AI 프로그래밍이 일상적인 프로그램에 유용합니까?


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인공 지능이 궁금합니다. 일상 업무에서 사용자 가입, 파일 업로드, 데이터베이스에 저장된 양식과 같은 기본 기능을 갖춘 웹 사이트와 같은 표준 응용 프로그램을 개발합니다.

나는 주로 게임이나 로봇 공학 분야에서 AI가 사용되고 있다는 것을 알고 있습니다. 그러나 "표준"응용 프로그램 개발에 유용 할 수 있습니까?

답변:


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예, 그러나 아마도 단기적으로는 어느 정도 제한적일 것입니다.

사람들이 '인공 지능'주위의 경계를 모호하게하는 경우, 분명한인지 기능의 코딩을 통합하는 광범위한 견해를 취한다면 많은 일상적인 경제 업무가 인공 지능의 혜택을받을 수 있습니다. 예를 들어 많은 검색 엔진은 인공 지능 응용 프로그램을 서비스로 제공하는 것으로 볼 수 있습니다.

더 많은 '표준'응용 프로그램의 경우 대부분의 AI 팀 근처 응용 프로그램은 사기 탐지 및 예방을 처리해야합니다. 예를 들어 사용자 커서가 화면을 가로 질러 이동하는 것을 추적하면 사람과 봇을 구분하는 모델을 구축하고 둘을 개별적으로 처리 할 수 ​​있습니다. 예제는 이 기사 를 참조하십시오 .

물론 장기적으로 프로그램을 작성할 수있는 프로그램은 다른 종류의 응용 프로그램을 작성할 수 있습니다.


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적응 / 예측 기능은 최소한 일부 일상적인 응용 프로그램에서 유용합니다. 예를 들어 문자 메시지를 보자. 내가 아는 모든 스마트 폰 SMS 앱은 가까이에서 사용하는 단어를 추적하고 해당 정보를 사용하여 입력중인 메시지의 다음 단어를 예측합니다. (일부는 다른 것보다 똑똑합니다. 관련 XKCD. ) 자동 맞춤법 ​​교정을 개인화하는 데 사용할 수도 있습니다.

개인적으로 흥미로운 응용 프로그램은 고전적인 DOS 게임과 같은 타일 기반 레벨 편집기입니다. 나는 각 타일의 확률을 다른 모든 타일에 가깝게 수집하고 그 정보를 사용하여 임의의 새로운 레벨을 구성 하는 프로그램연구하고 있습니다. 아직 플레이 할 수있는 것은 아니지만, 새로 배치 한 구조물에 맞는 누락 된 타일을 자동으로 채워서 사람이 올바른 타일을 찾도록 요구하는 것과는 달리 인간 레벨 빌더를 지원할 가능성이 있다고 생각합니다. 팔레트.

일반적으로 AI 는 사용자가 다음에 무엇을하고 싶을 지 파악하고 의도하지 않은 무언가를 의도적으로 수행하는 경우 방해하지 않고 올바른 추측을 구현하는 프로세스를 신속하게 처리하는 데 매우 유용하게 적용될 수 있습니다 .


당신은 내년에 뭔가를 제출 고려해야의 ieee-cig.org
NietzscheanAI

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AI가 주류 앱에서 거의 사용되지 않는다고 생각하지만 실제로는 가능할 것입니다.

앱의 AI가 배워야하는 정보가 앱 내에서 사용자 상호 작용이나 오류로 발생하는 경우 프로그램이 이러한 종류의 정보를 기록한 다음 로그에서 패턴을 찾을 수 있다면 현명합니다. ehat 태스크가 가장 자주 수행되는 단계, 필요한 단계 수를 사용자에게 프로파일 할 수 있습니다. 그런 다음 반복되는 작업을 인식하면 사용자에게 다음과 같은 매크로를 실행하도록했는지 물어볼 수 있습니다 (그런 다음 단계 목록이 표시되어 필요에 따라 편집 할 수 있음). 그런 다음 사용자를 관찰하여 배운 '매크로'를 실행합니다.

AI의 또 다른 사용은 소프트웨어뿐만 아니라 소프트웨어가 비효율적이거나 중복 적이거나 부적절하게 사용될 때 발생하는 사용자 오류입니다. 소프트웨어가 AI 계획과 같은 일련의 사용자 작업 모델을 제공하도록 설계된 경우 알려진 작업을 수행하는 방식으로 사용자를 관찰하고 제안을 제공하거나 임박한 비정상적인 결과가 의도되었다는 확인을 요청할 수 있습니다.

물론 AI는 사용자 인터페이스 디자인, 장치, 웹 사이트 또는 앱에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. 음성 인식과 같은 일부는 현재 일상 생활의 주류에 진입하고 있습니다. 자체 데이터와 작업 / 개념 / 도메인 모델을 추가 할 수있는 앱과의 대화가 더욱 발전함에 따라 앱 내부 의 AI에 대한 요구는 계속 증가 할 것입니다.

있다 AI 앱에 사용될 수있는 방법은. 이 중 일부는 모바일 장치 및 해당 앱에서 발생하기 시작했으며 일반적으로 사용자 이동성과 외부 웹 기반 데이터베이스 (예 : GPS 및지도)와의 융합에서 발생했지만 IMO는 느 렸습니다.


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AI의 중요한 부분 중 하나는 기계 학습 (ML)입니다. Mitchell의 ML에 대한 일반적인 정의는

컴퓨터 프로그램은 P에 의해 측정 된 바와 같이 T에서의 작업에서의 성능이 경험 E로 개선 될 경우 일부 등급의 작업 T 및 성능 측정 P와 관련하여 경험 E로부터 학습한다고한다.

이 유형의 프로그램이 "매일의 응용 프로그램"에 유용한 경우 응용 프로그램에 따라 다릅니다. ML 없이는 불가능한 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

  • 스팸 탐지 (예 : 이메일, 포럼)
  • 사기 탐지 (예 : 신용 카드)
  • 이미지 인식 (예 : NSFW 컨텐츠 자동 필터링, 태그 ​​자동 추가 / 예 : Google 이미지 검색 등의 이미지 검색 가능)
  • 비디오 분석 (예 : YouTube에서 저작물 필터링)
  • 음성 인식 (예 : 핫라인, 자동 캡션 생성)
  • 자동 완성 (아마도 데이터로 할 수있는 가장 간단한 일 중 하나)

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AI 또는 인공 지능

무엇입니까?

인공 지능 (AI)은 기계가 나타내는 지능입니다. 컴퓨터 과학에서. 한마디로 "인공 지능"이라는 용어는 기계가 "학습"및 "문제 해결"과 같이 인간이 다른 인간의 마음과 연관시키는 "인지"기능을 모방 할 때 적용됩니다.

"표준"응용 프로그램에서 유용 할 수 있습니까?

제가 AI를 사용하는 표준 응용 프로그램에 대해 생각하는 것은 기계가 사용자 입력에 반응 할 때 AI 또는 인공 지능이기 때문에 AI도 사용됩니다. 따라서 AI in Standard 응용 프로그램은 이미 몇 년 전에 사용되었습니다.

추신 : 문법 오류가있는 경우 영어를 구사하지 못해서 죄송합니다.

출처 : https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence "AI 또는 인공 지능"

DevJosueDav 는 C # 인공 AI 인텔리전스 개발자입니다.


AI.SE에 오신 것을 환영합니다! 인공 지능이 사용자 입력에 반응하는지 확실하지 않습니다. 예를 들어, 마우스를 클릭 할 때 그림판에 픽셀을 배치하는 것이 AI의 예라고는 말할 수 없습니다. 기본 응용 프로그램에 AI 기술에 대한 특정 예가있는 경우 추가하는 것이 좋습니다.
Ben N
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