인공지능 기술의 빠른 발전으로 AI는 다양한 분야에서 그 막대한 잠재력과 영향력을 보여주고 있습니다. 증강 작업부터 실시간 의사결정, 책임 있는 AI에서 지속 가능한 AI에 이르기까지 이러한 추세는 우리가 살고 일하는 방식을 재정의하고 있습니다.
인공지능 기술이 큰 발전을 이뤘음에도 불구하고 여전히 주요한 도전 과제들이 남아 있습니다. 지능 측면에서 현재의 딥러닝을 기반으로한 AI는 해석 가능성, 일반성, 진화 가능성 및 자율성에서 큰 난관에 직면해 있습니다. 인간의 지능과 비교했을 때, 현재의大多数 AI 기술은 특정 분야나 작업에서만 좋은 성능을 내며, 강력하고 보편적인 AI를 실현하기까지는 아직 먼 길이 있습니다.
계산 측면에서 디지털화의 물결은 애플리케이션, 연결, 단말기, 사용자 수와 생성되는 데이터량의 전례 없는 성장을 가져왔으며, 이 모든 것이 막대한 컴퓨팅 능력을 필요로 합니다. 인공지능에 필요한 컴퓨팅 능력은 100일마다 두 배가 되며, 향후 5년간 100만 배 이상 증가할 것으로 예상됩니다. 모어의 법칙이 지연됨에 따라 이러한 급격히 증가하는 컴퓨팅 능력 요구에追趕하는 것은 도전이 되고 있습니다. 또한, 전통적인 하드웨어 모델은 지능 알고리즘을 잘 지원하지 못해 소프트웨어의 발전을 제한하고 있습니다.
