양방배팅 미래를 해독하다: '디지털 지능' 시대

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원제: Decoding the future:“Digital Intelligence”Era

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최근에는 인공지능, 기계학습, 로봇, 드론, 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷, 빅데이터, 차세대 이동통신 기술, 가상현실 등의 발전으로 현실, 디지털 트윈, 차세대 인터넷, 메타버스 등 새로운 기술과 개념이 등장하면서 사람들은 미래가 어떤 모습일지 계속해서 기대하고 있습니다. 하지만 아쉬운 점은 대부분의 새로운 콘셉트가 공개되면 눈부시게 빛나며 자본의 추격과 사회적 관심을 불러일으키지만 인기 역시 빠르게 식는다는 점이다. 어떤 종류의 기술이 파괴적인 변화를 가져올 수 있습니까? 미래 세계의 헤드라인을 장식할 수 있는 힘은 어떤 기술에 있을까요? 미래 세계의 기술 코드는 무엇입니까? 이제 이러한 질문에 대한 답이 있습니까?

신기술의 탄생은 우연적이지만 파도처럼 진화하는 것은 필연적인 논리를 암시합니다. 역사적으로 앞서 언급한 신기술은 모두 미래 사회의 세 가지 주요 문제인 “virtual”및“real”,“people”및“machine” “” 및“비어”. 예를 들어 인공지능, 머신러닝, 로봇, 드론 등은 인간과 기계의 관계에 초점을 맞추고 있으며, 사물인터넷, 블록체인, 빅데이터, 가상현실, 디지털 트윈, 차세대 이동통신 기술은 가상에 초점을 맞추고 있다. -실제 상호작용; 차세대 인터넷, 메타 우주는 시간과 공간의 패턴에 초점을 맞춘다. 이로써 우리는 가상과 현실, 인간-기계와 시공간 간의 관계를 추구하는 차세대 신기술이 탄생해야 함을 과감하게 예측할 수 있습니다. 최근 몇 년 동안 디지털 지능의 개념과 기술은 과학기술계의 폭넓은 관심을 받았으며 과학기술의 최전선에서 자주 등장하는 키워드가 되었습니다. 그 이유는 매우 간결한 단어를 사용하여 눈앞에 있는 미래를 해석—— 데이터를 사용하여 가상과 현실을 소통하고, 사람과 기계가 지혜를 공유하며, 데이터와 지혜가 결합되어 미래에 힘을 실어주기 때문입니다.

  가상과 현실 사이의 데이터 통신은 미래 시공간의 주인공이 됩니다“양방배팅

  전자 컴퓨터는 데이터의 디지털화를 가능하게 합니다. 컴퓨터가 작동할 때 회로에 전원이 공급되고 각 출력 끝에 전압이 있습니다. 아날로그-디지털 변환을 통해 전압은 이진입니다. 높은 레벨은 1을 나타내고 낮은 레벨은 0을 나타냅니다. 0과 1은 요소입니다. 컴퓨터 가상 세계의 언어”, 높은 레벨과 낮은 레벨의 인식은 아날로그 회로에서 디지털 회로로의 변환을 실현할 수 있으며, 이를 통해 데이터 매체가 “real”로 변경될 수 있습니다. ;가상”. 바이너리 디지털 코드는 자극의 방향, 표면의 요철, 빛의 유무 등을 통해 물체에 물리적으로 저장될 수 있습니다. 컴퓨터에서는 문자나 기호 등 모든 데이터를 물리적 상태로 표현할 수 있어 계산이 간단해지고 장비가 절약된다. 전자 컴퓨터는 매우 빠른 속도로 데이터를 처리하고 처리하여 뛰어난 데이터 컴퓨팅 및 저장 기능을 보여줍니다. 예를 들어, 도서관, 정보 및 기록 보관소 분야는 데이터 전자공학을 통해 물리적 문서를 줄이는 목표를 달성하고 전통 분야 연구의 디지털 전환을 촉진했습니다.

데이터의 전자화는 데이터의 리소스 활용을 가속화합니다. 알고리즘, 컴퓨팅 파워, 데이터는 디지털 경제의 세 가지 초석으로 통칭되지만, 앞의 두 가지는 막대한 양의 자원을 소비하고 기술의 발전과 인적, 재정적, 물적 자원에 대한 투자에 의존하기 때문에 데이터는 가장 비용 효율적인 자원 보난자가 됩니다. 동시에 글로벌 관점에서 볼 때 우리나라의 알고리즘과 컴퓨팅 자원 보유량은 현 단계의 데이터 자원 보유량에 비해 훨씬 낮습니다. 전자 데이터는 소비로 인해 줄어들지 않고 복사 및 가치 추가가 용이하다는 우수한 특성을 가지고 있습니다. 데이터 흐름은 또한 기술 흐름, 자본 흐름 및 물류를 효과적으로 활성화하고 생산성 향상과 생산 관계 변화를 촉진할 수 있으므로 데이터의 자원 속성이 점점 더 강조될 수 있습니다. 데이터는 어느새 디지털 사회의 '석유'이자 토지, 자본, 기술에 버금가는 생산요소가 되었습니다. 2022년에 전통적인 도서관, 정보 및 기록 보관소 관리가 공식적으로 "정보 자원 관리"로 명칭이 변경된 것은 바로 이러한 이유 때문입니다.

데이터의 자원 활용은 가상과 현실의 통합을 더욱 촉진합니다. 디지털 경제의 핵심은 자원 가치를 지닌 데이터의 보유와 활용이다. 데이터의 안전한 유통과 공유는 디지털 경제의 질 높은 발전을 결정하는 핵심 요소이자 핵심 생산성이다. 예를 들어, 스마트 교통 시나리오에서 디지털 트윈 기술은 도로, 교량, 터널, 고가도로, 부두 등의 정적 교통 인프라와 위성 이미지, 철도 네트워크, 빌딩 플롯 등의 고정밀 지도 네트워크를 결합하여, 가상세계로 들어갑니다. 실시간 사물 인터넷 데이터를 기반으로 인프라를 인식하고 고정밀 지도 도로 네트워크의 실시간 매핑을 통해 교통 참가자의 이동 모드, 경로 및 습관을 다양한 감각 데이터를 통해 복원 및 마이닝하여 실제 - 교통상황의 실시간 인지, 교통안전의 실시간 관제, 합리적인 교통의 실시간 안내, 궁극적으로 효과적인 교통관리. 이 모든 것의 실현은 현실 세계, 가상 세계 및 이들의 상호 작용에서 생성되는 다양한 데이터의 자원 활용에 달려 있습니다. 데이터의 상호 작용과 활용이 없다면 사물 인터넷의 광범위한 존재는 불가능할 것입니다.

“number”와 관련된 키워드 중 데이터는 갑자기 사회 진보를 촉진하는 핵심 요소가 되었고양방배팅, 정부 거버넌스의 초점이 되었으며, 미래 시대의 “주인공%이 되었습니다. 현실과 현실을 소통하는 공간, 이것이 '디지털 지능” 기술'의 올바른 의미입니다. 개념의 변화이자 기술 패러다임의 높은 수준의 변혁입니다..

사람과 기계는 지혜를 공유하고 함께 미래를 향해 나아갑니다.

1950년 튜링은 "컴퓨팅 기계와 지능"의 서두에서 제안했습니다:“내가 연구하고 싶은 문제는% 26lsquo;기계가 생각할 수 있을까? ’”몇 년 후, 인공지능이라는 용어는 한 세미나에서 처음으로 제안되었습니다. 이후 60년 동안 인간은 논리 해결, 시뮬레이션된 의사 결정, 바둑 경쟁, 무인 운전 등의 분야에서 인공 지능 개발의 새로운 단계를 계속해서 목격해 왔습니다.

한정어 “ Artificial&rdquo는 인공 지능 개념의 시작 부분에서 인간의 관점을 명확하게 반영한다는 점을 인정해야 합니다. 기계는 인간이 스스로 할 수 있지만 스스로 할 필요가 없거나 불편한 작업만을 대체합니다. 인간은 작업을 완료하기 위해 기계의 기본 규칙과 구현 경로를 알고 있는 경우가 많습니다. 기계의 인공 지능은 당연히 인간 지능의 제어 가능한 하위 집합인 것 같습니다.

그러나 "기계 사고"에 대한 튜링의 연구는 이에 국한되어서는 안 됩니다. 기계가 실제로 "지혜"를 가질 수 있는지 여부가 그가 가장 우려하는 사항입니다. 국제전기기술위원회 제1용어기술위원회는 현재 '시스템, 지능, 디지털' 관점에서 '지혜'의 정의에 대한 합의 협상을 진행하기 위해 공동 실무그룹을 구성했다. “지혜”의 특성에 대한 현재의 합의는 정보를 해석하고, 변화를 식별하고 적응하며, 결과를 개선하는 능력이며양방배팅, 이러한 특성은 바로 전통적인 인공 지능이 부족한 것입니다.

실제로 기계 시스템“지능&rdquo의 결정 지표는 인간 지능의 특성과 거의 동일합니다. 인간은 환경 정보를 원활하게 처리하고 환경 변화에 따라 유연하게 대응할 수 있으며, 실제 경험과 지식 축적을 바탕으로 다양한 예측을 통해 현재의 행동을 안내하고 고등 유기체의 특성을 보여줄 수 있습니다. 인간이든 기계이든, 필요한 특정 핵심 특성을 보유하는 한 원칙적으로는 “지혜”를 소유한 것으로 간주됩니다. 이는 Turing이 말한 대로 “생각”입니다.

　“Intelligence”인간에게 고유한 것이 아니라 인간과 기계가 공유할 수 있습니다. 특히 빅데이터의 맥락에서 정보처리 측면에서만 보면 기계의 효율성은 쉽게 인간의 효율성을 넘어설 수 있다. 가공된 정보도 잘 처리하고, 정확하고 원활하게 출력하고 상호 작용하며, 상호 작용을 통해 스스로 적응할 수 있다면 쉽게 인간을 능가할 수 있을 것이다. 기계의 정보 처리 능력이 인간 개인의 능력을 초과하거나 심지어 소수의 사람들의 전반적인 인지 능력을 초과한다면 그 “지혜&rdquo는 충분히 두드러질 것입니다.

그렇다면 “wisdom”가 더 이상 인간에 의존하지 않는다면 기계가 인간을 대체할까요? 교체한다면 어느 정도까지 될까요? 사람들은 인공지능의 영향을 측정하는 명시적 지표로 기계가 유능하기 때문에 어떤 종류의 직업이 사라질 것인지를 자주 사용합니다. 확실한 것은 인공지능의 점진적인 대체로 인해 단순하고 안정적인 기술논리를 갖고, 고강도로 습득하기 쉬운 직업은 사라질 것이라는 점이다. 이 작업 부분은 기계 시스템으로 전달되며, 인간은 기술 윤리의 정당성과 정보 상호 작용의 정확성만 확보하면 됩니다.

스마트폰의 인기는 인간과 기계의 공존이 되돌릴 수 없는 현실임을 어느 정도 보여줍니다. 다가오는 디지털 지능 시대에 인간과 기계의 미래 공존은 더욱 인간과 기계의 지능 공유를 향해 나아갈 것입니다. 인간과 기계의 관계는 서로를 대체하는 관계가 아니라양방배팅, 서로 협력하고, 서로의 장점을 보완하며, 함께 미래를 향해 나아가는 관계로 정의되어야 합니다. 이런 의미에서 디지털 지능 시대에 말하는 '지혜'는 전통적인 의미의 기계의 인공지능이 아니라, 인간과 기계가 공유하는 지혜이다.

　“Digital Intelligence”에서 시간과 공간을 초월한 미래를 확인하세요.

　“Digital Intelligence” 데이터의 가치와 지혜의 공유를 강조합니다. ” 이것이 디지털 지혜와 지혜의 시대의 핵심 의미입니다. 그러나 디지털 인텔리전스 시대에는 데이터와 지혜만으로는 미래에 영향을 미칠 수 없습니다. 더 중요한 메커니즘은 디지털 인텔리전스 기술의 기본 아키텍처와 확산 메커니즘을 포함하는 디지털 인텔리전스 권한 부여입니다.

디지털 지능 기술의 기본 아키텍처 관점에서 볼 때 핵심은 다양한 분야의 데이터를 구조화하는 데 있습니다. 우리 모두 알고 있듯이 기술 분야에서 국제 표준은 국제적으로 인정되는 기술 언어입니다. 2018년 9월, 국제표준화기구의 기술관리국은 새로운 기계 중심 제품, 즉 기계 판독 가능 표준에 대한 필요성을 결정하기 위해 기계 판독 가능 표준에 대한 전략적 자문 그룹을 설립했습니다. , 표준 형식은 다양한 데이터 유형일 수 있지만 일반적으로 문서 중심보다 데이터 중심입니다.

일반인의 관점에서 보면 변환 후 표준화된 문서는 더 이상 종이 버전에 의존하지 않고 디지털 시나리오의 데이터 파일을 직접 접하게 됩니다. 2019년 12월 조직은 프로세스 변경, 변경 이유, 문화 변화, 거버넌스, 비즈니스 모델, 사이버 보안, 기술 및 디지털 권한 관리를 포함한 8가지 주요 개선 영역을 더욱 명확하게 하고 2020년부터 2025년까지를 제안했습니다. ISO 내 구현 로드맵도 확인했습니다. 글로벌 설문지를 통해 변환이 필요한 ISO 국제표준 8,291개. 즉, 향후 국제표준화 작업의 목표는 종이표준의 글로벌 개발 및 보급에 그치지 않고, 표준데이터의 효과적인 활용에 초점을 맞추는 것이다.

서로 다른 분야의 표준 용어의 조화가 당연히 해결해야 할 첫 번째 문제가 되었다는 것은 분명합니다. 위에서 언급한 표준변환 시행지침에서는 용어표준이 변환을 위한 가장 필요하고 가장 적합한 유형의 표준이라고 간주하고 있다. 디지털 지능 시대의 도래는 시스템 간 정보 통신과 불가분의 관계에 있는 것이 사실입니다. 용어는 과학 기술 분야에서 사람, 사람과 기계, 기계 간의 통신을 고려할 수 있는 신뢰할 수 있는 지식 전달체입니다. 용어 표준화 목적은 다양한 커뮤니케이션 요구에 맞게 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 지식 매체——표준화된 용어를 제공하는 것입니다.

“디지털 인텔리전스”의 맥락에서 용어 표준은 주요 부서 간 및 분야 간 분쟁 표준의 조정을 강화함으로써 정책 비전과 기술 경로를 연결하는 핵심 인터페이스가 되었습니다. 정부의 권한이 행사될 수 있습니다. 용어 데이터는 데이터 자원 할당에 있어 근본적인 역할을 하여 상호 연결된 상호 작용, 상호 신뢰 및 상호 인식, 데이터 요소의 공개 공유를 촉진하고, 신뢰할 수 있는 지식을 기반으로 한 지혜의 지속적인 출현을 촉진합니다.

“디지털 지능”용어 표준화와 “디지털 지능”인간화 합의 기반,“디지털 지능”기술의 확산 메커니즘의 관점에서 실물경제에서도 직접적으로 역할을 할 수 있다. 우리는 3대 국제 표준화 기구의 데이터베이스, 국가 표준 도서관, 국가 승인 및 출판 전문 용어 데이터베이스(온라인 용어)를 검색하기 위한 검색어로 “wisdom” 이미 waters“지능형 기술을 테스트했습니다.

국제 실무 분야에는 지역 사회, 도시 관리, 농업, 전력, 에너지, 통신, 해양, 항만, 텔레비전, 운영 체제, 센서, 주차, 소매, 운송 등이 포함됩니다. 국내 업무 분야는 도시, 주택, 공장, 공원, 전력망, 광산, 통신, 측정 및 제어, 센서, 운영 체제, 의료 영상, 의약품, 재료 등을 포괄합니다. 국내외 디지털 지능 기술 적용을 위한 초기 시나리오는 주로 도시 자원 할당을 자동으로 최적화할 수 있는 도시 두뇌, 광산 위험 데이터를 자동으로 수집하는 기능 등 도시 관리를 다루고 있음을 알 수 있습니다. 원격 수술과 같이 교통을 기반으로 신호등을 자동으로 조절하는 스마트 도로 네트워크와 같이 피해를 입은 후 신속하게 스스로 치료할 수 있는 스마트 그리드와 같은 전력 산업에 조기 경보를 제공합니다. 수천 마일 떨어진 곳에서도 고정밀 작업을 수행할 수 있는 플랫폼, 무인 작업이 가능한 대형 터미널, 자동 분류 및 배송이 가능한 물류 로봇 등 “디지털 지능” 기술은 앞으로 더 넓은 영역, 심지어 각계각층까지 포괄할 것으로 예상되며, 이미 실현된 시나리오와 앞으로 적용될 수 있는 시나리오는 다양합니다. 우리의 미래 비전에 딱 들어맞았습니다.

기술 기반과 확산 메커니즘 사이에서“디지털 지능”기술은 고도로 구조화된 데이터와 고도로 신뢰할 수 있는 지식에 의존하여 기술 기반 시스템과 응용 시나리오 시스템 간의 기계 판독성을 달성하고 작동 가능하고, 데이터를 통해 가상과 현실 사이에서 통신하고, 사람과 기계가 지혜를 공유하도록 하고, 미래의 모든 응용 시나리오와 사회 구석구석에 디지털 지능 기술의 기대 에너지를 진정으로 전파하여 사람들이 “디지털 지능&rdquo ;임파워먼트(empowerment) 속에서 우리는 전통적인 시간과 공간의 관점을 뛰어넘는 미래 사회 형태를 본다.

데이터 운영을 지능형 수준으로 전환하려면 데이터의 표준화, 표준화 및 전송 가능성이 높아야 합니다. 디지털 지능 기술의 실현은 아직 갈 길이 멀습니다. 현재 우리는 용어 거버넌스 시스템 개선, 용어 데이터 자원 통합, 용어 지식 기반 구축, 용어 “디지털 지능 개발을 통해 단계적으로 “디지털 지능”을 촉진하는 방법을 모색해야 합니다. ” 기술 및 용어 생태계 구축 기술은 디지털 지능 기술이 지원하는 미래 사회를 위한 권위 있는 고품질 용어 데이터 기반을 제공하는 데 앞장서고 있습니다.

　(저자: Zhang Hui양방배팅, 중국 인민대학 정보자원관리대학원 박사후연구원, 국가과학기술용어승인위원회 사무센터 부주임)