본문내용
1. AI 기술에 대한 이해
1.1. AI의 정의와 종류
AI의 정의와 종류는 다음과 같다.
과거에는 '인공지능'이라 하면 '로보캅, 터미네이터, 매트릭스, AI, 아이로봇' 등의 공상과학 영화 속 이야기가 먼저 떠오를 정도로 현실감이 없는 개념이었다. 그러나 최근에는 'Her, 트레센던스' 등의 영화에서처럼 인간의 지능과 감성을 가진 인공지능 로봇들의 이야기가 다뤄지고 있다. 이처럼 공상과학 분야에 머물러 있던 인공지능은 이제 산업용 로봇, 일상 생활 속 다양한 제품과 서비스에서 쉽게 찾아볼 수 있는 기술이 되었다.
인공지능이란 인간의 지능적 사고 및 행동을 모방한 컴퓨터 프로그램을 의미한다. 인공지능이라는 용어는 1956년 다트머스 회의에서 처음 사용되었다. 당시 참여한 학자들은 인공지능에 대해 각자 다른 관점을 가지고 있었기 때문에 공통된 정의를 내리지 못했다. 따라서 인공지능에 대한 개념은 연구자마다 조금씩 차이가 있다.
인공지능은 크게 '강인공지능'과 '약인공지능'으로 분류할 수 있다. 강인공지능은 인간의 두뇌를 모방할 수 있는 수준의 인공지능을 의미한다. 즉, 분석적 사고와 일반적 작업을 스스로 처리할 수 있는 인공지능을 말한다. 현재 존재하는 대부분의 인공지능은 약인공지능에 해당한다.
약인공지능은 특정한 인지 기능만을 수행할 수 있도록 설계된 인공지능이다. 대표적인 예로 챗봇, 음성 인식 비서, 검색 알고리즘 등을 들 수 있다. 이들은 명령에 따른 작업만을 수행할 수 있으며, 인간의 일반적 사고 능력을 갖추지 못한다.
또한 인공지능은 머신러닝과 딥러닝 기술을 기반으로 한다. 머신러닝은 기계가 스스로 데이터를 수집하고 학습하는 기술이다. 반면 딥러닝은 인간의 신경망을 모방한 심층 신경망을 활용해 다양한 형태의 데이터를 처리하고 학습하는 기술이다. 이를 통해 인공지능은 사람의 개입 없이도 학습하고 발전할 수 있게 되었다.
종합하면, 인공지능은 인간의 지능적 행동을 모방한 컴퓨터 프로그램으로, 강인공지능과 약인공지능으로 구분된다. 현재는 주로 약인공지능 기술이 상용화되고 있으며, 머신러닝과 딥러닝 기술을 활용해 지속적으로 발전하고 있다."
1.2. AI 개발의 역사와 관련기업 현황
AI 개발의 역사와 관련기업 현황은 다음과 같다.
인공지능은 다양한 모습으로 발전되고 있다. 로봇의 발달과 인공지능이 연계되고 있으며 무인자동차, 무인비행기와 같은 무인장비에 인공지능 기술이 더해져 위험을 판단하고 회피하는 자율운행(비행)으로 발전되고 있다. 스마트폰에 애플리케이션이 있는것처럼 로봇, 장비, 컴퓨터라는 하드웨어에도 소프트웨어인 인공지능이 더해짐으로써 인간에게 보다 편리한 장비로 거듭나는 것이다.
이러한 인공지능 개발의 역사를 살펴보면 대표적으로 슈퍼컴퓨터 '딥블루'는 1997년 세계 체스 챔피언을 격파했고, 2011년에는 슈퍼컴퓨터 '왓슨'은 '제퍼디'(퀴즈쇼)에서 우승했다. 2012년 네바다 주에서는 무인자동차에게 운전면허증을 발급했으며 2014년에는 일본에서 감정인식 로봇 '페페'를 출시했고 '유진 구스트만'이 처음으로 인공지능테스트를 통과했다.
이미 세계 곳곳에서 인공지능 개발에 박차를 가하고 있다. 가장 활발히 연구개발R&D을 하는 업체로 IBM과 구글을 꼽는다. IBM은 인공지능 분야에서 독보적인 성과를 보여 주고 있는데 인간과의 체스게임에서 이긴 '딥블루'와 '왓슨' 모두 IBM이 만든 작품이다. 이와 함께 2011년 IBM은인간의 신경 세포를 닮은 컴퓨터 칩을 개발, 10MHz의 느린 속도로 구동되는 256개의 디지털 뉴런을 보유한 프로토 타입으로 내비게이션과 패턴 인식 능력을 선보였다. 현재 IBM은 1kw의 전력만으로 100억 개의 뉴런과 100조 개의 시냅스를 운영할 수 있는 '칩 시스템'을 목표로 R&D 중이다.
구글은 딥 러닝(인간의 두뇌를 닮은 데이터 분석체계) 분야에서 주목받고 있는데 사람이 데이터를 일일이 입력하지 않아도 사물을 인식해 내는 기술을 의미한다. 2012년1,000만 마리 고양이 얼굴 인식 실험을 통해 인공지능이'가장 예쁜 고양이'와 같이 주관이 개입되는 영역으로 확장될 수 있다는 새로운 가능성을 보여 줬다. 뿐만 아니라 음성인식, 나우, 지도서비스, 무인자동차 프로젝트 등에 이미 인공지능 기술을 채택했다.
퀄컴은 인지기능을 갖춘 인간 뇌 모방 컴퓨터칩 '제로스Zeroth'를 개발 중이다. 이 칩을 탑재한 로봇은 시연에서 과거에 본 적 없는 대상도 다른 대상과의 유사성을 파악해 인식을 했다. 사람과 유사하게 미리 프로그램을 입력해 두지 않아도 시뮬레이션을 통해 상황판단을 하고 행동한 것이다. 이 칩을 이용하면 오감데이터 처리나 이미지 인식기능을 갖춘 휴대폰도 현실화될 것으로 기대하고 있다.
현재 구글은 인공지능 맨해튼 프로젝트를 가동하여 관련 업체를 꾸준히 인수합병M&A하고 있다. 스마트 온도조절기 업체 네스트랩을 32억 달러에 매입했고, 인공지능 벤처기업 '딥 마인드'도 6억 5,000만 달러에 인수하는 등 각종 인공지능 기업을 끌어들이고 있다.인공지능과 관련된 시장의 잠재적인규모는 수조 달러에 이를 것으로 추산되는데 컨설팅 전문업체 '매킨지' 보고서에 따르면 2025년 사물인터넷 기술시장만 연간 2조 7,000억~6조 2,000억 달러에 이를 것으로 예측했다. 지식작업자동화와 클라우드 기술에 버금가는 수준이다.
1.3. AI 기술의 장점과 단점
AI 기술은 인간의 지적 능력을 능가하는 기능을 제공하면서 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이러한 AI 기술의 장점은 크게 다음과 같다.
첫째, AI 기술은 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리하고 복잡한 문제를 해결할 수 있다. 인간의 능력으로는 감당하기 어려운 대용량 데이터를 신속하게 분석하여 유의미한 패턴과 통찰을 도출할 수 있다. 또한 AI는 정형화된 규칙에 따라 일관성 있게 의사결정을 내릴 수 있어 인간이 하기 힘든 반복적이고 정밀한 작업을 수행할 수 있다.
둘째, AI 기술은 인간의 오류를 줄일 수 있다. 인간은 피로, 감정, 편견 등의 요인으로 실수를 범할 수 있지만, AI는 이러한 요인의 영향을 받지 않고 일관성 있게 작업을 수행할 수 있다. 특히 의료, 금융, 보안 등 중요한 의사결정이 요구되는 분야에서 AI의 활용은 큰 효과를 발휘할 수 있다.
셋째, AI 기술은 새로운 가치를 창출할 수 있다. AI는 기존에는 발견하지 못했던 패턴을 찾아내거나 인간이 미처 생각하지 못한 해결책을 제시할 수 있다. 이를 통해 기업은 새로운 비즈니스 기회를 발견하고, 사회는 혁신적인 서비스와 제품을 누릴 수 있다.
그러나 AI 기술에는 다음과 같은 단점도 존재한다.
첫째, AI 기술은 편향성과 불투명성의 문제를 가지고 있다. AI 모델을 학습시키는 데 사용된 데이터에 편향이 존재하는 경우, AI 시스템도 그러한 편향을 학습하게 되어 편향적인 의사결정을 내릴 수 있다. 또한 AI의 내부 작동 원리가 불투명하여 의사결정 과정을 확인하기 어려우므로, 이에 대한 윤리적 우려가 제기되고 있다.
둘째, AI 기술은 인간의 일자리를 위협할 수 있다. 단순 반복 업무나 정형화된 작업은 AI로 대체될 수 있어 실업률 증가와 소득 불평등 심화 등의 문제가 발생할 수 있다. 특히 일부 전문직 종사자들도 AI에 의해 대체될 가능성이 있어 사회적 혼란을 야기할 수 있다.
셋째, AI 기술은 개인정보 및 데이터 보안 문제를 야기할 수 있다. AI 시스템은 방대한 데이터를 수집하고 활용하므로, 이 과정에서 개인정보가 유출되거나 부적절하게 사용될 수 있다. 또한 AI 기술이 발전하면서 악용 가능성도 커지고 있다.
이처럼 AI 기술은 인간의 능력을 보완하고 새로운 가치를 창출할 수 있지만, 편향성, 일자리 위협, 보안 문제 등의 부작용도 동반하고 있다. 따라서 AI 기술의 혜택을 극대화하고 단점을 최소화하기 위해서는 AI 윤리와 규제 마련, 교육과 재훈련 등 다각도의 노력이 필요할 것으로 보인다.
1.4. AI 기술 관련 시장의 변화
비대면 서비스
과거의 컴퓨팅은 온라인 유통채널의 혁신을 가져왔고 이를 통해 인건비, 제고보관비 등을 절감함으로써 오프라인 유통채널보다 저렴한 가격에 상품을 판매할 수 있었다. 하지만 인터넷을 능숙하게 사용할 줄 아는 사용자들만이 그 혜택을 누릴 수 있었다. 인터넷 이용자들도 기존 시스템의 융통성 부족 때문에 온라인 거래를 진행하면서 답답함과 불편함을 느끼는 경우가 종종 발생하였다. 인공지능은 자연어를 활용한 자연스런 소통과 유연한 상호작용 능력을 토대로 인간의 개입 없이도 편리하고 친근하게 상품을 구매하고 서비스에 몰입할 수 있도록 할 전망이다. 인공지능은 온라인 유통과 오프라인 유통에 모두 적용될 수 있으며, 특히 휴머노이드 로봇과 결합될 때 큰 파괴력을 가질 것으로 예상된다.""
예측 기반 개인 맞춤 서비스
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