뉴로 심볼릭 AI는 신경망과 기호적 학습의 장점을 결합하여 AI 모델의 전반적인 성능을 향상시키는 유망한 패러다임이지만, 데이터 처리 방식, 특히 데이터 표현 방법의 차이로 인해 두 분야의 완벽한 통합이 어렵습니다. 본 연구는 표현 공간의 관점에서 다양한 뉴로 심볼릭 AI 모델을 분석하고 분류하여 이러한 차이를 해소하고자 합니다.
AI 기술의 발전으로 인해 생성된 비디오가 너무나 정교해져서 전문가조차도 실제와 구분하기 어려워졌으며, 이는 잘못된 정보 전파 및 윤리적 문제에 대한 우려를 불러일으킨다.
인공지능은 국가 권력의 도구로 부상하며 새로운 지정학적 판도를 만들고 있지만, 동시에 인간의 감독과 윤리적 책임의 필요성을 더욱 부각시킨다.
인공지능은 더 이상 미래 기술이 아닌, 가상 비서, 추천 시스템, 안면 인식, 스마트 헬스케어, 자율 주행 차량 등 우리의 일상생활에 깊숙이 자리 잡아 편리하고 안전하며 개인화된 경험을 제공하는 기술이다.
AI 기술을 활용하여 콘텐츠 제작, 가상 지원, 온라인 코칭 등 다양한 분야에서 온라인 수익을 창출할 수 있는 방법들을 소개한다.
본 논문은 AI 모델이 자기 진화를 달성하기 위해서는 인간의 뇌처럼 개인화된 데이터를 장기간 저장하고 활용하는 장기 기억(LTM) 메커니즘이 필수적이라고 주장합니다.
본 논문에서는 의사 결정 시스템에서 퍼지 정보 교환을 이해하는 데 중요한 역할을 하는 언어적 퍼지 정보 진화에 대한 새로운 모델을 제시합니다. 특히, 기존 모델의 한계점을 해결하기 위해 매 라운드마다 랜덤하게 리더를 선출하여 정보 공유 및 의사 결정을 향상시키는 메커니즘을 제안합니다.
2024년에는 AI가 단순한 신기술을 넘어 비즈니스와 일상생활을 변화시키는 강력한 도구로 자리매김하며, 의료, 창의성, 지속가능성 등 다양한 분야에서 인간과 협력하여 새로운 시대를 열 것이다.
본 논문에서는 인간의 의사 결정을 향상시키기 위해 설계된 새로운 보조 AI 프레임워크를 제안하며, 특히 법적 맥락에서 다양한 분야에 걸쳐 신뢰 네트워크를 구축하는 것을 목표로 합니다.
인공지능을 정의하는 것은 기술적 모호성과 다양한 해석으로 인해 어려움을 겪어 왔으며, 이 글에서는 인공지능을 사회기술적 관점에서 정의해야 할 필요성을 제시하고, 합리주의적 접근과 인본주의적 접근을 조화시켜 균형 잡힌 사회기술적 정의를 제안합니다.