AI와 5G 기술 : 미래를위한 의미 | VPN 개요

지난 몇 년 동안 5G와 AI에 대한 과대 광고가있었습니다. 신문, 웹 사이트, TV 전문가 및 정치인은 종종 이러한 기술이 세계에 미칠 잠재적 영향에 대해 이야기합니다. 5G와 AI가 우리의 삶을 여러 가지 방식으로 크게 바꿀 수있는 차세대 기술 혁명을 나타내는 것처럼 이것은 완전히 정당화됩니다. 5G와 AI는 의학, 교육, 컴퓨터 과학, 로봇 공학, 뱅킹, 거버넌스, 전쟁, 우주, 가상 현실 등의 분야에서 작업을 디지털화하고 자동화 할 수있는 잠재력을 가지고 있습니다. 인간은 오래 전에 환상으로 여겨지는 일을 할 수있을 것입니다. 5G 및 AI의 잠재적 응용 분야는 사실상 끝이 없습니다. 또한 5G와 AI는 상호 보완 적입니다. 서로 더 나은 성능을 발휘하고 새로운 잠재력에 도달하도록 돕습니다..


그러나 이러한 새로운 기술의 모든 새로운 가능성과 변경으로 인해 고려해야 할 새로운 위험이 발생합니다. 이 기사에서는 이러한 새로운 기술이 무엇인지, 인류에게 어떤 의미가 있는지, 잠재적 위험이 무엇인지 살펴 봅니다..

5G 란 무엇인가?

5G는 단순히 이동 통신의 다음 단계입니다. 1G 무선 휴대 전화를 라디오 타워에 연결하여 걸 으면서 대화를 나눌 수 있습니다. 2G는 아날로그를 디지털 통신으로 전환하여 문자 메시지도 보낼 수 있습니다. 3G는 휴대 전화에서 인터넷을 사용하도록 도약했습니다. 4G는 휴대 전화에서 전체 영화를 스트리밍 할 수있을 정도로 인터넷 데이터 전송 속도와 볼륨을 향상 시켰습니다. 5G는 다음 단계에 있으며 빠르게 다가오고 있습니다. 통신의 다음 단계에서는 처리 지연없이 4G보다 최대 100 배 빠른 인터넷 속도를 달성 할 수 있습니다..

5G는 ‘사물 인터넷’을 현실로 만들 것입니다

5G를 사용하면 배터리를 소모하지 않고 말 그대로 수백만 개의 인터넷에 연결된 장치, 기기 및 센서를 연결할 수 있습니다. 이러한 새로운 네트워크는 전체 스마트 홈과 스마트 도시를 가질 수있게합니다. 이러한 세계화 된 장치, 기기 및 센서 네트워크를 때때로 “사물 인터넷”또는 IoT라고합니다. 이 모든 장치가 사람의 입력없이 데이터를 전송하고 통신 할 수 있습니다..

이“IoT”를 통해 기업은 모든 종류의 프로세스를 자동화하고 생산 비용을 절감하며 폐기물을 줄이고 투명성을 높일 수 있습니다. 예를 들어, 올바른 프로그래밍으로 IoT는 자체 유지 농업 단위를 만들 수 있습니다. 토양 센서는 드론에게 작물이 최대 생산량을 위해 필요한 양의 물 또는 영양분을 경고합니다. 자동차에는 타이어 센서가 장착되어있어 자율 주행 자동차를 적절한 타이어 교체를 위해 정비공에게 전달할 수 있습니다. 상호 평가 장치의 방대한 상호 연결된 웹을 통해 자급 자족 생태계를 구축 할 수있는 가능성은 상상력과 투자 의지에 의해서만 제한되는 것 같습니다. 5G 도입으로 엄청난 경제적 이익이 기대되는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 예를 들어, 글로벌 경영 컨설팅 회사 인 McKinsey는 사물 인터넷이 2025 년까지 최대 11.1 조 달러의 경제적 영향을 미칠 것으로 예상합니다..

5G, AI가 새로운 지평을 열다

AI의 기능을 확장하려면 더 많은 데이터를 제공해야합니다. 많은 데이터. 최근 AI의 발전은 두 가지 발전의 결과입니다. 첫째, 수년 및 수년간 향상된 컴퓨팅 성능. 이 검정력은 컴퓨터가 1 초 안에 수행 할 수있는 계산 수를 나타냅니다. 다른 발전은 전 세계 사람들이 소셜 미디어 웹 사이트에 개인 데이터를 업로드하기 시작했을 때 갑자기 개인화 된 데이터가 폭발적으로 증가한 것입니다. 컴퓨터가 갑자기 그 데이터를 매우 빠른 속도로 처리 할 수있는 능력과 갑자기 사용 가능한 공개 데이터의 양.

AI를 더욱 향상 시키려면 컴퓨터가 분류 할 수있는 새로운 기술과 더 많은 데이터가 필요합니다. 인공 지능에는 기본 알고리즘을 훈련시키기 위해 많은 양의 데이터가 필요합니다. 5G를 사용하면 현재 가능한 것보다 훨씬 많은 플랫폼에서 훨씬 더 큰 데이터 세트를 기록하고 전송할 수 있습니다. 다시 말해 5G는 AI 알고리즘을 공급하는 기술 장벽을 극복하여 AI의 발전에 도움이되는 충분한 데이터를 제공합니다..

요컨대, 5G는 다음 큰 기술 혁명을 현실로 만들 수있는 잠재력을 가지고 있습니다. 생산성 향상의 가능성은 거의 상상할 수 없습니다. 첨단 AI 분야와 결합하여 이러한 신기술에 대한 애플리케이션은 사실상 무한합니다. 그러나 인공 지능은 정확히 무엇입니까? 기계는 어떻게 ‘학습’할 수 있습니까? 그리고 AI의 가능한 위험은 무엇입니까?

AI 정의?

노트북에 회로 뇌인공 지능 (AI)은 기계가 보여주는 지능입니다. 이것은 컴퓨터와 같은 기계가 어떤 형태의 지능이 필요한 작업을 수행한다는 것을 의미합니다. AI에 대한 또 다른 설명은 다음과 같습니다. 그 배후의 아이디어는 인간 지능이 너무 정확하게 묘사되어 기계를 시뮬레이션 할 수 있다는 것입니다. 그렇기 때문에 AI는 로봇과 관련하여 종종 사용됩니다. 기본적으로 동일한 기능을 가진 인간의 사본 인 기계.

인공 지능에 대한 두 가지 개념이 매우 다릅니다. AI의 첫 번째 ‘유형’또는 아이디어는 2001 년과 같은 유명한 영화 : 우주 오디세이 또는 터미네이터에서 인식하는 것입니다. 이들은 인간과 마찬가지로 생각하고 계획하고 반응하며 소위 ‘지능형 지능 (superintelligence)’을 보유한 기계 또는 시스템입니다. 이를 인공 지능 (AI)이라고하며 매우 빠른 속도로 정보를 처리하고 엄청나게 복잡한 계산을 수행하며 절대 잊지 않을 것입니다. 당신은 그것을 자신의 마음으로 구글로 상상할 수 있습니다. 현재 그러한 기술은 존재하지 않습니다. 과학자들은 AGI가 현실적으로 가능한지 모른다.

AI의 두 번째 버전은 ‘좁은 AI’입니다. 이것은 실제로 존재하며 이것을 읽을 때 추가로 개발되고있는 AI입니다. Narrow AI는자가 운전 차량, 음성 인식 또는 고급 이미징을 기반으로 의료 진단을 수행 할 수있는 소프트웨어와 같이 뚜렷한 작업을 수행하는 시스템입니다. Narrow AI에는 다양한 유형의 학습이 있습니다..

좁은 AI 학습의 다른 유형

Narrow AI에는 다양한 유형의 학습이 있습니다. 아래 표에는 이러한 종류의 학습에 대한 간단하고 간단한 설명이 나와 있습니다..

‘학습’의 유형
기술
기계 학습머신 러닝은 데이터 형식의 예제와 경험을 사용하여 컴퓨터가 예측을하거나 작업을 수행하는 방법을 개선합니다.
지도 학습지도 학습은 설명이 포함 된 사진과 같이 AI로 레이블이 지정된 예제 데이터를 표시하여 컴퓨터를 해석하고 분류하는 방법을 컴퓨터에 “교육”합니다.
비지도 학습비지도 학습은 주석이 있거나 레이블이 붙은 안내없이 컴퓨터 데이터를 공급하는 것을 의미합니다
강화 학습강화 학습은 비디오 게임의 점수와 달리 가상 보상을 극대화하는 방법을 알아 내기 위해 수행 할 수있는 다양한 종류의 동작을 실험하는 소프트웨어입니다
딥 러닝딥 러닝은 아마도 가장 잘 알려진 형태이며 잠재적으로 가장 획기적인 유형의 학습입니다. 딥 러닝을 통해 머신은 거대한 데이터 세트를 정렬 한 다음 패턴을 인식하고 상관 관계를 찾고 확률을 기반으로 추론하여 ‘학습’할 수 있습니다. 이 기술을 통해 AI는 세계 최고의 체스 선수를 이길 수 있고, 흑색 종을 정확하게 진단하고, 인간과 복잡한 대화에 참여하고, 자동차를 운전하고, 비디오 게임을 이길 수 있으며, 인물 사진을 페인트하고 과학적 발견을 할 수 있습니다..

기록을 위해 AI 학습의 실제 메커니즘은 여기에 설명 된 것보다 훨씬 복잡합니다..

컴퓨터의 경우 이미지 인식이 사람보다 어렵습니다 (아래에 자세히 설명되어 있음). 이것은 컴퓨터가 0과 1을 잘 맞추지 만 개체를 ​​식별하지 않기 때문입니다. AI는 고양이의 두 개의 동일한 이미지를 쉽게 인식 할 수 있습니다. 이러한 이미지는 다른 속성 중에서 정확히 동일한 수의 픽셀을 갖기 때문입니다. 그러나 이것이 기계가 고양이를 고양이로 인식했다는 의미는 아닙니다. 다른 이미지에 같은 고양이가 표시되면 기기에서 인식 할 수 없습니다. 이를 위해서는 신경망을 통해 복잡한 수학 문제를 해결해야합니다..

딥 러닝의 목표는 인간 두뇌의 학습 기능을 리버스 엔지니어링하는 것입니다. 신경망은보다 인간적인 방식으로 결정을 내리기 위해 인간 두뇌의 뉴런 네트워크를 시뮬레이션합니다..

AI의 가능성과 한계

AI가 진정한 경제 게임 체인저가 될 것이라고 주장하는 여러 연구가 지난 몇 년 동안 발표되었습니다. 전문 서비스 네트워크 인 PwC Global은“AI는 2030 년까지 세계 경제에 최대 15.7 조 달러를 기부 할 수 있다고 예측합니다. 간단히 말하면, 5G와 AI로 인해 터무니없는 금액이 있습니다..

AI를 최대한 활용하는 분야는 의료, 자동차 산업, 금융 서비스, 소매, 기술, 커뮤니케이션 및 엔터테인먼트, 제조, 에너지, 운송 및 물류입니다..

로봇 보유 물음표

그러나 현재 존재하는 AI의 한계를 보는 것도 중요합니다. AI 신경망은 지금까지 수백만 개의 “뉴런”만을 가지고 있습니다. 이것은 여전히 ​​모든 인간의 뇌 내부의 천억 개의 뉴런과 그 수조의 시냅스와 비교할 때 아주 적습니다. 또한 인공 지능 신경망은 인간의 뇌에서 “모델링”됩니다. 그러나 인간의 두뇌는 너무나 복잡하여 여전히 완전히 이해하지 못하고 있습니다. 다시 말해 AI 신경망은 아직 파악하지 못한 복잡한 것을 불완전하게 모방 한 것입니다..

AI가 오늘날 존재하는 한계에 대한 간단한 예를 들자면 :“16,000 개의 프로세서에서 실행되는 ‘딥 러닝’시스템은 천만 개의 이미지를 분석 한 후 75 %의 정확도로 고양이를 식별하도록 가르쳤습니다. 3 살짜리 아이는 공원에서 산책하는 동안 2 ~ 3 마리를 본 후 고양이를 정확하게 식별 할 수 있습니다. 이 형식의 AI는“좁은”이라고합니다. 하루가 끝날 때 AI는 공급되는 데이터만큼만 우수하기 때문입니다. 인간은 여전히 ​​데이터 입력을 통제하고 AI가 작동하기 위해 복잡한 네트워크와 방정식을 생각해 내야합니다. 더욱이, 이러한 딥 러닝 알고리즘은 인간과 달리 이전에는 경험하지 못한 아이디어 나 개념을 고려할 수 없습니다..

요컨대, 이러한 기술에는 많은 잠재력이 있습니다. 하지만 우리는 여전히 그 잠재력에 도달하지 못합니다.

AI에 대한 일반적인 신화

AI라는 용어는 영화 및 기타 미디어에서 많이 사용되기 때문에 사람들은 AI에 대한 몇 가지 일반적인 오해를 개발했습니다. 아래 표에서 AI에 대해 존재하는 다양한 잘 알려진 신화와 진실이 실제로 무엇인지에 대해 논의합니다..

신화
진실
‘슈퍼 인텔리전스’는 몇 년 거리에 있습니다좁은 AI의 다음 단계는 아마도 수십 년이 걸릴 것입니다. AGI는 존재하지 않을 수도 있습니다.
강력한 AGI 생성은 불가피일어날 수 있습니다. 그렇지 않을 수 있습니다. AI 전문가는 동의하지 않으며 우리는 단순히 모른다.
이미 신기술이 무서워하는 사람들 만이 AI에 대해 걱정합니다많은 최고 AI 연구원들과 다른 과학자들은 AI와 그 방향에 대해 우려를 표명했습니다.
인공 지능은 의식이나 악을 바꿀 수있다더 가능성이 높은 시나리오는 AI가 인간의 목표를 오해 할 것입니다. 인공 지능에게“가능한 한 빨리 병원에 가도록”지시하면 자율 주행 차가 제한 속도를 초과하고 상황을 고려하지 않고 가능한 한 빨리 도착하는 것이 유일한 사고이기 때문에 많은 사고를 일으킬 수 있습니다. 이것은 인간과 AI 사이의 잘못된 의사 소통으로 잘못된 목표를 이끌어냅니다. 이것은 AI가 악을 돌리는 것과 다릅니다.
AI는 AI의 위험에 관한 주요 관심사입니다AI에 관한 주요 관심사는 실제로 위에서 언급 한 바와 같이 ‘오정렬 된 지능’입니다. AI의 목표가 우리의 목표와 일치하지 않는 곳.
기계는 목표를 가질 수 없습니다기계는 실제로 목표를 가질 수 있습니다. 예를 들어, 열 추적 미사일은 목표를 달성하는 것입니다. 발생하는 문제는 해당 목표가 ​​해당 목표를 결정하는 인간의 목표와 일치하지 않을 때입니다.

5G에 대한 우려

5G와 AI가 세상을 바꿀 거대한 잠재력을 가지고 있다는 점을 감안할 때 많은 우려가있는 것은 당연합니다. 최악의 두려움은 AI를 중심으로하지만 5G는 새로운 통신 인프라가 건강에 부정적인 영향을 줄 것이라고 우려하는 많은 비평가들도 있습니다.

5G는 3G 또는 4G보다 높은 주파수의 전파를 사용합니다. 이 높은 주파수는 더 많은 장치가 동시에 인터넷에 액세스 할 수있게합니다. 이것이 사물 인터넷을 가능하게하는 것입니다. 그러나 일부 사람들은 더 많은 장치와 지속적으로 통신하는이 고주파가 우리의 건강과 다른 동물의 건강에 부정적인 영향을 미칠 것이라고 걱정합니다.

이것은 합리적인 관심사입니다. 모든 주요 도시에서 전파와 전자기 방사선이 크게 증가하면 부작용이 없는지 적어도 의문의 여지가 있습니다. 그러나 지금까지 라디오 타워 또는 휴대 전화를 의미하는 통신 장치의 방사와 관련하여 부정적인 건강 영향은 없었습니다. 2014 년 세계 보건기구는 다음과 같은 성명을 발표했습니다.“휴대 전화 사용으로 인한 부작용은 없습니다.” 그렇다고 5G가 건강에 부정적인 영향을 미칠 수 있다는 것은 아닙니다. 그러나 지금까지 아무런 증거도 발견되지 않았다.

사물 인터넷의 위험

사물 인터넷은 이전보다 더 많은 장치를 함께 연결합니다. 이는 여러 산업에서 협력과 효율성을 창출 할 수 있지만 여러 가지 위험을 수반합니다..

  • 장치의 네트워크가 클수록 해커가 네트워크 보안을 위반할 경우 취약한 장치가 더 많아집니다.
  • 함께 연결할 장치의 양이 인류가 현실적으로 관리하기에는 너무 많을 수 있습니다. 감독을 유지할 수없는 시점이 올 것입니다
  • 네트워크에 버그가있는 경우 네트워크의 모든 장치에 영향을 줄 수 있습니다.
  • 사물 인터넷의 일부가되어야하는 모든 장치의 호환성에 대한 글로벌 표준은 아직 없습니다. 여러 장치에서 통신 문제가 발생할 수 있습니다

AI 개발의 위험

AI는 특히 많은 사람들이 우려하고 있습니다. 터미네이터에서와 마찬가지로 AGI를 만들면 인류에게 손해를 입히고 인류에게 재난을 일으킬 수 있습니다. 고맙게도 이것은 AI에서 발생할 가능성이 가장 적은 문제입니다. 그럼에도 불구하고 AI 개발과 관련하여 여러 가지 심각한 우려가 있습니다..

사람
걱정
엘론 머스크AI 지배에 대한 세계적 경쟁으로 인해 세계에서 가장 기술적으로 선진국 (미국, 중국, 러시아, 독일 등)이 제 3 차 세계 대전을 우연히 유발할 수.
스티븐 호킹AI는 인류 역사상 가장 큰 재앙으로 이어질 수있는 많은 혼란을 가져옵니다. 강력한 자율적 무기, 사람들을 억압하는 새로운 방법, 또는 대량의 경제 혼란을 생각하십시오
AI 개발자AI에 의해 우연히 알고리즘 편견 (여성 또는 소수 민족에 대한 차별 등)이 발생할 수 있으며 취업 기회, 자격, 장학금 및 기타 여러 분야에서 차별이 발생할 수 있습니다.
유럽 ​​연합개인의 자유와 프라이버시를 보호하기위한 규제 프레임 워크가 없으면 AI를 대량 감시 및 개인의 자유를위한 무기로 사용할 수 있습니다

마지막 생각들

5G와 AI는 아직 모퉁이에 있습니다. 5G 기술의 대규모 효과가 대규모로 배포되는 데는 몇 년이 더 걸릴 것입니다. AI는 여전히 많은 사람들이 추측하는 지능 수준에 도달하지 못했을 가능성이 높습니다. 5G는 장단점에서 기대할 수있는 것을보다 명확하게 보여줍니다. 한 가지 확실한 점은 다음 몇 년 동안 5G와 AI에 대해 더 많이들을 것이라는 점입니다..

Kim Martin
Kim Martin Administrator
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