Artificial intelligence (AI) is a rapidly evolving field that aims to create machines capable of mimicking(모방하다) human intelligence and performing tasks similar to those of humans.
인공지능(AI)은 인간의 지능을 모방하고 인간과 유사한 작업을 수행할 수 있는 기계를 만들기 위해 목표를 설정한 빠르게 진화하는 분야입니다.
AI encompasses(포함하다) the simulation of human intelligence in machines, enabling them to think and act like humans.
AI는 기계에서 인간의 지능을 시뮬레이션하여 기계가 인간처럼 사고하고 행동할 수 있게 합니다.
Its primary objective is to replicate human cognitive abilities such as perception, reasoning, and learning.
AI의 주요 목표는 지각, 추론, 학습과 같은 인간의 인지 능력을 복제하는 것입니다.
AI has also made significant contributions in finance, enabling fraud detection, algorithmic trading, and risk assessment.
AI는 금융 분야에서도 사기 탐지, 알고리즘 거래, 위험 평가를 가능하게 하며 중요한 기여를 해왔습니다.
Examples include virtual assistants like Siri and Alexa, which excel in voice recognition and basic interactions but are limited in broader understanding.
예로는 Siri와 Alexa와 같은 가상 비서들이 있으며, 이들은 음성 인식과 기본적인 상호작용에서는 뛰어나지만 보다 광범위한 이해에는 한계가 있습니다.
Strong AI, also referred to as General AI, aims to possess human-like intelligence and is capable of handling complex tasks independently, exhibiting self-awareness and consciousness.
Strong AI, 일반 AI라고도 불리는, 인간과 유사한 지능을 갖추고 스스로 복잡한 작업을 독립적으로 처리할 수 있으며, 자기 인식과 의식을 나타내는 것을 목표로 합니다.
Machine learning (ML), a subset of AI, allows computer programs to learn from data and adapt without explicit programming.
머신러닝(ML)은 AI의 하위 집합으로, 컴퓨터 프로그램이 데이터를 통해 학습하고 명시적인 프로그래밍 없이 적응할 수 있게 합니다.
Machine learning, a crucial aspect of AI, empowers computers to automatically learn patterns from data and improve their performance over time.
머신러닝은 AI의 중요한 측면으로, 컴퓨터가 데이터를 통해 자동으로 패턴을 학습하고 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킬 수 있게 합니다.
While the idea of surpassing human capabilities remains a topic of debate, AI continues to advance across diverse disciplines(분야), integrating mathematics, computer science, linguistics, psychology, and more.
인간의 능력을 능가하는 아이디어는 여전히 논쟁의 주제이지만, AI는 수학, 컴퓨터 과학, 언어학, 심리학 등 다양한 분야에 걸쳐 계속 발전하고 있습니다.
In transportation, self-driving cars powered by AI are becoming a reality, offering improved safety and efficiency on the roads.
교통 분야에서는 AI가 탑재된 자율주행차가 현실화되어 도로에서의 안전성과 효율성을 향상시키고 있습니다.
However, its memory capacity is limited, and it cannot develop a deep understanding of complex contexts.
그러나 AI의 기억 용량은 제한적이며, 복잡한 맥락을 깊이 이해할 수는 없습니다.
AI is already pervasive(퍼지는) in numerous applications, demonstrating its practical(실질적인) impact.
AI는 이미 수많은 응용 분야에서 널리 퍼져 있어 그 실질적인 영향을 보여주고 있습니다.
Deep learning, a technique within ML, enables machines to process vast amounts of unstructured data such as text, images, and video.
머신러닝 내의 기술인 딥러닝은 기계가 텍스트, 이미지, 비디오와 같은 방대한 양의 비정형 데이터를 처리할 수 있게 합니다.
Contrary to popular portrayals in media, AI extends beyond humanoid robots.
미디어에서의 일반적인 묘사와는 달리, AI는 인간형 로봇을 넘어섭니다.
Artificial intelligence can be broadly categorized into two main types.
인공지능은 크게 두 가지 주요 유형으로 분류될 수 있습니다.
Strong AI, also referred to as General AI, aims to possess human-like intelligence.
Strong AI, 일반 AI라고도 불리는, 인간과 유사한 지능을 갖추는 것을 목표로 합니다.
Limited memory AI has the ability to learn from historical data.
제한된 기억을 가진 AI는 과거 데이터를 통해 학습할 수 있는 능력을 가지고 있습니다.