최근 에이전트형 AI, AI 에이전트, 에이전트라는 용어가 많이 등장하고 있습니다. 솔직히 데이터 분석가나 과학자라 하더라도 업계 사람들은 과거에는 이러한 AI 관련 트렌드와 유행어에 대해 다소 거부감이 있었습니다.

기술 분야의 급속한 발전은 때때로 너무 압도적이어서 시대를 계속 따라가야 하는지 의문이 들기도 합니다.

하지만 무시할 수 없는 현실이 있습니다. 실무자들이 이러한 개념을 이해하려고 노력하지 않으면 몇 년 안에 업계에서 단계적으로 퇴출될 위험이 있습니다. 이는 분명 바람직한 선택이 아닙니다.

그 결과 업계 전문가들은 이러한 개념을 더 깊이 파고들기로 결정했고, 그 결과 처음 예상했던 것보다 훨씬 더 흥미로운 것으로 밝혀졌습니다.

이 도움말의 목적은 인공지능, 자율 인공지능, 지능의 유사점과 차이점을 설명하고 이러한 개념을 최대한 간결하고 명확하게 설명하기 위한 것입니다. 이 분야를 처음 접하는 분들에게 이 문서가 유용한 입문서가 될 것입니다.

업계 교류회에서 전문가와 동료들은 자율 AI, AI 인텔리전스, 지능이라는 용어에 대해 논의했습니다. 언뜻 보면 비슷한 의미를 가진 것처럼 보이지만 실제로는 근본적인 차이가 있습니다. 다음은 이 세 가지에 대한 이해에 대한 자세한 설명입니다.

상담원

가장 넓은 의미에서 지적인 존재는 다음을 수행할 수 있는 모든 사람을 말합니다. 지각 환경 더 나아가 조치 취하기 에 도달하기 위해 특정 대상 소프트웨어, 하드웨어, 심지어 사람일 수도 있습니다. 인텔리전스의 핵심은 자율성 노래로 응답 목표 지향적간단한 자동화 작업부터 복잡한 의사 결정 프로세스까지 다양한 환경에서 작업할 수 있습니다. 특히, 인텔리전스가 작동하기 위해 반드시 AI 기술이 필요한 것은 아니며, 간단한 규칙이나 사전 정의된 논리를 기반으로 작업을 수행할 수 있습니다. 인텔리전스의 개념은 매우 일반적이며 가장 단순한 자동화 장치부터 복잡한 소프트웨어 시스템에 이르기까지 모든 것을 포괄합니다.

예를 들어 온도 조절기는 대표적인 인텔리전스입니다. 주변 온도를 감지하고(환경 감지) 미리 설정된 온도에 따라 난방 또는 냉방 시스템을 켜거나 꺼서(동작) 실내 온도를 설정된 수준으로 유지합니다(목표 달성). 온도 조절기는 이러한 기능을 수행하기 위해 AI에 의존하지 않고 미리 설정된 규칙을 따를 뿐입니다. 이러한 규칙 기반 인텔리전스는 여전히 많은 자동화 시스템에서 중요한 역할을 하고 있습니다.

AI 에이전트

AI 인텔리전스는 인공 지능으로 구동되는 지능입니다. 단순한 규칙 기반 시스템에 비해 AI 인텔리전스는 머신러닝, 자연어 처리, 지식 표현, 추론과 같은 AI 기술을 활용하여 의사 결정을 지원함으로써 더 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. AI 인텔리전스의 핵심 장점은 다음과 같습니다. 학습 능력 노래로 응답 적응형.

이러한 인텔리전스가 더 발전된 이유는 다음과 같이 한 걸음 물러서서 데이터를 통한 학습(수학.) 속새로운 환경에 적응하기그리고 지속적으로 사용하는 과정에서 자체 성과 개선이를 통해 AI 인텔리전스는 자연어 이해, 이미지 인식 등 보다 복잡하고 동적인 작업을 처리할 수 있습니다. 이를 통해 AI 인텔리전스는 자연어 이해, 이미지 인식, 예측, 의사 결정 최적화 등 보다 복잡하고 동적인 작업을 처리할 수 있습니다.

예를 들어 가상 비서 Siri나 Alexa는 대표적인 인공지능 비서입니다. 이들은 자연어 처리를 통해 사용자의 음성 명령을 이해하고, 기계 학습을 통해 응답을 최적화하며, 기타 AI 기술을 사용하여 미리 알림 설정이나 음악 재생과 같은 작업을 수행합니다. AI 기술이 계속 발전함에 따라 고객 서비스, 스마트 추천, 자동 거래 등 다양한 분야에서 AI 인텔리전스가 점점 더 많이 사용되고 있습니다.

오늘날의 많은 AI 모델(예: GPT와 같은 대규모 언어 모델)은 워크플로에 통합될 때 지능 역할을 할 수 있지만, 모델 자체는 완전히 자율적이지 않으며 일반적으로 외부 시스템이나 사용자의 지시가 있어야 구동할 수 있습니다.

그 결과 자율성과 의사 결정 능력을 향상시키기 위해 자율 AI라는 개념이 등장했습니다.

자율 AI(에이전트 AI)

반면 자율 AI는 AI 인텔리전스의 개념을 새로운 차원으로 끌어올려 더 많은 자율성더 보기 유연성 노래로 응답 원시자율 AI. 자율 AI는 AI 지능을 학습하고 적응할 수 있을 뿐만 아니라 다음과 같은 기능을 강조합니다. 자율 계획및독립적인 의사 결정 노래로 응답 이니셔티브 의 능력은

수동적으로 지시를 기다리는 기존 AI 지능과 달리 자율 AI는 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 자율 계획및독립적인 의사 결정사람의 개입 없이도 가능합니다. 주도권 잡기. 자율 AI의 목표는 인간처럼 생각하고 추론하고 행동하여 더 복잡한 환경에서 더 고급 작업을 수행할 수 있는 지능형 시스템을 구축하는 것입니다.

예를 들어 스마트 홈 관리에 사용되는 자율 AI 시스템은 사용자의 명시적인 지시 없이도 실내 온도를 자동으로 조절할 뿐만 아니라 생필품이 부족할 때 선제적으로 주문하고 가전제품의 유지보수 일정을 예약하며 에너지 사용을 최적화할 수 있습니다. 이러한 자율 관리 기능은 스마트 홈의 지능과 사용자 경험 수준을 크게 향상시킵니다.

또 다른 예로, 자율 AI는 사용자가 요청할 때만 항공편을 예약하는 것이 아니라 사전에 항공료를 모니터링하고 최적의 시간에 예약하도록 사용자에게 알려주며 더 좋은 가격이 나오면 사용자의 추가 조치 없이 자동으로 항공편을 다시 예약할 수도 있습니다. 이러한 능동성과 인텔리전스 덕분에 사용자는 많은 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.

예를 들어 자율 AI는 여러 분야에서 큰 잠재력을 보여주고 있습니다:

• 자동화된 운영 및 유지 관리: 시스템 운영 상태의 자율 모니터링, 자동 진단 및 문제 해결, 리소스 할당 최적화를 지원합니다.
• 스마트 피치: 시장 데이터 자체 분석, 투자 전략 개발 및 트레이딩 작업 실행.
• 과학 탐험: 자체 설계한 실험 프로토콜과 실험 데이터 분석을 통해 과학적 발견 과정을 가속화할 수 있습니다.
• 무인: 환경을 자율적으로 감지하고 주행 경로를 계획하며 차량의 안전 운전을 지원합니다.

간단히 설명합니다: AI 지능은 인간이 특정 작업을 완료하는 데 도움을 주는 도구인 반면, 자율 AI는 의사 결정자와 비슷하며 복잡한 문제를 해결하기 위해 독립적으로 사고하고 행동할 수 있습니다.

데이터 실무자(또는 데이터 전문가 지망생)에게 자율 AI에 대한 추세를 무시하는 것은 미래에 뒤처지는 것을 의미할 수 있습니다. 점점 더 많은 조직이 자율 AI 시스템을 통합하고 있으며, 자율 AI의 작동 방식을 숙지하면 실무자에게 상당한 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다. 자율 AI의 원리와 응용을 이해하면 데이터 전문가가 미래의 기술 변화와 업계 업그레이드에 더 잘 대응하는 데 도움이 될 것입니다.

AI 분야를 처음 접하는 분들에게 자율 AI를 이해하는 것은 앞서나갈 수 있는 좋은 기회입니다. 지금 자율 AI에 대해 배우면 수동적인 추격자가 아니라 미래 산업의 변화를 주도하는 참여자가 될 수 있습니다. 가능한 한 빨리 자율 AI 지식과 기술을 배우고 익히면 향후 경력 개발을 위한 탄탄한 토대가 될 것입니다.