인공지능 기술과 활용 사례, 10년 후 예상

인공지능 기술과 활용 사례, 10년 후 예상

인공지능 기술과 활용 사례, 10년 후 예상

인공지능 기술과 활용 사례에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 인공지능 10가지 핵심 활용기술에 대해서 한번 알아보도록 하겠습니다.

인공지능 10가지 핵심 활용기술

첫 번째 인공지능 활용기술은 자연 언어 생성입니다. 컴퓨터 데이터에서 텍스트를 만들어내는 겁니다. 데이터를 통해서 우리에게 어떤 스토리나 글을 제공하는 것을 말합니다. 두 번째는 음성인식입니다. 이는 인간의 말을 이해해서 컴퓨터 응용 프로그램에 유용한 형식으로 변환을 해서 인간과 대화식 음성 응답 시스템 및 모바일 응용 프로그램에 응용하는 것들을 말합니다. 세 번째는 가상 에이전트입니다. 가상 에이전트는 단순한 대화방에서부터 인간과 네트워크를 형성할 수 있는 고급 시스템에 이르기까지 다양하게 분포를 하고 있습니다. 현재 가상 에이전트는 고객 서비스 및 지원 및 스마트 홈 관리자로 널리 활용되고 있습니다. 네 번째는 Machine Learning Platforms입니다. Machine Learning Platforms은 엔터프라이즈 응용 프로그램에 사용되며 대부분은 예측, prediction 또는 classification, 분류를 위한 목적으로 널리 사용이 되고 있습니다. 다섯 번째는 AI 최적화 하드웨어입니다. 최적화, optimization이라고 합니다. 인공지능 지향 연산 작업을 효율적으로 실행하기 위해 특별히 설계되고, 이 설계된 그래픽 처리 장치 및 어플라이언스를 일반적으로 말합니다. 여섯 번째 인공지능 활용 기술은 의사결정 관리입니다. 다양한 기업용 응용 프로그램에서 사용되며 자동화된 의사결정을 지원하거나 수행합니다. 주로 기업의 ERP 시스템의 decision support system, 의사결정 시스템이라는 모듈이 같이 합쳐진 형태로 존재하게 됩니다. 일곱 번째, 딥 학습 플랫폼이 있습니다. 우리가 일반적으로 아는 딥러닝이 이에 속합니다. 다중 추상화 계층을 가진 인공 신경망, 즉 뉴런 네트워크로 구성된 특수 학습 유형의 기계 학습 플랫폼입니다. 딥 학습 플랫폼은 패턴의 인식 및 분류 응용 프로그램에서 주로 사용이 됩니다. 여덟 번째, 생체 인식입니다. 이미지, 그림, 터치 인식, 언어 및 신체 언어 인식에 사용이 되는 기술을 말합니다. 아홉 번째는 로봇 프로세스 자동화입니다. 인간이 작업하기에 그 프로세스가 너무 비싸거나 비효율적인 곳에 이러한 로봇 프로세스 자동화가 현재 이용이 되고 있습니다. 마지막으로 열 번째, 텍스트 분석 및 NLP입니다. NLP란 Natural Language Processing이라고 하는데요. 이는 통계 및 기계 학습 방법을 통해 문장 구조 및 의미, 정서 및 의도에 대한 이해를 촉진함으로써 텍스트 분석을 지원하고 있습니다. 활용에는 사기 탐지 및 보안, 광범위한 자동화 보조 장치 및 구조화되지 않은 데이터 마이닝 응용 프로그램에 사용이 되고 있습니다. 인공지능 프로그램의 예들을 한번 알아보도록 하겠습니다. 우리들이 널리 아는 바로 이세돌과 커제와 대국해서 이겼던 인공지능 바둑 프로그램 알파고가 있습니다.

인공지능 활용사례

또 The Start Project가 있습니다. 이는 영어로 된 질문에 답하는 웹 기반 시스템입니다. Cyc는 실세계와 논리적 추론 능력에 관련된 광범위한 상식으로 구성된 지식기반 시스템입니다. ALICE는 최초의 사람과 대화를 주고받을 수 있는 프로그램입니다. ALICE는 이후에 쭉 발전을 해 와서 오늘날 다양한 사람과 대화할 수 있는 프로그램으로 발전이 됐습니다. Alan은 사용자와 대화를 주고받을 수 있는 역시 ALICE와 같은 프로그램입니다. 보다 발전된 프로그램이 바로 ELIZA입니다. 1970년대에 개발된 심리치료를 목적으로 하는 대화용 프로그램이 되겠습니다. AM은 1970년대 더글러스 레넛이 개발한 수학의 개념들을 형식화하는 프로그램입니다. PAM, Plan Applier Mechanism은 1978년 John Wilensky에 의해 개발된 줄거리 인식 시스템입니다. 소설을 읽고 이해할 수 있는 프로그램입니다. SHRDLU는 1968년에서 1970년 사이 개발된 초창기 자연 언어 인식 시스템입니다. Creatures는 뉴널넷 두뇌와 정교한 생화학에 기반한 유전코드로 생명체를 탄생시키고 진화하는 컴퓨터 게임입니다. 대화형 에이전트는 처음에 ALICE로부터 쭉 발전을 해 왔습니다. 오늘날에 우리 주위에 있는 4가지 대화형 에이전트 프로그램을 보면, 먼저 지보가 있고요. 페퍼, 소피아, 아멜리아 이런 순으로 다양한 대화형 에이전트 프로그램들이 존재합니다. 화면에 보시는 이 대화형 에이전트는 사용자 또는 고객이 웹 사이트에 접속했을 때 어떤 물건이 필요하냐고 도움을 주는 에이전트가 되겠습니다. 화면에 보시는 이 프로그램은 지보입니다. 요리를 하다가 '어떻게 스파게티를 만드니?'라고 물어오면 가르쳐 주고요. '스파게티를 만들 때 토마토는 어떻게 삶아야 하는가?' 이런 자세한 정보를 주고받을 수 있는 지능형 인공지능 프로그램이 지보가 되겠습니다. Social Robot이라고 불리기도 합니다. 페퍼는 여기에 더 기능을 추가해서 인간의 감성을 이해하고 자신이 그 감성을 표현할 수 있는 인공지능 로봇입니다. 아멜리아는 지금까지 알려진 인공지능 프로그램 중에 가장 진화된 프로그램입니다. 가장 똑똑한 인공지능 프로그램 또는 에이전트라고 알려져 있습니다. 그래서 시리나 구글 나우보다 훨씬 업그레이드된 인공지능 프로그램이고요. 아멜리아는 스스로 자기가 공부를 하고 학습을 합니다. 그래서 나날이 점점 많은 지식을 통해서 똑똑해지고 있고요. 자기가 잘 모르는 부분이 있으면 사람한테 물어서 학습을 하는 인공지능 프로그램입니다. 우리 주위에 이미 인공지능 로봇들이 사용되고 있습니다. 공공기관이나 어떤 건물에 가면 페퍼가 사람들의 질의응답을 도와주고요. 안내를 도와주고 또 페퍼 같은 경우에 장애자를 도와줍니다. 또 요양원에서 노인들을 돌봅니다. 호텔에서 음식을 시키면 인공지능 로봇이 배달을 합니다. 또 여러분이 아는 표를 끊는 극장이나 기차 플랫폼이나 버스 터미널 이런 모든 곳에 인공지능들이 무인으로 서비스를 대체하고 있습니다. 앞으로 인공지능 분야에서 언어지능은 법률 전문가 서비스를 제공하면서 법률 구조비용을 절감시킬 겁니다. 인공지능의 시각 지능은 도시 범죄, 테러를 예방해서 범죄율을 감소시킬 겁니다. 공간지능은 드론 인명구조를 지원하여 골든타임 내에 인명을 구조할 겁니다. 감성지능을 이용해서 고령자들을 돌볼 거고요. 그래서 독거노인들을 도울 겁니다. 인공지능의 요약·창작 능력은 맞춤형 콘텐츠 제작에 사용될 겁니다. 따라서 이는 콘텐츠 소비 시장을 확대시키는 데 도움을 줄 거라고 예상하고 있습니다.

앞으로 인공지능 대중화 예상

2020년, 2030년에 인공지능이 어떻게 대중화될 건가에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 2020년대에 들어오면 인공지능의 맞춤형 의료진단이 널리 실현이 될 겁니다. 또 홈 사물 인터넷과 연결된 24시간 의료 서비스가 가능해질 거고요. 드론, 무인자동차에 의해서 자율로 모든 택배가 배송이 될 겁니다. 대화형 로봇, 안내, 접수, 상품 홍보 등 고객 응대 서비스를 인공지능 로봇이 대체할 겁니다. 자동 통·번역이 실현이 될 겁니다. 지금 쓰고 있는 구글 번역기나 파파고 같은 번역기들이 보다 더 완벽해져서 이제 언어를 배우는 것이 꼭 필요한 것이 아닌 옵션이 되는 시대가 조만간 올 것입니다. 로봇이 대출 등 각종 금융 상담을 할 것입니다. 지금도 특히 인공지능에서 빅데이터가 널리 대출, 투자에 사용이 되고 있지만 이제 보다 실용화, 커머셜화 될 거라고 예상하고 있습니다. 2030년이 되면 완전한 인공지능 자율주행 차가 거리를 누릴 거라고 예상하고 있습니다. 가사, 간병, 실버케어, 유아 돌봄, 교육 로봇 등이 널리 실용화될 것이라고 예상하고요. 공장 자체가 인공지능을 이용해서 완벽한 스마트 팩토리를 구현할 거라고 예상하고 있습니다. 또 인공지능이 금융, 법률 등 전문 분야에 진출을 할 것이라고 예상하고 있습니다.