Study English 23.07.22

첫번째 줄 : 한글
두번째 줄 : translation myself
세번째 줄 : google bard
네번째 줄 : chatGPT

 

 

 

 

 

IT 필드에서 일 하는 입장에서, 미래의 AI 에 대해 생각해 본 점을 말해보려고 한다.

As a person working in IT field, I'd like to talk about my thinking of the future of AI.

I am working in the IT field, and I would like to share my thoughts on the future of AI.

I'd like to talk about my thoughts on the future of AI from the perspective of someone working in the IT field.

 

AI 가 발전하는 미래는 무조건 올 것이며, AI 는 인간 삶 전반에 깊숙한 영향력을 펼칠 것이다.

The future which AI is developed constantly must come, and AI will affect to the human life across the board in deep.

The future of AI is inevitable, and AI will have a profound impact on all aspects of human life. 

The future of AI development is inevitable, and AI will have a profound impact on all aspects of human life. 

 

왜냐면 인간은 자신의 삶을 편하게 만들어주는 것을 좋아하니까.

Because human likes things to make their life easy.

This is because humans always want things that make their lives easier.

The reason is that humans tend to favor things that make their lives more comfortable. 

 

"people" : 일반적으로 특정 집단이나 그룹의 사람들을 지칭하는 데 사용
"humans" : 일반적으로 인류 전체를 지칭하는 데 사용

 

그것은 항상 수요가 있으며, 수요가 항상 있다는 말은 돈이 되다는 의미기도 하다.

It is always in demand, and it means money.

It is always in demand, and always in demand means money.

This constant demand translates into potential profit.

 

현재 AI 는 스마트 홈이나 영화 추천 시스템 등 간단한 AI 부터, ChatGPT 처럼 영역에 제한없이 모든 질문에 대답해주는 생성형 AI 까지 발전했다.

AI is developed from a simple system like Smart Home and movie recommendation to a generative AI which answers to any questions without limitation of field like ChatGPT.

Currently, AI has evolved from simple AI such as smart home devices and movie recommendation systems to generative AI that can answer any question without any restrictions, like ChatGPT. 

Currently, AI has evolved from simple applications like smart homes and movie recommendation systems to advanced generative AI like ChatGPT, which can answer any question without domain restrictions. 

 

ChatGPT 를 필두로 다양한 AI 들이 우후죽순 나타날것이고, 기술은 계속 발전하여 자율자동차 같이 AI 가 심어진 기계들이 더 나타날 것이다.

Starting with chatGPT, many different AI and machines with AI like auto-driving cars will created by developing technologies.

ChatGPT will lead to the emergence of a variety of AIs, and as technology continues to develop, more machines with AI will appear, such as self-driving cars.

With ChatGPT leading the way, various AI systems will emerge rapidly. Technology will continue to advance, giving rise to AI-powered machines like autonomous vehicles.

 

몸에 착용하는 것만으로 질병을 측정하는 옷

Wears to check disease only by putting it on

A shirt that measures your health just by wearing it.

wearable clothing that measures diseases

 

손가락 움직임을 미리 읽고 타자를 대신 쳐주는 키보드

Keyboards to type instead by reading finger's movement in advance

A keyboard that predicts your finger movements and types for you.

a keyboard that anticipates and types your keystrokes based on finger movements

 

사용자의 취향에 따라 인테리어를 추천해주는 앱

Applications to recommend interior design by user's taste.

An app that recommends interior design based on your preferences.

an app that recommends interior designs based on user preferences

 

내 글씨체를 정자로 수정해주고, 수학식을 쓰면 답을 계산해주고, 그래프를 그리면 깔끔하게 고쳐주고, 선생님의 음성을 실시간으로 정리해서 필기해주는 노트

Notes to collect my penmanship to a printed form, calculate math formula automatically, fix my weird graph to nice graph, and arrange & note infomation from teacher's speaking in real time.

A notebook that corrects your handwriting, calculates the answer to your math problems, cleans up your graphs, and takes notes on your teacher's voice in real time.

a note-taking tool that modifies your handwriting to print and solves math equations while creating neat graphs, and a real-time transcript of a teacher's voice during lectures.

 

나는 인간 삶의 어떠한 영역에서 AI 가 사용 될 지 감히 상상조차 안 간다.

I can't imagine what kind of fields AI will be used in for human life.

I can't even imagine how AI will be used in any area of human life.

AI's potential applications in different areas of human life are beyond imagination.

 

AI 시스템은 아직 꽃을 피우지 못했다.

AI system is not reach the peak yet.

AI systems have not yet bloomed.

The AI systems have not fully blossomed yet.

 

AI 란 빅데이터를 기반으로 학습된 일종의 함수이다.

AI is a kind of learned function based on Bigdata.

AI is a kind of function that is learned based on big data. 

AI systems are like functions trained on big data. 

 

어떤 함수에 인자값으로 다양한 빅데이터를 넣고, 인간이 만족하는 결과를 내도록 함수 내부를 업데이트 한 것이다.

AI is a result of an function update to make people satisfy by putting variety parameters from bigdata.

This is by putting a variety of big data into a function as parameters, seeing the result, and updating the internal structure of the function so that it produces a result that is satisfactory to humans.

They take various data inputs and update their internal processes to produce results that satisfy humans. 

 

AI 는 데이터가 없는 영역에서는, 학습할 수 없어서 무능해진다.

In a certain field If no data, AI would be incompetent because it couldn't learn.

AI becomes incompetent because it cannot learn in an area where there is no data. 

However, AI fails in areas where data is scarce. 

 

예를 들어 나만 갖고 있는 특별한 버릇/행동 패턴, 오늘 나의 기분 같은 개인 데이터가 있다.

The certain field is, for example, a personal data such as a special habit or action pattern only I have, my mood today.

For example, there is personal data such as my own special habits/behavioral patterns and my mood today.

For example, I have unique habits/behavioral patterns and personal data like my mood today.

 

일반적인 경우가 아닌, 개인이 생산하는 데이터는 양이 적기 때문에 "오늘은 당신 기분이 안 좋은데, 당신이 좋아하는 도넛을 싸게 파는 곳을 미리 알아두었다. 가서 사먹는게 좋겠다." 같은 대답은 할 수 없다.

A personal data not in common cases, its amount is quite little so AI can't say like "I searched a cheap place of donut which you like because you look in the bad mood. better try it"

Because the amount of data produced by individuals is small in general cases, it is not possible to answer such as "Today you are not feeling well, but I have learned in advance the place where your favorite donuts are sold cheaply. I think you should go and buy it."

For instance, AI cannot provide responses like, "You seem upset today, and I found a place selling your favorite donuts at a discount. You should go and enjoy them." This response requires personal data about unique habits or behavior patterns, which is typically limited in quantity.

 

또한 현재 AI 는 학습 데이터나 출력 데이터의 품질이 좋다고 말할 수 없다.

Also, current AI systems' quality and learning data are not good enough.

Also, it cannot be said that the quality of the learning data or the output data is good currently. 

Moreover, AI's current state cannot guarantee the quality of training or output data. 

 

AI 가 쓰레기 데이터로 학습을 진행할 수 있고, AI 의 대답이 말도 안 되는 것일 수 있다는 말이다.

AI can learn with bad data and it's answer and result can be nonsense.

This is because AI can learn with garbage data, and the answer of AI may be nonsensical.

AI can learn from trash data, resulting in nonsensical responses. 

 

AI 가 스스로 데이터가 의미있는지 아닌지 판별하는 것은 시간이 지나면 해결 될 것이다.

but time will be resolved the problem for AI to check input or output data is meaningful or not.

It will be solved over time that AI can judge whether data is meaningful or not. 

However, over time, AI will likely overcome this challenge by discerning meaningful data from irrelevant noise.

 

적은 양의 데이터로 학습이 가능해지고, 의미있는 데이터를 직접 만들고 학습에 이용하는 자가 학습 단계까지 발전한다면, AI 기술은 그야말로 로켓을 타고 날아오르게 될 것이다.

If AI can learn with a little data and develop to a self-learning phase which it learn with meaningful result from itself, AI's quality will be super great.

If AI technology can learn with a small amount of data, and if it can evolve to the point where it can create and use meaningful data for learning, it will truly take off like a rocket.

Once AI becomes capable of learning from limited data, creating meaningful data, and self-improving during the learning process, its technological advancement will be akin to launching a rocket, soaring to greater heights.