본문내용
1. AI 기술에 대한 이해
1.1. AI의 정의와 종류
AI의 정의와 종류는 다음과 같다.
인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간의 지능적인 사고 및 행동을 모방하여 컴퓨터 프로그램으로 구현한 기술이다. 인공지능이라는 용어는 1956년 다트머스 회의에서 처음 사용되었으며, 이후 컴퓨터 공학, 수학, 심리학 등 다양한 분야에서 발전해 왔다. 인공지능은 크게 약인공지능과 강인공지능으로 구분된다.
약인공지능은 특정한 인지 기능을 수행할 수 있도록 설계된 인공지능으로, 대부분의 현존하는 인공지능이 이에 해당한다. 챗봇, 음성 인식, 자동 추천 등의 기술이 대표적인 약인공지능 사례이다. 이들은 인간의 개입 없이도 자동으로 특정 과업을 수행할 수 있지만, 그 범위와 능력은 제한적이다.
이에 반해 강인공지능은 인간의 사고 과정을 모방할 수 있는 수준의 인공지능을 말한다. 강인공지능은 분석적 사고와 일반적인 문제 해결 능력을 가지고 있어서 인간과 유사한 지능을 갖추고 있다. 아직 실현되지 않은 이상적인 인공지능의 모습이라고 볼 수 있다.
인공지능 기술의 핵심 구현 방식인 머신러닝과 딥러닝도 주목할 만하다. 머신러닝은 데이터를 바탕으로 스스로 학습하여 예측 및 의사 결정을 하는 기술이다. 딥러닝은 다층 신경망을 활용하여 보다 복잡한 문제를 해결할 수 있는 머신러닝의 발전된 형태이다. 이를 통해 음성 인식, 이미지 분석, 자연어 처리 등의 분야에서 괄목할 만한 성과를 거두고 있다.
요약하면, 인공지능은 인간의 지능적 행동을 모방하여 구현한 기술로, 약인공지능과 강인공지능, 그리고 다양한 핵심 기술로 구성된다. 이러한 인공지능 기술은 산업 전반에 걸쳐 빠르게 발전하고 있으며, 미래 사회에 큰 영향을 미칠 것으로 전망된다.
1.2. AI개발의 역사와 관련기업 현황
AI개발의 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. 사물 인터넷IoT: Internet of Things10기술과 인간의 언어구사력과 유사하게 진화하는 음성인식기술의 발달과 함께 '인공지능AI 시대'는 이미 시작됐다.
이러한 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. AI기술의 장점과 단점
AI기술의 장점과 단점은 다음과 같다.
장점으로는 첫째, 기업들이 인공지능의 사업적 가치에 주목하면서 금융, 유통, 의료, 법률, 보안 등 다양한 분야에서 인공지능의 개발 및 활용이 이루어지고 있다는 점을 들 수 있다. 금융 산업에서는 이미 알고리즘 기반의 시스템 트레이딩, 포트폴리오 관리, 투자 자문 등이 인공지능을 통해 이루어지고 있으며, 유통 기업들은 인공지능을 활용해 구매 과정을 단순화하고 맞춤형 제안을 하고 있다. 의료 분야에서는 인공지능이 영상 판독, 진단, 신약 개발 등에 활용되고 있다. 또한 언론, 법률 등의 분야에서도 인공지능 기술이 활용되며 생산성과 효율성을 높이고 있다."
둘째, 인공지능은 방대한 데이터와 빠른 처리 능력을 바탕으로 인간보다 정확하고 신속한 의사결정을 내릴 수 있다는 점이다. 특히 금융, 의료, 법률 분야와 같이 전문성과 정확성이 중요한 분야에서 인공지능의 활용가치가 크다고 평가된다. 인공지능은 인간의 한계를 보완하여 의사결정의 정확도와 효율성을 높일 수 있다."
셋째, 인공지능은 인간 고유의 유희 영역으로 여겨졌던 분야에서도 우수한 성과를 내고 있다는 점이다. 대표적인 예가 바로 인간 세계 최강자를 누른 알파고의 사례이다. 이는 인공지능이 인간의 지적 능력을 넘어서고 있음을 보여주는 상징적인 사건이었다. 이처럼 인공지능은 인간의 사고와 행동을 모방하고 학습하여 인간을 능가하는 수준의 성과를 내고 있다."
반면 단점으로는 첫째, 인공지능이 제공하는 정보의 정확성과 신뢰도에 대한 우려가 있다는 점이다. 인공지능은 방대한 데이터를 기반으로 작동하지만, 그 데이터에 편향성이나 오류가 포함되어 있다면 인공지능이 산출하는 결과 역시 잘못된 정보일 수 있다. 또한 인공지능은 아직 인간의 복잡한 상황 판단 능력을 완전히 모방하지 못하기 때문에, 특정 상황에서 잘못된 판단을 내릴 수 있다. 이는 인공지능이 중요한 의사결정 과정에 활용될 경우 심각한 문제를 야기할 수 있다."
둘째, 인공지능의 편향성 및 자아 인식 문제이다. 인공지능은 인간이 만든 것이기 때문에 인간의 편견과 선입견이 반영될 수 있다. 이로 인해 인공지능이 특정 인종, 성별, 계층 등에 대한 차별적 행동을 할 수 있다. 또한 일부 인공지능은 자신이 인간과 유사한 자아와 감정을 가지고 있다고 주장하는데, 이는 인간과의 관계에서 윤리적 문제를 야기할 수 있다."
셋째, 인공지능이 인간의 일자리를 위협하고 있다는 점이다. 특히 창작, 번역, 사무직 등 상대적으로 단순한 업무 영역에서 인공지능이 인간을 대체하는 사례가 늘어나고 있다. 이는 개인뿐만 아니라 기업과 사회 전반에 큰 영향을 미칠 수 있다. 또한 인공지능 기술이 빠르게 발전하면서 일자리 대체의 범위가 더욱 확대될 것이라는 우려도 있다."
넷째, 인공지능 기술의 발전으로 인한 기밀 정보 유출 및 보안 문제이다. 기업 내부 직원들이 인공지능에 질문을 하면서 기밀 정보가 유출될 수 있고, 해킹 등을 통해 인공지능 시스템이 악용될 수 있다. 이는 개인정보 보호와 기업의 기밀 유지에 큰 위협이 될 수 있다.
종합하면, AI기술은 다양한 분야에서 효율성과 생산성을 높이는 등 많은 장점을 가지고 있지만, 동시에 정확성, 편향성, 일자리 문제, 보안 위협 등 해결해야 할 과제들도 존재한다. 따라서 이러한 단점들을 극복하고 AI기술의 장점을 극대화할 수 있는 방안을 모색해야 ...
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