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의 역사인공 지능 (AI)와 의사결정 시스템은 길고 서로 얽혀 있습니다. 다음은 주요 순간과 그 관계에 대한 개요입니다.
첫걸음 (50년대-60년대)
- AI의 탄생: 지능형 기계에 대한 아이디어는 훨씬 더 오래 전으로 거슬러 올라갑니다. 그러나 "인공 지능"는 다트머스 여름 연구 프로젝트에서 만들어졌습니다. 인공 지능 1956에서.
- 첫 번째 상징적 접근 방식: 인간의 추론 과정을 복제하는 것을 목표로 고정된 규칙과 기호 처리를 기반으로 한 최초의 시스템이 탄생했습니다.
70년대~80년대 초반: 열정과 침체기 “AI 겨울”
- 전문가 시스템: 전문가 시스템은 특정 제한된 분야(예: 의료 진단)를 위해 개발되어 기계가 지식 기반을 추론할 수 있음을 보여줍니다.
- 상징적 기법의 한계: 논리적 및 규칙 기반 접근 방식의 확장성과 적응 한계로 인해 특정 AI 연구에 대한 열정이 느려집니다.
덕분에 다시 태어나다 기계 학습 그리고 이를 기반으로 한 시스템 주기 (80년대~2000년대 초반)
- 기계 학습 알고리즘: 인공 신경망, 지원 벡터 머신, 의사 결정 트리에 대한 연구는 다음을 기반으로 하는 방법을 소개합니다. 주기 그리고 예제를 사용한 훈련 모델에 대해 설명합니다.
- 증가하는 포 텐차 계산: 새로운 하드웨어를 사용하면 복잡한 알고리즘을 더 쉽게 실행할 수 있습니다.
- 하이브리드 시스템: AI와 의사결정 시스템은 비즈니스 시나리오에 대한 의사결정 규칙 및 최적화 학습을 위한 알고리즘과 통합되기 시작했습니다.
현대 AI의 폭발적 성장(2010년대~현재)
- 딥 러닝 : 심층(다단계) 신경망은 컴퓨터 비전, 자연어 이해 등 여러 분야에 지장을 줍니다.
- 엄청난 양의 주기: 세트의 가용성 주기 비교할 수 없는 크기로 예제 중심의 알고리즘을 훈련할 수 있습니다.
- AI 기반 의사결정 시스템: AI는 예를 들어 신용 위험 평가, 의료 진단, 상업 부문의 개인화 조언 등 전례 없는 정확성과 확장성을 통해 의사 결정 프로세스를 자동화하는 데 핵심이 됩니다.
동향과 과제
- 해석 가능성: 가장 중요한 문제는 AI 시스템이 내린 결정을 설명 가능하고 공정하게 만들어 "블랙박스"로서의 사용을 줄이는 것과 관련이 있습니다.
- 윤리와 책임: AI 기반 시스템의 윤리적 사용을 보장하여 편견과 잠재적으로 차별적이거나 불공정한 영향을 최소화합니다.
- 인간-기계 협업: AI와 인간 전문가의 다양한 기능을 활용하는 의사결정 모델은 특히 인간 해석의 민감도가 중요한 분야(예: 법률 분야, 의료의 특정 측면)에서 엄청난 잠재력을 제공합니다.
결론
AI와 의사결정 시스템의 역사는 지속적인 공진화입니다. 첫 번째 시도부터 최신 딥 러닝에 이르기까지 AI 연구 결과는 매우 다양한 분야에서 의사 결정 프로세스를 자동화하고 지원하는 새로운 도구를 제공합니다. 그러나 이러한 진전은 윤리, 결정의 설명 가능성, 개별 사용 영역을 기반으로 하는 기계와 인간 전문가 간의 협력에 대한 올바른 균형에 대한 고려 사항과 함께 평가되어야 합니다.
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