인공 지능의 4가지 스타일 및 기업가가 가장 많이 활용하는 것(분석)

게시 됨: 2023-04-21


합성 지능이 어떻게 기업가의 성과를 혁신할 수 있는지 들어보셨을 것입니다. 요컨대, 지금 이상적으로 AI 기반 장비를 사용하고 있을 수 있습니다.

AI의 종류

그러나 당신이 나와 같을지 모른다면, 당신은 지금까지 이 기술 노하우가 어떻게 작동하는지 보기 위해 "커튼을 뒤로 당기지" 않았습니다.

이 기사에서는 합성 지능의 네 가지 주요 스타일(반응 장치, 제한된 메모리, 두뇌 아이디어 및 자기 인식)과 각 개별 스타일이 마케팅 및 광고에 어떻게 도움이 되는지 살펴보겠습니다.

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얼마나 많은 유형의 AI가 있습니까?

AI에는 가장 중요한 네 가지 종류가 있습니다: 반응 장치, 제한된 메모리, 두뇌 원리 및 자기 정보.

AI는 목적(앞서 언급한 스타일)과 능력에 따라 분류할 수 있기 때문에 좁은 지능(ANI), 일반 지능(AGI), 초지능(SGI)의 세 가지를 혼합에 추가합니다.

아래에서 각 품종에 대해 설명하겠습니다.

4가지 종류의 합성 지능

AI의 4가지 유형: 반응형 기계, 제한된 메모리, 마음 이론 및 자기 인식

반응 장치

식별에서 알 수 있듯이 반응 장비는 독특한 프롬프트에 응답하고 반응합니다. 기억력을 사용하지 않거나 문맥에 대한 폭넓은 이해 없이 이를 수행합니다.

예를 들어, 이러한 유형의 AI는 일반적으로 상대를 만들기 위해 비디오 게임 스타일에 활용됩니다. 상대는 당신의 행동, 움직임 또는 공격에 실시간으로 응답하지만 게임의 전체 목표를 인식하지 못합니다. 게다가 기억을 배출하지 않기 때문에 이전 시련을 발견하거나 게임 플레이를 변경하지 않습니다.

반응형 AI는 많은 마케팅 도구를 지원합니다. 주목할만한 사례는 챗봇입니다. 이러한 프로그램은 반응형 AI를 사용하여 이상적인 정보로 메시지(또는 입력)에 반응합니다.

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챗봇은 구매자 공급자가 선호하는 리소스이지만 마케터의 생산성을 높일 수도 있습니다. 경우에 따라 HubSpot의 ChatSpot은 연구를 가져오고, 연락처를 개발하고, 선택한 지침에 따라 최신 이메일을 발송할 수 있는 유용한 AI 실행 도우미입니다.

과거의 챗봇, 반응형 AI는 구매자 습관, 마케팅 캠페인 효과 및 현재 시장 동향을 평가할 수 있습니다. 이러한 인사이트를 통해 마케터는 즉시 전략을 강화하여 유용성과 ROI를 개선할 수 있습니다.

제한된 메모리

최소 메모리 AI는 제한된 양의 데이터 또는 제안으로 학습할 수 있습니다. 반면에 "금융 기관"은 장기간 동안 어떠한 기억도 하지 않습니다.

이 AI의 '제한적' 측면에서 탁월한 사례는 ChatGPT입니다. 4000개의 토큰(용어와 같은 텍스트 유형) 제한이 있으며 해당 제한 직후의 최신 대화에서 아무 것도 기억할 수 없습니다. 따라서 대화가 4097개의 토큰인 경우 ChatGPT는 주로 최신 97개의 토큰을 기반으로 응답합니다.

이러한 기술 혁신은 자율주행차에서 찾아볼 수 있습니다. 그것은 차선을 감지하고 고속도로 전방을 매핑할 수 있습니다. 또한 타겟 방문자 디자인과 거리의 혼란을 중심으로 진정한 시간에 자동차의 속도와 브레이크를 조정할 수 있습니다.

광고에서 제한된 메모리 AI는 방대한 양의 데이터를 평가하는 데 사용할 수 있으며 기업가가 전략과 방법에 대해 더 현명한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 또한 대부분 이 지식을 기반으로 예측 및 권장 사항을 만들 수 있습니다.

최소 메모리 알고리즘이 생산적일 때 완벽하지는 않습니다. 그들은 특히 시대에 뒤떨어진 사실을 다룰 때 문제를 일으키거나 부정확한 예측을 제공할 수 있습니다. 즉, 출력은 입력만큼 환상적입니다. 따라서 정확하고 관련된 최신 데이터로 이러한 알고리즘을 준비하는 것이 정말 중요합니다.

반응 장치와 제한된 메모리 AI는 오늘날 가장 인기 있는 종류입니다. 그들은 단순히 프로그래밍된 능력 이상으로 완료할 수 없기 때문에 두 가지 유형의 얇은 지능(아래에서 추가로 집중할 것임)입니다.

마음의 개념

뇌의 원리는 원리로서만 존재한다. 그것은 인간의 정신 상태를 완전히 파악할 수 있는 정교한 기술 클래스를 나타냅니다.

예를 들어 스위치를 건너뛴 후 Google 지도에 소리를 질러도 기분이 상하거나 감정적인 도움을 주지 않습니다. 오히려 하나 이상의 경로를 찾아 응답합니다.

사고 유도 이론은 개인이 자신의 요구 사항, 목표 및 동기를 이해하기 때문에 개인과 더 적절하게 상호 작용할 수 있는 기계를 구축하는 것입니다. 예를 들어 불만을 품은 고객의 불만을 AI 방식이 이해할 수 있다면 훨씬 더 재치 있게 답변할 수 있습니다.

매우 긴 표현에서 마음 이론 AI는 인터넷 마케팅에 중요한 의미를 가질 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 실제로는 초기 단계이므로 언제 현실로 발전할지 예측하기 어렵습니다.

자기 마음챙김

자의식 AI는 기기가 인간의 감정을 이해 하고 개인적인 생각, 욕구 및 신념을 가질 수 있는 생각의 아이디어 진화에서 다음 섹션으로 주목됩니다. 현재 이러한 스타일의 AI는 가상으로만 존재합니다.

같은 이름의 영화에 나오는 로봇 M3gan은 자기 인식이 가능한 AI의 예입니다. 그녀는 지각이 있고 자신이 누구인지 알고 감정을 활동하며 주변 사람들의 감정을 인식할 수 있습니다. 그녀는 우리가 로봇에게 바라는 것처럼 어색하지만 사회적 상호 작용이 있습니다.

AI의 단계

인공 지능에는 3단계가 있으며, 대부분 인간 능력을 복제하는 기술로 요약됩니다.

  1. 좁은 지능(ANI): 좁은 AI는 오늘날 존재하는 대부분의 AI 기술을 의미합니다. 이 단계에서 AI는 특정 작업 또는 설정된 작업을 수행하도록 만들어집니다. 프로그램을 연구하거나 적응할 수 있는 능력이 없을 것입니다. 예를 들면 챗봇과 가상 비서(예: Siri), 조언 알고리즘이 있습니다.
  2. 표준 지능(AGI): 이것은 AI의 차세대 진화입니다. 이러한 방법은 인간과 같은 지능을 갖도록 설계되어 새로운 조건을 이해하고 적응하고 추상적으로 느끼고 추론하고 합병증을 치료할 수 있습니다. 현재 AGI는 계속해서 대부분 이론적입니다.
  3. Superintelligence(ASI): ASI는 인간의 지능을 능가하는 고도로 발달된 AI로 복잡한 문제를 해결하고 새로운 기술을 만들고 인간에게 익숙한 범위를 넘어 결정을 내릴 수 있습니다. ASI는 믿을 수 없을 정도로 뜨거운 논쟁거리이며 잠재적인 보상과 함정은 매우 투기적입니다.

이러한 단계는 일반적으로 인식되고 있지만 모든 단계를 정의하는 것이 무엇이며 언제 도달할 수 있는지 또는 AI를 진정으로 진화시켜야 하는지에 대한 논의가 진행 중입니다.

마케팅에서 가장 좋은 종류의 AI

설명했듯이 반응형 및 최소 메모리 AI(각각 슬림 AI)가 현재 존재하는 전부입니다. 이것은 기업가가 사용하는 AI 도구가 엄격하게 반응적이거나 반응적 + 제한된 메모리임을 의미합니다.

우리는 미국에서 1350명 이상의 기업가를 대상으로 AI 및 자동화의 사용과 역할에서 사용하는 도구에 대해 훨씬 더 숙달하도록 설문 조사했습니다. 다음은 몇 가지 중요한 사항입니다.

초기, 광고 및 마케팅 역할에 사용되는 생성 AI 애플리케이션에 대한 질문에 대부분의 기업가는 AI를 사용하여 챗봇을 사용합니다(66%).

챗봇은 똑같이 반응적이고 최소 메모리 AI일 수 있습니다. 예를 들어 if/then 모델을 따르고 미리 준비된 응답으로 프로그래밍된 규칙 기반 챗봇은 확립된 구성을 따르고 구성에서 벗어날 수 없기 때문에 반응형 AI라고 명명할 수 있습니다.

대화형 챗봇과 같은 장치 검색 챗봇은 세부 정보와 이전 대화를 활용하여 소비자에게 응답하기 때문에 제한된 메모리 AI입니다. 그들은 시간이 지남에 따라 더욱 성공하지만 기억력은 미미합니다.

또한 마케터는 일반적으로 시각적 AI 리소스(57%)와 텍스트 콘텐츠 생성 리소스(56%)를 사용한다고 보고했습니다. 사용하는 도구에 관계없이 모든 생성 AI는 장비가 대부분 경험한 정보를 기반으로 새로운 자료를 생성할 수 있기 때문에 최소 메모리 AI입니다.

설문 조사에 응답한 모든 AI/자동화 담당자는 AI 및 자동화 도구가 매일 2시간 24분의 평범한 시간을 절약하는 데 도움이 된다고 말합니다.

당신에게 돌아

반응 장치에서 최소 메모리 AI, 사고 아이디어 및 자기 인식에 이르기까지 거의 모든 유형의 AI에는 강점과 제한 사항이 있습니다. 이러한 차이점을 인식하는 것은 올바른 응용 프로그램을 선택하고 올바르게 활용하고 앞서가는 데 중요합니다.

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