AI는 데이터를 통해 반복 학습과 발견을 자동화합니다. AI는 수동 작업을 자동화하기 보다는 빈번하게 발생하는 다량의 컴퓨팅 작업을 수행합니다. 안정적일 뿐만 아니라 지치지도 않습니다. 물론 시스템을 설정하고 올바른 질문을 던지기 위해서는 여전히 사람의 역할이 반드시 필요합니다.

AI는 기존 제품에 인텔리전스를 더합니다. Siri가 차세대 Apple 제품에 기능으로 추가된 것과 마찬가지로 이미 사용되고 있는 많은 제품이 AI 기능을 통해 개선될 것입니다. 자동화, 대화형 플랫폼, 봇 및 스마트 머신을 대용량의 데이터와 결합함으로써 많은 기술을 개선할 수 있습니다. 가정과 직장에서는 보안 인텔리전스 및 스마트 캠, 그리고 투자 분석에 이르기까지 다양하게 활용 가능합니다.

AI는 점진적 학습 알고리즘을 통해 적응함으로써 데이터가 프로그래밍을 수행하도록 지원합니다. AI는 데이터에서 구조와 규칙성을 찾아 알고리즘이 기술을 습득할 수 있게 합니다. 알고리즘이 스스로 체스를 학습할 수 있는 것처럼, 다음 온라인에서 어떤 제품을 추천할지 스스로 학습할 수 있습니다. 그리고 모델은 새로운 데이터가 주어지면 적응합니다. 

AI는 더 많은 심층 데이터를 분석하기 위해서 은닉층이 많은 신경망을 사용합니다. 5개의 은닉층으로 사기 탐지 시스템을 구축하는 것은 불가능한 일이었습니다. 놀라운 컴퓨터 능력과 빅데이터로 인해 모든 것이 바뀌었습니다. 딥 러닝 모델은 데이터로부터 직접 학습하기 때문에 딥 러닝 모델을 훈련하기 위해서는 많은 데이터가 필요합니다. 

AI의 놀라운 정확도는 심층 신경망을 통해 달성됩니다. 예를 들어, 여러분이 Alexa 및 Google과 상호 작용할 때, 모든 것은 딥 러닝을 기반으로 합니다. 그리고 이러한 제품은 사용할수록 정확도가 높아집니다. 의료 분야에서는 딥 러닝과 사물 인식 AI 기술을 활용하여 의료 영상의 정확도를 개선하고 암을 명확하게 진단할 수 있습니다.

AI는 데이터를 최대한 활용합니다.알고리즘이 자체 학습이라면, 데이터는 그 자체가 자산입니다. 답은 데이터에 있습니다. 답을 찾으려면 AI를 적용하기만 하면 됩니다. 이제 데이터의 역할이 그 어느 때보다 중요하기 때문에 데이터로 경쟁 우위를 창출할 수 있습니다. 경쟁이 치열한 산업에서 최고의 데이터를 보유하고 있다면 모두가 적용하는 기술이 비슷하더라도 최고의 데이터를 가진 자가 결국 승리하게 될 것입니다. 그러나 이러한 데이터를 사용하여 책임감 있는 혁신을 이루기 위해서는 신뢰할 수 있는 AI가 필요합니다. 다시 말해 AI 시스템이 윤리적이고 공평하며 지속 가능해야 한다는 것을 의미합니다.