The AI ​​that is being released at this point has clear problems. One is that it trains on a huge amount of data, and the second is that it consumes a lot of resources.

The industry is trying to deal with this by approaching it from a hardware perspective such as semiconductors, but from a software perspective, my point of view is that the resources being wasted are excessive.

The reason why no one is speaking up about this is that, firstly, many people do not know what using a neural network is, and secondly, even if they do know, This may be true in the sense that those who prioritize money or profit do not need to speak out.

However, because I do not have money, I cannot use AI, which consumes a lot of resources, so I had to think of ways to maximize efficiency and increase AI value as an alternative.

That is RXAI. RXAI uses a neural network structure using Brain.js, created by Facebook. However, because this alone has low usability, We modified and applied the reinforcement learning model structure to create our own model structure. RXAI, which was born in this way, represents the image of AI that currently exists, It is expected that it will serve as a bridge, not as an image of technological innovation, but as a friendly image between technology and humans.

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현 시점에서 나오고 있는 AI는 그 문제점이 뚜렷하다. 하나는 방대한 양의 데이터를 학습시킨다는 것이고 두 번째는 그렇기 때문에 리소스를 많이 잡아먹는다는 점이다.

산업에서는 이를 반도체 등 하드웨어적인 관점에서 접근해 처리하려고 하고 있지만 소프트웨어적인 관점에서 내가 봤을 때는 낭비되고 있는 리소스가 지나치게 과하다는 입장이다.

이에 대해 누구도 목소리를 내지 않는 것은, 첫 번째로 뉴럴 네트워크를 이용한 게 무엇인지 많은 사람들이 잘 모른다는 것일 테고, 두 번째는 설사 알고 있다고 하더라도 돈이나 이득을 우선시 하는 입장에서는 굳이 목소리를 낼 필요가 없다는 점에서 그럴 것이다.

하지만 본인은 돈이 없는 입장이기 때문에 많은 리소스를 잡아먹는 AI를 이용할 수는 없고, 그래서 다른 대안으로 효율성을 극대화하면서 AI 가치를 끌어올릴 방법을 생각해야만 했다.

그것이 RXAI이다. RXAI는 Facebook에서 만든 Brain.js를 사용해 신경망 구조를 이용한다. 다만, 이거 자체만으로는 그 활용도가 떨어지기 때문에 강화학습적 모델 구조를 변형, 응용시켜 자체적인 모델 구조를 만들어 사용했다. 그렇게 탄생한 아렉사이(RXAI)는 현재 존재하고 있는 AI의 이미지를, 기술적 혁신의 이미지가 아니라 기술과 인간 사이의 친화적인 이미지로 브릿지 역활을 할 것으로 기대하고 있다.

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