요즘 인공지능(AI)은 어디에나 있습니다. 이는 우리가 온라인 쇼핑을 하고, 질병을 진단하고, 심지어 자동차를 운전하는 데에도 도움이 됩니다. 그러나 AI 시스템이 발전할수록 더욱 복잡해집니다. 그리고 상황이 복잡하면 변경, 확장 또는 수정이 더 어렵습니다. 끊임없이 변화하는 세상에서 이는 큰 문제입니다.
컴포저블 AI는 이 문제를 해결하기 위한 새로운 접근 방식을 제공합니다. 이는 시스템을 퍼즐 조각처럼 작고 독립적인 모듈로 나누는 데 중점을 둡니다. 각 모듈은 데이터 처리, 언어 이해, 이미지 인식과 같은 특정 작업을 수행하도록 설계되었습니다. 이러한 부품은 필요에 따라 교체, 업그레이드 또는 결합될 수 있습니다. 이러한 접근 방식을 통해 AI는 더욱 유연해지고 유지 관리가 쉬워지며 현실 세계에 더 적합해집니다. 이 접근 방식이 어떻게 작동하고 왜 중요한지 살펴보겠습니다.
기존 AI 시스템의 문제점
최대 전통적인 AI 시스템 단단하게 연결된 단일 장치로 구축됩니다. 모든 것이 서로 연결되어 있어 하나의 특정 작업에 대해 시스템을 매우 효율적으로 만들 수 있습니다. 하지만 이 디자인에는 몇 가지 과제도 따릅니다.
- 변경하기 어려움
시스템의 한 부분을 업데이트하거나 개선하려면 전체를 다시 작업해야 하는 경우가 많습니다. 이는 자동차 엔진의 한 부분을 고치려는 것과 같습니다. 엔진 전체를 분해해야 할 수도 있습니다. - 확장 문제
새로운 기능을 추가하거나 더 많은 데이터를 처리하는 것은 복잡한 작업이 될 수 있습니다. 새 부품을 그냥 연결할 수는 없습니다. 처음부터 시작해야 하는 경우가 많습니다. - 유지관리가 까다롭습니다
버그를 수정하거나 업데이트하는 데는 많은 시간과 비용이 소요됩니다. 작은 변화라도 시스템의 다른 부분을 망칠 수 있습니다.
이러한 문제로 인해 기존 시스템은 의료, 소매 또는 금융과 같이 빠르게 적응해야 하는 산업에 적합하지 않습니다.
컴포저블 AI란 무엇입니까?
컴포저블 AI는 다른 접근하다. 하나의 큰 시스템 대신 사물을 더 작고 별도의 모듈로 나눕니다. 각 모듈은 데이터 분석, 텍스트 처리 또는 이미지 인식과 같은 특정 작업을 수행하도록 설계되었습니다. 이러한 모듈은 단독으로 또는 함께 작동할 수 있습니다.
예를 들어 AI를 사용하여 제품을 추천하는 온라인 상점을 상상해 보세요. 기존 시스템은 데이터 수집, 사용자 프로파일링, 제안 등 모든 것을 하나의 파이프라인에서 처리할 수 있습니다. Composable AI를 사용하면 각 작업이 별도의 모듈에서 처리됩니다. 시스템의 나머지 부분을 건드리지 않고도 추천 엔진을 업그레이드할 수 있습니다. 자세한 내용은 다음에서 확인할 수 있습니다. 컴포저블 AI 가이드 그리고 구성 가능한 AI 리소스.
컴포저블 AI의 핵심 아이디어
컴포저블 AI는 다음을 기반으로 구축되었습니다. 단순한 아이디어. 작동 방식은 다음과 같습니다.
- 모듈성
AI를 작고 독립적인 부분으로 나눕니다. 각 모듈은 데이터 정리 또는 예측과 같은 한 가지 작업을 수행합니다. 이렇게 하면 일이 단순해지고 관리가 쉬워집니다. - 재사용성
다른 프로젝트에 동일한 모듈을 사용하십시오. 예를 들어 고객 피드백을 분석하는 모듈은 콜센터, 소셜 미디어 또는 제품 리뷰에서 작동할 수 있습니다. 이렇게 하면 시간과 비용이 절약됩니다. - 상호 운용성
모듈이 서로 통신할 수 있는지 확인하십시오. 표준 API와 프로토콜은 서로 다른 팀이나 공급업체에서 나온 경우라도 서로 다른 부분이 함께 작동하도록 돕습니다. - 확장성
전체 시스템을 점검하는 대신 추가 모듈을 연결하여 새로운 기능을 추가하십시오. 더 나은 이미지 인식이 필요하십니까? 이를 위해 새 모듈을 추가하기만 하면 됩니다. - 적응성
시스템을 손상시키지 않고 기존 모듈을 교체하거나 새 모듈을 추가하세요. 이는 빠르게 변화하는 산업에 적합합니다.
컴포저블 AI가 중요한 이유
이 모듈식 접근 방식은 많은 이점을 제공합니다. 그것들을 분석해보자:
- 구축 속도가 더 빠릅니다.
개발자는 처음부터 시작할 필요가 없습니다. 기존 모듈을 사용하여 시스템을 신속하게 가동 및 실행할 수 있습니다. 예를 들어, 추천 시스템을 출시하는 소매업체는 기성 모듈을 연결하여 사용자 행동을 분석하고 제품을 제안할 수 있습니다. - 돈이 절약됩니다
AI를 구축하는 데는 비용이 많이 듭니다. 프로젝트 전반에 걸쳐 모듈을 재사용하면 비용이 절감됩니다. 예를 들어 물류 회사는 배송 추적부터 고객 알림까지 여러 앱에서 동일한 예측 모듈을 사용할 수 있습니다. - 그것은 유연하다
요구 사항이 변화함에 따라 기업은 모듈을 교체하거나 새 모듈을 추가할 수 있습니다. 병원의 영상 기술이 향상되면 전체 진단 시스템을 재설계하지 않고도 기존 모듈을 교체할 수 있습니다. - 유지관리가 더 쉬워졌습니다.
하나의 모듈이 고장나거나 오래된 경우 시스템의 나머지 부분에 영향을 주지 않고 교체할 수 있습니다. 이렇게 하면 가동 중지 시간이 줄어들고 작업이 원활하게 실행됩니다.
컴포저블 AI가 영향을 미치는 분야
컴포저블 AI는 다양한 산업 전반에 걸쳐 의미 있는 영향을 미칠 수 있습니다. 다음은 몇 가지 예입니다.
- 헬스케어
병원의 AI 시스템은 질병 진단, 의료 영상 분석, 치료 결과 예측 등의 작업을 위해 별도의 모듈을 사용할 수 있습니다. 새로운 이미징 기술이 개발되면 시스템에 이를 쉽게 통합할 수 있습니다. - 전자상거래
온라인 상점은 사용자 행동 추적, 선호도 분석, 제품 추천을 위한 모듈을 결합하여 쇼핑 경험을 개인화할 수 있습니다. 기업은 변화하는 소비자 트렌드에 빠르게 적응할 수 있습니다. - 재원
은행과 금융 기관은 사기 탐지를 위해 모듈형 AI를 사용할 수 있습니다. 모듈은 거래를 분석하고, 계정 활동을 모니터링하고, 비정상적인 패턴을 표시할 수 있습니다. 새로운 위협이 나타나면 전체 시스템을 점검하지 않고도 특정 모듈을 업데이트할 수 있습니다. - 자율주행차
자율주행차는 물체 감지, 의사결정 등을 위해 AI를 활용합니다. 모듈식 접근 방식을 통해 제조업체는 전체 소프트웨어를 재설계하지 않고도 보행자 인식과 같은 하나의 기능을 개선할 수 있습니다.
컴포저블 AI의 과제
이점은 분명하지만 컴포저블 AI를 구현하는 데 어려움이 없는 것은 아닙니다. 개발자와 조직이 직면하는 몇 가지 장애물은 다음과 같습니다.
- 표준화
모듈이 함께 작동하려면 공통 표준이 필요합니다. 표준 인터페이스와 프로토콜을 사용하면 다양한 소스의 구성 요소를 통합하는 것이 더 쉬워집니다. 업계에서는 이 분야에서 진전을 이루고 있지만 아직은 진행 중인 작업입니다. - 복잡성
여러 모듈을 관리하면 복잡성이 발생할 수 있습니다. 특히 실시간 애플리케이션에서 상호 작용을 관리하려면 신중한 설계가 필요합니다. 예를 들어, 지연이나 오류 없이 모듈 간에 데이터 흐름이 원활하게 이루어지도록 보장하는 것이 중요합니다. - 보안
컴포저블 AI 시스템의 각 모듈에는 잠재적인 취약점이 있습니다. 한 부분이 손상되면 전체 시스템이 위험해질 수 있습니다. 정기적인 업데이트 및 강력한 테스트와 같은 강력한 보안 관행이 필수적입니다. - 성능
모듈식 시스템은 성능 저하에 직면할 수 있습니다. 특히 자율주행차와 같은 고속 애플리케이션에서는 구성 요소 간 통신으로 인해 대기 시간이 발생할 수 있습니다. 이러한 상호 작용을 최적화하는 것은 개발자에게 중요한 과제입니다.
결론
컴포저블 AI는 AI 구축 방법을 단순화합니다. 하나의 거대하고 복잡한 시스템 대신, 사물을 더 작고 관리하기 쉬운 부분으로 나누어 각 부분이 자체 작업을 수행합니다. 이렇게 하면 필요할 때 업데이트하거나 확장하기가 더 쉬워집니다. 또한 서로 다른 프로젝트에 동일한 부품을 재사용하면 비용이 절감됩니다. 그러나 이 접근 방식을 완벽하게 작동하려면 모든 것이 원활하게 작동하고 보안을 유지하는 것과 같은 몇 가지 과제를 처리해야 합니다. 그러나 전반적으로 이 접근 방식은 더 빠르고 저렴하며 적응성이 뛰어납니다. AI가 발전함에 따라 컴포저블 AI는 의료, 전자상거래, 금융과 같은 산업을 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
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