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머신러닝 기술이란?

by Issuetok 2022. 9. 27.

로봇 공학에 있어서 머신러닝은 중요할까?

인공 지능과 로봇 공학의 연구는 자동화, 로봇공학, 인공지능과 머신러닝, 자동화의 구조에 대한 이론과 분석을 기반으로 합니다. 본문에서 로봇 공학, 인공 지능 및 머신러닝 기술의 사용은 독립변수와 종속변수로 모두 사용될 수 있습니다. 즉, 이러한 기술의 채택과 사용을 장려하거나 저해하는 요소와 이러한 기술의 사용이 어떻게 영향을 미치는지 알아보기 위한 독립변수를 검토하기 위한 종속변수로도 사용될 수 있습니다. 노동, 생산성, 성장, 그리고 확고한 조직에 미치는 영향과 같은 다양한 결과로 조직학자들이 그들의 연구에서 그러한 구조를 신중하게 정의하고 이러한 연관성이 있지만 뚜렷한 구조를 혼동하지 않도록 하는 것이 중요합니다. 상업용 인공 지능 로봇 공학에 초점을 맞춘 국제산업단체인 국제로봇연맹은 산업용 로봇을 자동제어, 재프로그램성, 다목적 조작기, 3개 이상의 축에서 프로그램 가능한 것으로, 산업자동화 애플리케이션에서 사용하기 위해 제자리에 고정하거나 모바일을 사용할 수 있어야한다라고 정의하고 있습니다. 이 정의가 출발점인 반면, 다른 로봇 기술자는 로봇을 자동으로 제어해야 하는지, 자율적으로 제어해야 하는지 또는 로봇을 다시 프로그래밍해야 하는지와 같은 차원에 따라 다를 수 있다고 말합니다. 제가 보기론 더 넓은 수준에서, 복잡한 동작이나 작업을 자동으로 수행하는 데 사용할 수 있는 기계는 로봇으로 간주될 수 있습니다. 로봇 공학과 비슷하게 인공 지능은 다양한 정의와 잠재적으로 광범위한 해석을 가진 구조입니다. 우선 일반 인공 지능과 좁은 인공 지능을 구분하는 것이 중요합니다. 일반 인공 지능은 스스로 생각하고 행동할 수 있는 컴퓨터 소프트웨어를 말하며, 현재 이와 같은 것은 존재하지 않습니다. 아직 많은 연구원들이 연구중입니다. 나로 인공지능은 데이터에서 패턴을 찾고 미래에 대한 예측을 하기 위해 고도의 정교하고 알고리즘적인 기법에 의존하는 컴퓨터 소프트웨어를 말합니다. 이러한 의미에서 소프트웨어는 기존 데이터로부터 학습되므로 기계학습이라고도 부르지만, 실제 학습과 혼동해서는 안 됩니다. 브루사드는 기계 학습은 은유와 더 유사하다고 합니다. 즉, 기계가 프로그래밍되고 일상적이며 자동화된 작업에서 향상될 수 있다는 것을 의미합니다. 학습이라는 용어가 의미할 수 있는 것임에도 불구하고 기계가 지식이나 지혜 또는 기관을 획득한다는 의미는 아닙니다. 로봇 공학측면의 머신러닝은 많은 응용은 주어진 정보 집합에 근거한 미지의 예측과 추정에 초점을 맞추고 있습니다. 이 머신러닝에는 다양한 알고리즘이 활용될 수 있습니다. 이러한 기술들 중 일부는 대부분의 학자들에게 친숙할 수 있는 로짓 모델의 비교적 간단한 사용인 반면, 다른 기술들은 인간의 뇌가 데이터에서 패턴을 찾는 방법을 모방하는 고도로 정교한 알고리즘을 포함합니다. 인공지능 기술은 체스나 바둑과 같은 추상 전략 게임, 아타리, 아스테릭스, 크레이지 클라이머와 같은 실시간 비디오 게임, 이미지 또는 거리 번호 인식, 자연 언어 번역, 그리고 다른 많은 용도로 사용될 수 있습니다. 자동화는 이전에 인간 노동에 의해 수행되었던 업무의 일부 또는 전부를 대체하는 제조 및 생산 공정에서 대체로 자동적이고 가능성이 높은 컴퓨터 제어 시스템 및 장비를 사용하는 것을 말합니다. 증기 엔진같은 혁신은 이전의 수동 작업을 자동화하는 것으로 볼 수 있기 때문에 자동화는 새로운 개념이 아닙니다. 이 분야의 학자들이 우려하는 사항 중 하나는 로봇과 인공지능 기술의 사용이 증가하면 자동화가 어떻게 그리고 어떤 맥락에서 증가하게 되는지와 이러한 형태의 자동화가 노동력과 조직의 설계에 미치는 영향에 관한 것일 수 있습니다. 인공지능, 로봇, 자동화는 모두 관련 개념이지만 이들 구성품들 간의 차이를 잘 아는 것이 중요합니다. 로보틱스는 IFR 정의에 따라 조작기로 분류될 수 있는 기술에 주로 초점을 맞추고 있으며, 이에 따라 물리적 작업의 자동화와 더 직접적으로 관련됩니다. 반면 인공지능은 물리적 조작이 아니라 컴퓨터를 이용한 학습이 필요합니다. 인공 지능의 응용이 로봇과 관련되거나 그 반대의 경우도 있을 수 있기 때문에 두 기술의 구별은 더 무뎌질 수 있습니다. 로봇공학, 인공지능, 자동화의 개념에 따른 차별성 외에도 인공지능과 로봇의 대비, 컴퓨터화, 정보기술의 대비를 해둬야 합니다. 로봇공학이나 인공지능과 마찬가지로 정보통신기술은 생산성을 높일 수 있는 잠재력과 노동에 영향을 미칠 수 있는 능력과 관련하여 연구자와 정책입안자들에게 관심을 가져 왔습니다. 그러나 인공지능과 로봇공학은 ICT와 같이 정보의 저장, 통신, 전송에 드는 비용을 줄일 수 있지만, 그것들은 구별됩니다. ICT는 어떤 형태의 컴퓨터 기반 정보 시스템을 참조할 수 있는 반면, 인공지능과 로봇은 컴퓨터 기반일 수 있지만 반드시 정보 시스템일 수는 없기 때문입니다. 이러한 구분은 로봇 공학과 인공지능에 사용되는 정의의 광범위성과 다양성을 고려할 때 특히 어려울 수 있습니다. 관련 연구종사자들의 연구에서 이러한 구성들 중 어떤 것이라도 소홀하지 않게 신중하게 연구될 것을 바래야 할 것 입니다. 인공지능과 로봇공학에 대한 현존하는 연구는 이러한 기술이 기업과 개인에게 미치는 영향에 관한 많은 주요 질문들을 다루고 있습니다. 로봇 공학 및 인공지능에 대한 연구는 혁신과 기술 개발을 둘러싼 문학의 실질적인 몸통에서 비롯됩니다. 혁신은 경제 성장에 기여하는 핵심 요소로서 정책 입안자 모두에게 수십 년 동안 관심 영역입니다. 로봇과 자동화에 관한 신기술의 인상적인 잠재력을 지적해 왔습니다. 브린졸프손과 맥아피는 인공지능이 우리 시대의 가장 중요한 범용기술이 될 가능성이 있다고 주장합니다. 그레츠와 마이클스는 로봇공학이 1993년과 2007년 17개국 패널의 연간 GDP 성장에 0.37%포인트를 더했을 것으로 추정했는데, 이는 산업혁명 기간 동안 증기기관 도입이 경제성장에 미친 영향과 비슷한 결과입니다.

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