AI 시대의 변화의 물결
1. AI의 개념
AI는 인간의 인지, 추론 등의 사고 과정에 필요한 지적능력을 컴퓨터에서 해결할 수 있는 기술을 말한다.
이러한 AI의 기술은 정보의 인식, 지식의 체계화, 학습기능과 같은 크게 분류할 수 있다.
2. AI의 기술 분야
1) 수학, 과학 분야
컴퓨터의 기본용도인 계산능력을 활용하여 문제를 해결하는 것으로서, 의약개발, 생물학 연구 등의 발전에 기여한다.
2) 사물, 음성인식 분야
컴퓨터로 성능을 발휘하여 사물 인식, 음성인식과 이해하는데 활용하며, 자율주행으로서, 주차장에 탑재된 AI는 사물 인식의 정확도에 의하여 안전운행의 정확도를 향상한다.
3) 경영관리 분야
AI를 활용하여 사회적, 조직적 과제인 채용, 인사, 행정, 사법, 경찰분야 등 적용범위가 다양하게 된다.
3. AI의 학습법
1) 머신러닝
컴퓨터가 대용량의 데이터를 스스로 학습하고 알고리즘을 통해 학습의 결과를 추출하는 학습방법으로서 최근 수학과 통계 등에서 기법이 사용되고 있다.
2) 딥 러닝
딥 러닝은 고도화된 심층 신경망 알고리즘이라 하며, 인간의 두뇌 속 신경망의 처리과정을 인공적으로 적용하여 인간과 유사하게 행동하는 컴퓨터 알고리즘을 구현한 학습방법이다.
자가 학습은 데이터의 분포를 직접 파악하고 추정하며, 복잡한 입력도 수치화하여 패턴인식을 가능하게 한다.
3) AI의 학습방식
AI의 학습방식은 지도 학습, 자율학습, 강화 학습으로 구분한다,
지도 학습은 인간이 사전에 만든 정제된 데이터 세트를 통해 AI를 가르치는 방식이다.
자율학습은 데이터 세트에서 AI가 스스로 특징을 찾아 일정한 구조를 찾아가는 방식으로 알고리즘이 여러 장의 사진을 비교하여 각각의 특징을 찾아 이를 범주화하고 이를 구분하는 방식이다.
강화 학습은 AI가 스스로 여러 시도를 수행하며 최적의 결과를 찾는 방식으로서 스스로 최적의 조합을 끌어내는 방식이다.
또한 AI가 특정 목표를 향해 학습하도록 동기를 부여하기 위해 처벌과 보상이라는 인센티브를 활용한다.
이는 차세대의 AI 기술의 핵심이지만 효과면에서 더욱 발전해나가야 한다.
4. AI 플랫폼
1) 외국 플랫폼
구글은 알파고와 자율 주행 차, 헬스 케어 분야, 건강관리, 수술 로붓, 신약개발에서 뛰어나며, 음성 기반인 비스 서비스인 구글 어시스턴트 메신저, 스마트 홈 등 범위를 확대하고 있다.
이외 구글 클라우드를 통한 머신러닝, 퀴즈 쇼, 의료, 언어이해, 얼굴인식, 음성인식, 이미지 분석 등에 활용하고 있다.
2) 국내 플랫폼
네이버와 카카오는 글로벌 업체로서 한국에 진출하여 AI플랫폼은 탑재된 제품으로 기업에 많이 사용하여 시장에 선접 하며, 가전제품, IOT디바이스, 자동차 등이 있다.
