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인공지능(AI)의 현황, 사례 및 전망 분석

인공지능에 대한 전반적인 이론을 살펴보고, 인공지능의 서비스 현황, 사례 및 긍정적, 부정적인 전망을 자세히 분석하였습니다.
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최초등록일 2019.05.05 최종저작일 2019.05
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인공지능(AI)의 현황, 사례 및 전망 분석
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    소개

    인공지능에 대한 전반적인 이론을 살펴보고,
    인공지능의 서비스 현황, 사례 및 긍정적, 부정적인 전망을 자세히 분석하였습니다.

    목차

    1. 인공지능(Artificial Intelligence: AI)이란?

    2. 인공지능 발전사

    3. 약한 인공지능과 강한 인공지능
    1) 개요
    2) 강한 인공지능의 등장 가능성

    4. 인공지능의 특성
    1) 자율성
    2) 예측곤란성

    5. 인공지능 기반 서비스 현황
    1) 자율주행차
    2) 지능형 로봇
    3) 스마트 팩토리
    4) 의료
    5) 교육
    6) 금융

    6. 인공지능의 개발 사례
    1) IBM 왓슨
    2) 신한카드 FAN
    3) 멜론 ‘for you‘
    4) 구글 ’듀플렉스‘

    7. 인공지능의 발전에 따른 전망
    1) 인공지능의 부정적 전망
    2) 인공지능의 긍정적 전망

    참고자료

    본문내용

    1. 인공지능(Artificial Intelligence: AI)이란?
    인공지능은 인간의 지적 능력 일부 또는 전체를 인공적으로 구현한 것을 의미한다. 인공지능의 기술 영역 중에서 빅데이터(big data)와 기계학습(machine learning), 강화학습(reinforcement learning)을 중심 영역으로 정의한다. 또한 로봇(robotics), 영상 인식(computer vision), 자언어처리(natural language processing), 사물 인터넷(IoT), 인공두뇌/뉴로 컴퓨팅(neuromorphic computing) 등을 세부 또는 연결 분야로 정의한다.
    이는 국내 HRD 에서 많이 거론하고 있는 4차 산업혁명의 정의와 다르다. 4차 산업혁명에서는 빅데이터(big data), 클라우드(clouds), 사물인터넷(IoT; Internet of Things)과 함께 구성요소의 하나로 인공지능을 정의하는 경우가 많다(최진석 외, 2017).
    인공지능(AI : Artificial Intelligence)이란 인간이 가지고 있는 인지능력, 학습능력, 이해능력, 추론능력 등을 기계가 구현하는 것을 말한다. 인공지능이란 용어는 1956년 미국의 인지과학자 존 매카시(J. McCarthy)가 다트머스 회의(Dartmouth workshop)에서 최초로 사용하였다.
    인공지능은 근본적으로 인간의 정신적 모델을 현실 세계로 구현하려는 데서 출발한다. 인간이 생각하고, 생각한 바를 행동에 옮기는 행위를 기계적으로 구현하는 것은 쉽지 않기에 인공지능 기술은 복잡하고 어렵다. 즉, 기계가 인간의 생각과 행동을 그대로 따라하게 하려는 기술, 이것이 인공지능 기술이라고 할 수 있다. 인공지능 기술은 아래와 같은 과정으로 발달하여 왔다.

    2. 인공지능 발전사
    초기 인공지능은 논리적 문제를 처리하기 위한 것이었으나 현대적 인공지능은 문제 해결뿐만 아니라 인지, 생성, 분류 등 다양한 과제를 해결한다.

    참고자료

    · 권혁인 외, 도서정보 기반의 고객 맞춤형 큐레이션 서비스 및 비즈니스 모델 연구, 한국 IT서비스학회지, 2015.
    · 김성필, 딥러닝 첫걸음: 머신러닝에서 컨벌류션 신경망까지, 한빛미디어, 2016.
    · 김윤명, 인공지능(로봇)의 법적 쟁점에 대한 시론적 고찰, 정보법학 제20권 제1호, 한국정보법학회, 2016.
    · 김은정.서기만, 인공지능시대를 위해 시작해야 할 두 번째 고민, LG Business Insight, 2016.
    · 김재필 외, 인공지능(AI), 완생이 되다, Issue&Trend 디지에코 보고서, 2016.
    · 김진석, ‘약한’ 인공지능과 ‘강한’ 인공지능의 구별의 문제, 철학연구 제117집, 철학연구회, 2017.
    · 김희중, 4차 산업혁명과 자기학, 한국과학기술연구원, 2017.
    · 배영임․신혜리, 인공지능기술 융합 및 협력패턴에 관한 연구, 경기연구원, 2016.
    · 삼정SKMG경제연구원, 금융산업, 4차 산업혁명과 만나다, Samjong Insight, 2017.
    · 심홍진, KISDI Premium Report 4차 산업혁명 시대, 미디어 콘텐츠의 생존 전략, 정보통신정책연구원 연구위원, 2017.
    · 안상희.이민화, 제4차 산업혁명이 일자리에 미치는 영향, 한국경영학회, 2016.
    · 양종모, 인공지능의 위험의 특성과 법적 규제방안, 홍익법학 제17권 제4호, 홍익대학교 법학연구소, 2016.
    · 이강윤․김준혁, 인공지능 왓슨 기술과 보건의료의 적용, 한국 IBM 왓슨 사업본부 · 연세대학교 의과대학 의학교육학과, 2016.
    · 정보통신기술진흥센터, 미국의 인공지능 기술 R&D 추진 동향, 해외ICT R&D 정책동향, 2015.
    · 최예림․김관호, 인공지능 개요 및 적용 사례, Industrial Engineering Magazine, 2016.
    · 최진석 외, 제4차 산업혁명과 가치중심 HRD, HRD Korea conference, 2017.
    · 한재권, 로봇과 인공지능의 현황 및 전망, 미디어와 교육 제6권 1호, 2016.
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