인공 지능이 예측할 수 없는 것들

인간 창조성

인간의 창의성은 신경과학자들과 심리학자들도 신경과학자들에 의해 완전히 이해되지 않는다는 것입니다. 이것은 인공지능은 현재 복제, 직관적인 가치 판단, 감정 깊이, 감정적 깊이, 문화적 이해, 문화적 이해도 포함됩니다. 인공지능은 기존 스타일에서 음악을 생성하거나 이미지를 생성하는 것과 같은 창의성을 모방하거나 이미지를 생성하는 것과 같은 창의성을 모방할 수는 있습니다. 하지만, 인공지능은 의식과 자기 인식이 부족하고, 과학 혁신에 이끌 수 없습니다. 창의성은 종종 프로그래밍 알고리즘 내에서 작동하는 AI에 큰 어려움이고 도전 과제 입니다.

자유 의지 및 개별 선택

인공지능 시스템은 역사적 데이터에 기초하여 예측이 관찰됩니다. 때때로 사람들이 사람들의 그룹에 대한 예측을 만들 수 있지만, 개인 행동은 예측하기가 상당히 어렵습니다. 그 이유는 개인 행동을 예측하기 위한 데이터 통계가 거의 없고 한 개인의 다른 영역에서 데이터가 연결 되어 있지 않기때문입니다. 예를 들어 AI는 누군가가 구매 기록을 바탕으로 특정 유형의 자동차를 구매하기 예측이 불가능하기 때문입니다.

 

복잡한 사회경제적 변화와 정치적 변화

사회경제와 정치 행사, 리더십 결정, 사회운동, 사회적 움직임, 예측, 예상치 못한 돌발 사건, 사회적 움직임등이다.이러한 현상은 보통의 흐름을 극적으로 바꿀 수 있는 피드백을 하게 되는 루프도 포함합니다. 예를 들어 AI는 소셜 미디어 활동을 기반으로 시위를 예측할 수 있지만 시위 자체에서 일어날 수 있는 일에 대한 예상을 불가능하기때문입니다.

 

자연 재해

인공지능과 기계 학습은 역사적인 데이터와 같은 특정 유형의 자연 재해의 예측이 개선 가능한 패턴을 따라 특정 유형의 자연 재해의 예측이 향상되었습니다. 그러나 지진, 화산 폭발, 화산 폭발, 쓰나미는 정밀하게 예측하기 어렵습니다.이러한 자연 현상들은 완전히 이해되지 않은 복잡한 지질 프로세스로 영향을 받고 있어 정확한 예측이 불가능합니다.

 

양자 불확실성

양자역학은 위치 및 모멘버그 불확실성 원칙과 같은 물리적 특성을 예측하기 위해 근본적인 한계를 보입니다. 양자 시스템은 결정론적 결과가 아닌 확률에 의해 통제되며, 양자 알고리즘은 이러한 시스템을 시뮬레이션하고 확률을 예측할 수 있지만 단일 사건에 대한 확신을 줄 수 없습니다.

 

혁신의 길

혁신은 종종 기존의 지식에서 벗어나 진정으로 참신한 것을 창조하는 것을 수반합니다. 그것은 기존 트렌드의 외의 생각일뿐만 아니라 현재의 패러다임을 반대하는 발견이나 새로운 통찰력에서 종종 발생합니다. 인공지능은 데이터를 분석하고 잠재적인 해결책을 생성함으로써 혁신 과정에 도움을 줄 수 있지만, 인간의 독창적 특정 진로나 돌파구는 예측할 수 없습니다.

 

주식시장

주식 시장은 예측 불가능성으로 악명이 높습니다. 인공지능은 방대한 금융 데이터를 분석하여 트렌드와 패턴을 파악할 수 있지만 정치적 사건, 자연 재해 또는 개별 거래자의 비합리적인 행동으로 인한 급격한 시장 변화를 예측할 수 없습니다. 시장의 복잡성은 계량화하기 어렵고 종종 예상치 못한 결과를 초래하는 투자자의 감정과 심리, 내부자 거래 및 규제 변화에 의해 복합됩니다.

 

생명의 자발성

무작위적인 만남과 예측할 수 없는 순간을 가진 자발적인 삶의 본질은 인공지능의 예측 능력을 배제합니다. 일상 생활의 일부 측면은 일상과 패턴을 따르지만, 다른 측면은 그렇지 않습니다. 예를 들어, 인공지능은 교통 패턴이나 쇼핑 습관을 예측할 수 있지만 임의의 친절 행위, 자발적인 여행 결정 또는 예측할 수 없는 사회적 상호 작용을 예측할 수 없습니다.

 

개인적인 깊은 경험

사랑에 빠지거나, 슬퍼하거나, 실존적 위기를 겪는 것과 같은 개인적인 경험들은 깊이 개별적이고 종종 이성적인 설명을 거부합니다. 인공지능은 인간의 감정의 깊이와 이러한 경험들의 주관적인 본질을 이해하는 능력이 부족합니다. 인공지능은 특정한 삶의 사건들과 상관관계가 있는 요인들을 식별할 수 있지만, 이러한 사건들에 대한 개인적인 경험들과 반응들은 그것의 예측 범위를 벗어납니다.

 

롱텀에볼루션

종, 언어, 기술 및 행성의 장기적인 진화는 무작위 돌연변이, 환경 변화, 사회 발전 및 우주 사건을 포함한 엄청난 수의 요인에 의해 영향을 받습니다. 이러한 장기적인 변화를 예측하는 것은 너무 많은 변수와 예측하지 못한 발생 가능성을 포함하므로 현재의 인공지능 능력의 영역을 벗어납니다.

 

결론적으로, 인공지능은 데이터를 분석하고 패턴을 식별하는 매우 강력한 도구가 되었지만, 창의성, 개성, 복잡한 시스템 및 근본적인 예측 불가능성을 포함하는 결과를 예측하는 데 있어서 상당한 한계를 가지고 있습니다. 인공지능은 알려진 영역 내에서 작동합니다. 그리고 정량화할 수 있고, 우리 세계의 많은 형태는 그 경계 너머에 있습니다.