온라인 슬롯 (인공 지능)

인공 지능 (AI)은 일반적으로 "컴퓨터 및 기타 기술에서 인간과 유사한 인공 지능을 달성하려는 시도"를 말합니다. 그러나 "지능"자체는 명확한 정의가 없기 때문에 AI의 정의는 연구원마다 다르며 명확하지 않습니다.

최근 몇 년 동안 온라인 슬롯가 인기를 얻은 이유 중 하나는 최고 쇼기 선수들과의 승리 때문입니다. 체스와 쇼기와 비교할 때, 온라인 슬롯의 능력은 체스와 쇼기에 비해 많은 수의 움직임으로 인간을이기는 것이 매우 어려웠다 고 말하면서 인간을 얻음으로써 입증되었습니다. 또한 온라인 슬롯 기술은 스마트 폰 음성 응답 응용 프로그램과 온라인 슬롯가 장착 된 휴머노이드 로봇을 포함하여 일상 생활에서 점점 더 많이 보이고 있습니다.

그러나 온라인 슬롯가 관심을 끌었던 것은 이번이 처음이 아닙니다. 지금까지 온라인 슬롯는 1960 년대의 "첫 번째 붐", 1990 년대의 "두 번째 붐", 2010 년대의 "세 번째 붐"의 세 가지 붐을 가졌습니다.

첫 번째 붐에서, "검색 = 주어진 상태에서 원하는 상태에서 국가의 변화를 찾아서 사례 분할에 의해 주정부의 변화를 찾는다"및 "알려진 지식에 따라 알려지지 않은 문제를 추론한다", "온라인 슬롯의 기본 기술인 뇌 기능의 특성을 모방하는 신경망 = 수학적 모델". 그러나 검색 및 추론 접근 방식에 따르면 해결해야 할 작업의 규칙과 목표가 명확하다면 솔루션을 찾을 수 있지만 그렇지 않으면 쓸모없고 붐이 끝납니다.

두 번째 붐은 주목을 끌었습니다. 다시 말해, 나는 지식의 내용에 적합한 표현 형태의 입력이 있다면 컴퓨터는 인간과 같은 방식으로 데이터를 처리 할 수 ​​있다고 생각했다. 이 두 번째 붐은 "데이터 마이닝, 데이터 세트에서 정보를 추출하고 패턴을 자동으로 발견하는 분석 방법"을 생성하지만 시스템 내에 모순되는 규칙이 존재하면 온라인 슬롯가 작동하지 않으므로 붐이 줄어 듭니다.

그리고 현재, 현재 붐 (세 번째 붐)은 인터넷에 축적 된 막대한 양의 데이터가 존재하고 분석을 허용하는 기계 학습의 발전입니다. 이 기계 학습 기술을 사용하여 Google은 많은 양의 개 이미지 데이터를 온라인 슬롯에로드하여 새로 입력 이미지를 개로 자동으로 식별했습니다. 온라인 슬롯는 현재 큰 돌파구를 겪고 있다고 말할 수 있습니다.

온라인 슬롯 레벨은 일반적으로 레벨 1에서 레벨 4로 4 레벨로 나뉘어 있습니다. 레벨 1은 엄격한 규칙을 기반으로 간단한 출력을 허용하는 반면 레벨 2는 입력 데이터 및 정의 된 규칙을 기반으로 다양한 출력을 허용합니다. 레벨 1은 스마트 홈 어플라이언스가 될 것이며 레벨 2는 Siri와 같은 질문 응답 시스템입니다.

레벨 3에 도달하면 온라인 슬롯는 샘플 데이터 및 휴먼 세트 규칙을 기반으로 지식을 배우고 입력 데이터를 자동으로 결정하고 출력합니다. 또한 레벨 4에서 온라인 슬롯는 샘플 데이터의 데이터의 특성과 규칙을 자율적으로 배우고 인간을 설정하지 않고 자동으로 출력 할 수 있습니다. 전자 상거래 사이트의 권장 및 개인화 기능은 레벨 3의 전형적인 예이며, 많은 이미지 인식 기술은 레벨 4 온라인 슬롯를 사용하여 실현됩니다.

따라서 간단한 방식으로 온라인 슬롯 기술을 구성합시다. 온라인 슬롯는 매우 광범위한 개념 (기술 시스템)이며 이전에 언급 된 신경망을 포함합니다. 머신 러닝은 신경망을 활용하는 온라인 슬롯 기술이며 딥 러닝은 기계 학습 기술 중 하나입니다. 반대로, 다양한 신경망 방법이 만들어지고 더 복잡한 학습이 가능해지면서 기계 학습이 발전했습니다.

기계 학습은 컴퓨터를 사용하여 샘플 데이터 및 인간이 설정 한 규칙을 기반으로 지식 학습 메커니즘을 실현하는 기술입니다. 다시 말해, 그것은 위에서 언급 한 레벨 3에 해당합니다. 기계 학습에서 사람들은 결정을 내릴 핵심 지점 인 기능 지점을 지정해야합니다. 이 기능에서 컴퓨터는 데이터 패턴과 규칙을 발견하고이를 새로운 데이터에 적용하여 판단, 예측 및 출력합니다.

반면에 딥 러닝은 다층 신경망을 사용하므로 온라인 슬롯는 자율적으로 데이터 기능과 규칙을 배우고 자동으로 출력합니다. 이것은 위에서 언급 한 레벨 4에 해당하는 기술입니다. Google 예에서는 많은 양의 개 이미지 데이터를 온라인 슬롯에로드하여 개 이미지 데이터의 특성과 규칙을 자율적으로 학습하여 개 이미지를 자동으로 식별 할 수있었습니다. 그러나 딥 러닝은 또한 온라인 슬롯가 데이터의 특성과 규칙을 배우는 방법이 확실하지 않기 때문에 패턴과 규칙을 블랙 박스로 쉽게 바꾸는 데 어려움을 겪고 있습니다.

현재 온라인 슬롯를 사용하는 시스템은 다양한 필드에서 사용되고 있습니다. 인터넷 세계의 검색 엔진 및 스팸 이메일 탐지, 금융 산업의 주가 예측 및 의료 산업의 암 진단을 포함하여 다양한 용도가 다양 할 수 있습니다. 최근 이미지 인식 및 음성 인식과 같은 기술이보다 두드러지게 사용되었습니다. 이미지 인식은 공장에서 결함있는 제품을 감지하고 노인 모니터링, 자율 주행 및 지문 인증 및 음성 인식을 포함하여 광범위한 산업에서 사용됩니다. 절차 사본, 자동 응답 (예 : 챗봇), 스피커 인식 및 감정적 분석을 포함한 광범위한 산업에서는 음성 인식이 사용됩니다.

그래서 온라인 슬롯 시스템을 구현하려면 어떤 종류의 작업이 필요합니까? 일반적으로 온라인 슬롯 시스템이 도입되기 전에 원하는 결과를 달성 할 수 있는지 확인하기 위해 POC (개념 증명)라는 프로젝트가 수행됩니다. POC 프로젝트에서는 최소한의 기능을 갖춘 시스템을 신속하게 구축하고 실제로 사용하여 원하는 결과를 얻을 수 있는지 확인할 수 있습니다. 공장 결함 감지 시스템을 사용하면 결함이 있고 우수한 제품에 대한 이미지 데이터가로드되고 온라인 슬롯 시스템은 결함있는 제품 만 올바르게 식별 할 수 있는지 확인하도록 훈련시킵니다.

현재 중요한 것은 충분한 양과 다양한 패턴의 이미지 데이터 수집입니다. 온라인 슬롯 시스템에 대한 학습 모델을 구축 할 필요가있을뿐만 아니라 학습 모델에 데이터를 입력하고 데이터를 식별하는 과정에서 추가 학습을위한 이미지 데이터도 필요합니다. 결함이있는 제품을 원하는 정확도로 식별 할 수없는 경우, 더 훈련하거나 학습 모델에 더 많은 노력을 더함으로써 시행 착오가 반복됩니다. 검증 후에 만 ​​어느 정도의 결과가 달성 될 수 있음을 발견 한 후에 만 ​​시스템 도입을 고려할 수 있습니다.

온라인 슬롯는 식별 및 예측의 정확성을 향상시키기 위해 다양한 기술과 결합하여 향후 광범위한 필드에 적용될 것으로 예상됩니다. 온라인 슬롯가 행동과 결과를 분석 할 수 있다면 행동 계획을 만들 수 있으며 언어와 개념을 연결할 수 있다면 자체적으로 지식을 습득 할 수 있습니다. 어떤 의미에서, 당신이 자율적으로 생각할 수있는 것은 온라인 슬롯의 탄생입니다.

온라인 슬롯가 이러한 유형의 자체 피드백 기능을 갖기 시작하면 온라인 슬롯가 인간을 대체하고 문명 진화에서 주도적 인 역할이 될 시대에 도달 할 수 있습니다. 따라서 미국 미래 학자 인 Ray Kurtzweil 박사는 온라인 슬롯가 인간 지능을 능가하는 기술적 특이점을 부릅니다. 자연 언어 처리 및 기계 학습을 전문으로하는 의사는 일단 특이점에 도달하면 인간 사회가 주요 혁명을 겪을 것이며 인간 능력을 훨씬 뛰어 넘는 로봇이 등장 할 것이라고 예측합니다.

그래서 온라인 슬롯 능력이 극적으로 진화 한 시대에는 인간과 온라인 슬롯의 역할이 어떻게 행동 할 것인가? 기계를 사용하여 대량 생산 기술을 도입하면 많은 공장 작업이 필요하지 않으며 컴퓨터는 사무실 자동화로 화이트 칼라 사무 작업을 대체 한 것처럼 온라인 슬롯가 현재 사람들이 현재하는 많은 역할을 대체 할 것이라는 데는 의심의 여지가 없습니다.

반면에, 자율적으로 작동하는 온라인 슬롯를 얻음으로써 운영 효율성을 향상시키고 새로운 비즈니스를 개발할 수 있습니다. 다시 말해, 온라인 슬롯를 사용함으로써 사람들은 생산성과 비즈니스 개발을 개선하기위한 조치에 대한 생각에 중요한 역할을합니다. 온라인 슬롯 가이 역할을 수행하려면 사람들이 정보 수집, 문제 해결 및 논리적 사고를 통해 작업을 수행 할 수있는 능력을 얻는 것이 더 필요할 수 있습니다. 또한 온라인 슬롯로 대체하기 어려운 의사 소통 기술과 같은 대인 관계 능력을 개발할 필요가 있다고 생각됩니다.

온라인 슬롯의 가능성에주의를 기울이지 만 인간과 인간에게 해를 끼칠 수있는 기술에 온라인 슬롯를 사용하고 개인 정보 및 인권에 위배되는 목적으로도 우려가 있습니다. 온라인 슬롯의 이러한 부정적인 측면이 더 이상 무시할 수 없기 때문에 많은 IT 회사가 Google의 7 가지 온라인 슬롯 윤리 원칙과 같은 온라인 슬롯를 사용하기위한 여러 지침을 만들고 있습니다. 일본 정부는 또한 온라인 슬롯를 사용하기위한 7 가지 원칙을 공식화하고 "인간 중심"개념을 채택했습니다.

그래서 앞으로 어떤 필드를 사용할 것인가? 내무부 및 커뮤니케이션 부의 전문가에 대한 조사에 따르면, 건강 점검 개선, 대중 교통의 자율 주행, 응급 교통 경로 선택, 교통 혼잡 및 교통 혼잡 완화와 같은 사회적 문제를 해결하는 데 사용될 것으로 예상됩니다. 가까운 시일 내에, 우리는 공개 상황에서 온라인 슬롯가 악용되는 많은 장면을 볼 수 있습니다.