알파고(AlphaGo)의 특징과 딥 러닝(Deep Learning) 그리고 최근 인공지능의 활용 분야와 정부 정책 및 시사점

소개글

이글에서는 우선 컴퓨터 바둑의 시작과 바둑의 경우의 수에 대해 알아보고
알파고(AlphaGo)의 특징과 딥 러닝(Deep Learning)에 대해 분석합니다.
또한 로봇, 드론, 자율주행자동차 등 최근 인공지능(AI)의 주요 활용분야와
이에 대한 정부의 정책을 살펴보고 인공지능이 발전이 주는 시사점을 도출합니다.

목차

Ⅰ. 들어가며

Ⅱ. 컴퓨터 바둑의 시작과 바둑의 경우의 수
1. 인공지능과 컴퓨터바둑의 시작
2. 바둑의 경우의 수

Ⅲ. 알파고(AlphaGo)의 특징과 딥 러닝(Deep Learning)
1. 알파고의 개요
2. 알파고의 특징과 딥 러닝
가. AlphaGo의 특징
나. MCTS에서 정책네트워크와 가치네트워크의 활용
다. 딥 러닝(Deep learning)
3. 알파고의 알고리즘과 기풍
4. 알파고의 실수와 향후 전망
5. 알파고의 승리가 두려운 이유

Ⅳ. 최근 인공지능의 활용 분야와 정부 정책 등
1. 로봇
가. 로봇분야 인공지능 개요
나. 로봇분야 인공지능 현황
다. 로봇분야 인공지능 R&D 지원현황 및 계획
라. 그간의 지원성과
2. 무인기(드론, Drone)
가. 무인기의 인공지능 접목 현황
나. 무인기의 인공지능 접목 전망
다. 정부의 정책 현황 및 방향
3. 자율주행자동차
가. 자율주행자동차 정의 / 나. 자율주행 접근방식 / 다. 현재 자율주행 수준
라. 자율주행에 필요한 인공지능

Ⅴ. 인공지능이 발전이 주는 시사점
1. 책임 있는 기술에 대한 인식
2. 연구개발 확대 / 3. 사회적 가치 합의 및 소통기반 마련
4. 인재 육성과 제도 정비

Ⅵ. 나가며

본문내용

Ⅰ. 들어가며
2016년 3월 알파고(AlphaGO)와 이세돌의 바둑 대국은 전 세계인들의 관심을 집중시켰다. 바둑은 경우의 수가 우주의 원자의 수 보다 많다고 할 정도로 다양하고 복잡하다고 한다. 바둑은 수읽기도 중요하지만 판을 운영하는 능력과 상대방의 호흡을 읽는 직관력, 상상력, 결단력 등 인간 정신의 극한을 요구하는 것으로서 두뇌게임을 넘어선다. 알파고는 구글의 자회사인 구글딥마인드가 개발한 인공지능을 장착한 수퍼 컴퓨터로서 종합적 판단과 감각적인 대응이 가능한 신경망을 갖췄다. 알파고는 수많은 기보를 단시간 내에 습득해 이기는 수를 찾아내는 심화학습 능력을 갖고 있다.
과학자들은 얼마나 빨리 인공지능이 개발되고 있는지에 놀랐으며, 그 핵심은 인간이 제어할 수 있는 상태를 유지하는 것이다. 인공지능이 최고의 인간과 싸울만한 능력을 갖추는 것은 10년 쯤 뒤의 일로 여겨졌었다. 하지만 우리는 되도록 빨리 이를 받아들이고, 미래에 무슨 일이 벌어질지를 이해하려고 노력하기 시작해야 한다. 인공지능이 게임을 넘어섰을 때의 윤리와 규제 내용을 대비해야 한다. 알파고와 인공지능은 더 정교해지고 있는데 인간만 할 수 있다고 생각된 과업에서도 인간보다 더 나은 결과를 내고 있다.

<중 략>

Ⅱ. 컴퓨터 바둑의 시작과 바둑의 경우의 수
1. 인공지능과 컴퓨터바둑의 시작
현대 컴퓨터 과학의 아버지라 불리는 앨런 튜링이 1950년에 발표한 “COMPUTING MACHINERY AND INTELLIGENCE”라는 논문은 “나는 '기계는 생각할 수 있는가'라는 문제를 논의하려고 한다”라는 문장으로 시작한다. 컴퓨터의 기본 원리를 제시한 튜링머신의 개념은 이후 폰 노이만 등에 의해 “폰 노이만 구조(프로그램 저장방식)”라는 현대 컴퓨터의 기본구조에 적용되었고, 이는 EDSAC이라는 최초의 컴퓨터들 중 하나로 구현된다. 인류 역사상 처음으로 정보처리 기계가 탄생한 것이다.
1950년대 지식인들에게 “사람의 지능적 활동을 대신할 수 있는 기계”라는 것은 인류 역사상 처음 마주친 개념이었을 것이다. .

참고 자료

다음백과사전 ‘알파고’
알파고 승리 두려운 이유 노동자 먹고사니즘 위협(헤럴드Weekend, 2016. 3. 11.)
위키백과 ‘알파고’
인공지능(AI) 관련 유망산업 동향 및 시사점(현대경제연구원 (통권 584호, 2014. 09. 15.)
인공지능의 응용 및 산업화 적극 지원(산업통상자원부 보도자료, 2016. 03. 15.)
인공지능과 심층학습의 발전사(정상근, 정보과학회지, 2015. 10.)
AlphaGo의 인공지능(김석원, SPRi 이슈리포트 제2016-001호, 2016. 01. 28.)