소개글
"인공지능의 장점과 단점 AI의 윤리의식"에 대한 내용입니다.
목차
1. 인공지능의 장점과 단점 AI의 윤리의식
1.1. 인공지능 AI 정의 및 종류
1.2. 인공지능의 원리
1.3. 인공지능의 장단점
1.4. 인공지능과 일자리 문제
1.5. 인공지능의 미래전망
2. 유아 디지털 교육에서 활용할 수 있는 교수매체
2.1. 유아 디지털 교육에서 활용할 수 있는 교수매체
2.2. AR그림책
2.3. VR기기
2.4. 태블릿PC
3. 인공지능의 개념 및 원리와 활용사례
3.1. 인공지능의 개념 및 원리
3.2. 인공지능 활용사례 - 교육
3.3. 인공지능 활용사례 - 일상생활
4. 미래 유아교사에게 필요한 핵심역량과 디지털 역량
4.1. 핵심역량
4.2. 나의 디지털 역량을 강화하기 위한 계획
5. 교육 분야에서 인공지능이 활용되는 사례
5.1. 교육 분야의 인공지능 활용 사례
5.2. 인공지능 교육 도입의 의의와 우려점
6. 사회복지 분야에서 인공지능이 활용되는 사례
6.1. 사회복지 분야의 인공지능 활용 사례
6.2. 사회복지 분야에서 인공지능의 역할과 전망
7. 언어 분야에서 인공지능이 활용되는 사례
8. 참고 문헌
본문내용
1. 인공지능의 장점과 단점 AI의 윤리의식
1.1. 인공지능 AI 정의 및 종류
AI란 인간과 같은 지성을 갖춘 존재 또는 시스템에 의해 만들어진 인공적인 지능을 의미한다. AI는 크게 강한 AI와 약한 AI로 구분된다. 강한 AI는 자의식이 있어 스스로를 AI라고 인식할 수 있고 스스로 판단과 명령을 내릴 수 있는 시스템이다. 약한 AI는 자의식이 없어 스스로 판단을 내릴 수 없는 AI 시스템으로, 현재 '시리', '빅스비', '클로바' 등의 시스템이 이에 해당한다.
AI 실현을 위해서는 '기계학습(Machine Learning)'이 필요한데, 기계학습이란 컴퓨터가 사물을 분류하고 구별할 수 있게 하는 기술이다. 기계학습에는 지도학습과 비지도학습 방식이 있다. 지도학습은 정답을 미리 입력해 주는 방식이고, 비지도학습은 컴퓨터가 스스로 패턴을 찾아 판단하는 방식이다. 인공신경망(Artificial Neural Network)은 비지도학습을 위한 알고리즘 중 하나로, 인간의 뇌를 모방하여 많은 데이터를 군집화하고 분류하는 딥러닝 기술을 사용한다. 이를 통해 컴퓨터는 시각, 청각 등 다양한 영역에서 인간과 유사한 능력을 발휘할 수 있게 되었다.
1.2. 인공지능의 원리
인공지능 기술실현을 위해 컴퓨터는 '기계학습(Machine Learning)'이 필요하다. 기계학습(Machine Learning)은 컴퓨터가 사물들을 분류하여 구별하게 할 수 있다. 예를 들어 컴퓨터는 원래 사진만으로 개와 고양이를 구분하지 못한다. 하지만 기계학습이 이루어진 컴퓨터는 입력된 사진과 비슷한 개와 고양이 사진이 있기 때문에 개와 고양이를 구분할 수 있다. 이러한 기계학습에는 지도학습과 비지도 학습의 두 가지 방식이 있다.
지도학습이란 지도자라고 불리는 사람들이 정답을 입력하는 학습방식이다. 예를 들어, 지도자가 컴퓨터에게 고양이 사진을 주고 '이 사진은 고양이다.'라고 알려주는 방식이다. 대부분의 기계학습 알고리즘은 지도학습에 기초한다. 지도 학습과 달리, 비지도 학습은 지도자가 정답을 입력할 필요가 없다. '이 사진이 고양이군'이라고 컴퓨터가 스스로 말할 수 있다. 비지도 학습은 컴퓨터 비전(시각, vision) 또는 음성인식과 같은 다양한 범위의 문제를 푸는 데 이용된다.
인공신경망(Artificial Neural Network)은 비지도 학습을 위한 알고리즘 중 하나이다. 인공신경망은 인간 뇌를 모방한 인공지능이다. 인공신경망은 많은 데이터를 군집화하고 분류하는 기술인 딥러닝을 한다. 간단히 말하면, 인공신경망은 인간의 뇌와, 딥러닝은 인간의 학습 행위와 대응된다. 이러한 인공신경망은 컴퓨터가 이미지 및 자연어를 이해하고 심지어 바둑을 하게 만들 수 있다. 보고 듣고 스스로 생각하고 학습하는 것이 사람에게는 일상이지만 컴퓨터에게는 아니다. 하지만 사람처럼 그런 능력을 가지고 있을 때, 컴퓨터는 어쩌면 사람이 풀지 못하는 문제도 풀 수 있을지도 모른다. 컴퓨터의 자료처리 능력은 사람과 비교 할 수 없을 만큼 빠르기 때문이다. 따라서, 인공신경망은 미래의 유망한 기술들 중 하나이다.
1.3. 인공지능의 장단점
인공지능은 불치병 치료와 재난 구조 등을 해결해주며 인류에게 큰 도움이 될 것이다. 인공지능의 개발은 새로운 일자리를 창출할 것이다. 기업의 경우 인공지능을 활용하면 대규모 작업도 빠른 처리가 가능하여 비용 절감 효과를 볼 수 있고, 최상의 자료만을 적용하여 합리적인 최적의 판단을 내릴 수 있다. 또한 아무 때나 어떤 경우라도 원하는 대로 도움을 요청할 수 있는 편리함을 가지고 있다.
그러나 인공지능은 범죄에 악용될 수 있다. 인공지능이 인간의 윤리관과 가치관에 따라 범죄에 악용될 수 있으며, 스스로 학습할 수 있는 수준까지 발달하면 인간이 예상할 수 없는 상황을 초래할 수 있다. 또한 인공지능이 사람들의 일자리를 빼앗을 수 있으며, 인공지능에 필요한 데이터를 입력하고 나면 그 데이터를 활용하는 일자리 역시 필요 없어질 것이다. []
1.4. 인공지능과 일자리 문제
인공지능의 발달로 인해 인공지능이 단순노동을 넘어 지식노동과 전문직까지도 대체할 것이라는 추측이 나오게 되었고, 이는 인공지능 발달이 일자리 축소에 영향을 줄 것이라는 생각을 낳게 되었다. 자본주의 사회는 이윤 확대를 위해 로봇이 자연스럽게 많은 일을 대체하도록 할 것이다.
인공지능의 발달 초기에는 감성과 창의성이 있어야 하는 직업이 안정성이 높다고 알려져 있었다. 그러나 최근에 영화 예고편을 만드는 인공지능 '왓슨'이나 그림을 그리는 인공지능 '넥스트 렘브란트'와 같은 인공지능이 개발되면서 예술계 직업 또한 인공지능이 대체하게 될 가능성이 매우 높아졌다.
또한 인공지능 '소피아'와 인간의 대화를 보면 소피아는 4차 산업혁명에서 나타나는 각각의 혁명은 긍정적으로 작용할 것이고, 특히 인공지능이 발달한다면 각자의 잠재력이 더욱 발휘될 것이라고 한다. 그러나 기술혁신으로 일자리가 나타나고 사라지는 것은 자연스러운 현상이지만 특정한 일자리가 완전히 사라지고 나타나기보다는 모든 직업에서 일부만 자동화 기술로 대체될 확률이 높다고 예상된다.
예를 들어 과학 실험을 자동화하는 새로운 도구들이 많이 개발되면서, 사람의 유전자를 자동으로 읽어낼 수 있고, 화합물의 구조를 자동으로 분석해낼 수 있게 되었다. 그러나 자동화가 되었다고 해서 과학자들이 일자리를 잃지 않는다. 오히려 더 많은 과학자가 연구에 종사하고 있는데, 자동화로 과학자들이 더 신속하게 과학적 지식을 발견해 낼 수 있게 되었기 때문이다.
따라서 일자리에 대한 모든 사람의 생각은 다르다. 그렇기 때문에 너무 두려워할 필요도, 너무 안심할 필요도 없다. 그러나 인공지능이 발전되면서 경쟁력을 갖추기 위해 자기계발과 자질 향상이 필요한 시대가 오고 있다.
1.5. 인공지능의 미래전망
인공지능은 이미 수많은 분야에서 ...
참고 자료
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진엽정, 2021,「초등학생의 피아제 인지발달에 따른 증강현실(AR) 그림책사용에 관한 연구: - 상하이시 푸둥구를 예로 -」,『세한대학교 일반대학원 교육학과 석사학위 논문』.
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