해피레포트 - 2024년 1학기 사회변화와미디어트렌드 출석수업대체시험 과제물(인공지능, 챗봇)

카테고리 : 방송통신 > 출석수업대체시험 파일이름 :20241출석대체_미디어2_사회변화와미디어트렌.zip 문서분량 : 9 page 등록인 : knouzone 문서뷰어 : 압축유틸프로그램 등록/수정일 : 24.04.19 / .. 구매평가 : 다운로드수 : 0 판매가격 : 19,000 원

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2023년 1학기 사회변화와미디어트렌드 출석수업대체시험 과제물(인공지능, 챗봇)... 9 pages 16500 원

보고서설명
스마트폰, 전기자동차, 인공지능(AI, 알파고), 챗봇(chatGPT) 중 하나를 선택하여, 이것이 우리 삶(사회)를 어떻게 변화시켰는지에 대해서 기술중심(기술결정론)적 관점과 사회구성론적 관점에서 각각 설명하고, 어떤 관점이 현상을 잘 설명하는지 본인의 의견을 제시하시오.

- 목 차 -

I. 서 론

II. 본 론
1. 인공지능
2. 기술중심(기술결정론)적 관점
3. 사회구성론적 관점
4. 본인의 의견

III. 결 론

참고문헌

** 함께 제공되는 참고자료 한글파일 **
1. 기술중심(기술결정론)적 관점.hwp
2. 사회구성론적 관점.hwp
3. 어떤 관점이 현상을 잘 설명하는지 본인의 의견.hwp
4. 챗봇(chatGPT) 이란.hwp
5. 서론 작성시 참조.hwp
6. 결론 작성시 참조.hwp

본문일부/목차
I. 서 론 인공지능(AI, Artificial Intelligence)에 대하여 널리 알게 되었던 계기는 2016년 이세돌 9단과 인공지능 알파고의 세기적 바둑 대결이다. 물론 그 이전에도 1977년 IBM의 딥블루(Deep Blue)가 당시 체스 챔피언인 개리 카스파로프(Garry Kasparov)와의 대결에서 승리한 것과 같은 유사한 사례들이 일부 있었지만 2016년의 바둑대결처럼 세계적인 관심을 끌지는 못했다. 인공지능은 기계가 인간에 가깝게 생각하고 판단할 수 있게 하는 시스템을 말한다. 여기서 주의할 사항은 인공지능 시스템은 인간처럼 사고하는 시스템이 아니라는 것이다. 인공지능은 인간에 못 미치는 사고력을 가질 수 있고 인간을 뛰어넘을 수도 있다. 기술적 전환에 대한 최근의 열풍은 기술을 역사 발전의 주요한 동인으로 보는 ‘기술결정론’의 관점을 반영한다. 기술결정론은 기술 일반, 특히 소통기술을 다양한 양상의 사회조직이 기반하는 근본 조건으로 본다. 인쇄술이나 텔레비전 혹은 컴퓨터가 ‘사회를 바꾼다’ 혹은 ‘세계를 바꾼다’와 같은 표현은 기술결정론을 대변하는 전형적인 표현이다. 여기서 기술이란 ‘기계’가 아니라 상징을 표상하고 전달하는 ‘매체’로써 이해된다. 사회 구성론’은 기술변화의 과정에 정치적, 경제적, 조직적, 문화적 요소가 개입하는 현상을 분석함으로써 궁극적으로는 기술이 사회과정의 일종이라고 주장하는 이론이다. 사회 구성론 관점은 기술과 사회를 상호작용하는 것으로 상정한다. 즉 기술은 그 자체로서 중립적이라기보다는 이미 사회 안에서 형성되고 결정되는 것이기 때문에 기술은 특정한 이해관계 및 발전 방향을 가지고 발전한다는 것이다. 이 레포트는 인공지능(AI, 알파고)이 우리 삶(사회)를 어떻게 변화시켰는지에 대해서 기술중심(기술결정론)적 관점과 사회구성론적 관점에서 각각 설명하고, 어떤 관점이 현상을 잘 설명하는지 본인의 의견을 제시하였다. II. 본 론 1. 인공지능 1955년 존 메카시에 의해 “인공지능”이란 용어가 도입되면서 인공지능에 대한 연구가 시작되었고, 발전과 침체를 반복하며 20세기까지는 인간의 지식을 기계에 단순 학습시키는 제한적 영역에서만 활용되어왔다. 그러나 2000년 중반 이후 캐나다 토론토 대학의 제프리 힌튼 교수에 의해 딥러닝 방법론이 등장하였고, ICT 기술의 급속한 발전을 통해 인공지능 알고리즘을 단시간에 처리할 수 있게 되었다. 이와 더불어 인류생활에서 방대한 데이터가 무수히 쏟아져 나오는 환경이 구축되어 인공지능 기술은 인간이 상상한 것 이상으로 발전하고 있다. 인공지능에서 가장 중요한 부분은 “데이터”라고 할 수 있다. 데이터의 양과 질에 따라 인공지능의 성능이 좌우되기 때문이다. 하지만 인공지능을 위한 충분히 많은 양의 데이터를 수집하기 어렵고, 수집된 데이터도 양질이 아닌 경우가 많다. 결과적으로 충분하지 못하고 품질이 좋지 않은 데이터로 학습된 인공지능의 결과물은 정확도가 낮거나 왜곡된 내용을 보여줄 수 있다. 따라서 많은 국가들과 기업들은 고품질의 대용량 데이터를 확보하기 위해 많은 노력을 하고 있다. 인간처럼 사고하는 시스템은 사람이 가지는 인지모델을 분석하여 의사결정과 문제해결과 같은 인간의 인지능력을 모방하는 시스템을 AI로 정의하는 것을 의미한다. 그러나 인간은 항상 합리적이고 이성적으로 사고하지 않는다. 합리적으로 사고하는 시스템을 연구하는 학자들은 올바른 답 또는 최적의 답을 얻기 위해 철저히 논리적이고 계산적인 사고를 하는 시스템으로 AI를 정의한다. 반면 사고, 지능, 추론적인 것을 구현하기는 쉽지 않기 때문에 지능적인 행동 표현 자체에만 관심을 가지고 이를 AI로 정의하기도 한다. 만약 우리가 이 대상으로부터 “잠시만”이라는 반응과 함께 10초 후에 문제에 대한 답을 받았다면 이 대상이 마치 사람처럼 행동한다고 생각할 수 있다. 반면, AI를 합리적으로 행동하는 시스템으로 정의하는 학자들은 주어진 문제에 가장 빠르고 최적의 답을 제공하는 것을 목표로 한다. 따라서, ‘10초 지연 후 답변’의 방식으로 AI를 구현하지 않는다. 예컨대 우리가 일상에서 자주 접하는 다양한 챗봇, 자동 번역기, 알파고와 같은 시스템은 합리적으로 행동하는 시스템으로 구현된 AI라고 할 수 있다. - 중략 -

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