Based AI): 일련의 규칙(rule)을 사용하여 인공지능을 구현하는 방법으로 인공지능이 사람이 만든 규칙에 따라 행동하게 됩니다.

ㅇ머신러닝 기반 인공지능(Machine Learning-Based AI): 머신러닝은 데이터를 통해 패턴을 학습하여 예측하거나 분류하는 방법입니다. 대표적인 예로, 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning) 등이 있습니다.


지도학습은 정답을 알려주며 학습시키는 것이며

비지도 학습은  정답 라벨이  없는 데이터를 군집화하여 새로운 데이터에 대한 결과를 예측하는 방법입니다.
머신러닝의 꽃이라 불리는  강화 학습은  자신이  할 행동에  대해 보상을 받으며 학습하는 것을 말합니다.
이세돌을  이겼던 알파고는  강화 학습으로  학습된 인공지능이라고 합니다.

 

ㅇ딥러닝 기반 인공지능(Deep Learning-Based AI): 딥러닝은 인공신경망(Artificial Neural Network)을 사용하여 입력 데이터로부터 최적의 출력을 예측하는 방법입니다. 주로 이미지, 음성, 자연어 처리 등에 사용됩니다.

3. 인공지능의 응용 분야

인공지능은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 예를 들어 음성 인식 기술은 음성 비서나 음성 검색 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 이미지 인식 기술은 자율  주행 차나  보안 시스템 등에 적용되고 있습니다.

4. 인공지능의 미래

막연히 인공지능 세상을 생각하는 것보다는  구상하고, 사용하고, 개선하는 자가 미래를 만들어 나갈 수 있는  것입니다. 이제는  인공지능을 모르고 활용하지 못하는 사람이 문맹자가 되는 시대입니다. 또한 복잡한 과학과 기술로만 인공지능을  바라보기보다는  좀 더 넓고 크게, 인문학적인 시선으로 인공지능을 바라보아야 할 시점입니다.

 

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