인공지능의 정의 및 응용분야와 알파고 등 인공지능 사례 그리고 심층학습 분석 및 인공지능 쟁점에 대한 시사점

소개

이글에서는 우선 인공지능의 정의 및 응용분야와 알고리즘에 대해 살펴보고
알파고 등 최근 인공지능 개발 및 활용 사례를 살펴봅니다.
또한 심층학습에 대해 세밀히 분석한 후
인공지능 기술의 활용과 법적·윤리적 쟁점 및 시사점을 도출합니다.

목차

Ⅰ. 序

Ⅱ. 인공지능의 정의 및 응용분야와 알고리즘 및 인공지능의 사례
1. 인공지능(Artificial Intelligence, AI)의 정의와 역사
가. 인공지능의 정의
나. 인공지능의 역사
2. 인공지능 이론
가. 인공신경(ANN: Artificial Neural Network)
나. 퍼지(FL: Fuzzy Logic)
다. 뉴로퍼지 (ANFIS: Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)
3. 인공지능 응용 분야
가. 인공지능 주요 적용 분야
나. 인공지능 응용 산업분야
4. 인공지능의 알고리즘
5. 알파고 등 최근 인공지능 기술 수준 및 그 사례
가. 구글 딥마인드 알파고
나. 구글 자율주행자동차
다. IBM‘의 인공지능 컴퓨터 ‘왓슨’
라. 오토메이티드 인사이트사‘의 로봇기자 ‘워드스미스(Wordsmith)’
마. 인공지능 비서 서비스 - 실리콘밸리 크라라랩
바. 일본의 노동인구 대체

Ⅲ. 심층학습(Deep Learning)
1. 심층학습 : 신경망 기반 AI 의 부활
2. 딥러닝 가속화하는 GPU 기술
3. 기계에게 학습시킬 데이터, 어디에 저장할 것인가

Ⅳ. 인공지능 기술의 활용과 법적·윤리적 쟁점 및 시사점
1. 인공지능의 법적·윤리적 쟁점
2. 로봇윤리의 기본 원칙
3. 인공지능 기술과 규제에 대한 해외 논의의 시사점
4. 미래 전망과 한국적 시사점
가. 인공지능 관련 미래 전망
나. 인공지능과 미래의 교육, 일자리, 그리고 소득

Ⅴ. 結

본문내용

Ⅰ. 序
지난 3월 9일부터 15일까지 전 세계의 이목을 끌며 펼쳐진 구글의 인공지능 알파고와 이세돌 9단의 대국은 4대 1로 알파고가 우승을 차지하며 막을 내렸다. 알파고가 1국부터 3국까지 연달아 이기고 4국에서 한 번 패한 뒤 마지막 5국까지 승리로 장식하자 많은 사람들은 머지않아 기계가 인간을 압도하고 정복하지 않을까 불안해하는 한편 인공지능의 현실과 미래에 높은 관심을 보였다. 이번 대결이 IBM의 딥블루가 당시 체스 세계챔피언인 게리 카스파로프를 이겼던 1997년보다 더 큰 놀라움과 두려움을 안겨준 이유는 경우의 수가 10의 170제곱으로 바둑이 훨씬 복잡하기 때문이다.
이렇게 인간과 인공지능의 바둑 대결에 쏟아진 세계적인 관심과 이를 둘러싼 여러 논의는 우리에게 많은 생각거리를 안겨준다. 우리는 최근 몇 년 사이에 놀랍도록 진화한 인공지능을 개발한 인류의 뇌에 자긍심을 느끼며 자축해야 할까? 아니면 인간의 패배에 두려움을 느끼며 언젠가는 인간을 대체하게 될지도 모를 인공지능을 경계해야 할까?

<중 략>

3. 인공지능 기술과 규제에 대한 해외 논의의 시사점
로봇공학과 인공지능 기술의 압박은 산업정보 시대에 뼈대가 만들어지고 정보화 시대를 거친 법적, 제도적 틀에 다시 상당한 변화를 요구하고 있음은 분명해 보인다. 해외와 국내에서 인공지능 및 로봇공학의 활용에 따르는 법률관계와 책임 귀속에 논의는 여전히 초기 단계에 머무르고 있다. 법이 빠르게 변하는 기술 발전에 뒤처지는 현상은 어제 오늘의 이야기는 아니지만 인공지능 분야는 규제역량과 전문성이 크게 미흡한 상황이다. 이는 ‘파괴적 기술’의 사회적 수용에 직면할 때마다 수반되는 불가피한 현상이므로 이제부터라도 점진적 대응책을 마련하기 위한 논의를 시작할 필요가 있다.
인공지능과 로봇공학에 대한 법제의 마련은 새로운 인공지능 경제 시스템의 제도적 설계에 해당한다고 볼 수 있다. 인공지능 기술의 발전에도 불구하고 인본주의적 가치는 유지되어야 하고, 로봇과 알고리즘에 대한 통제는 확고해야 하며, 알고리즘 기반 판단이 인간에게 유용해야 한다는 공감대는 이미 형성되어 있다고 여겨진다.

참고자료

· 눈앞에 온 인공지능 시대, 부산의 대응전략(배수현, BDI 정책포커스 , 2016. 04,)
· 단순한 작업을 인간처럼 빠르게 배우는 인공지능 알고리즘(한만배, 기계저널, 2016. 02.)
· 로봇윤리의 기본 원칙(고인석, 범한철학, 2014)
· 법적 논증과 관련한 인공지능연구의 현황(김성룡, IT와 법 연구 5, 2011. 02,.)
· 알파고가 몰고 온 인공지능(AI), 어디까지 와있나?(브레인, 2016. 03.)
· 인공지능과 심층학습의 발전사(전상근, 2015. 10 정보과학회지)
· 인공지능 방법론의 변천사(김진형, , 계간 과학사상, 1994, 봄)
· 인공지능 이론의 소개(문진우, 건축환경설비, 2015.)
· 인공지능의 혁신 딥러닝...클라우드와 빅데이터 플랫폼 덕(도안구, 한국철도학회 철도저널 18권 6호, 2015. 12.)
· 2016년 3대 키워드 AI인공지능, 뇌파, 감정 관리(브레인, 2016.)