"인공지능"의 두 판 사이의 차이
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− | '''인공지능'''<!--인공 지능-->(人工知能, '''AI''', artificial intelligence)이란 | + | '''인공지능'''<!--인공 지능-->(人工知能, '''AI''', artificial intelligence)이란 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력을 인공적으로 구현하려는 컴퓨터 과학의 세부분야 중 하나이다. 인공지능은 컴퓨터 프로그램을 이용해 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 자연어의 이해능력 등 모든 지능적인 행동들을 모방할 수 있다. 인공지능은 [[4차 산업혁명]]의 핵심 기술이다. [[인공지능 스피커]], [[챗봇]], [[숍봇]], 외국어 자동번역기, [[자율주행 자동차]], [[인공지능 로봇]] 등 인공지능 기반의 다양한 서비스와 제품이 출시되고 있다. |
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== 역사 == | == 역사 == | ||
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=== 약인공지능 === | === 약인공지능 === | ||
− | + | [[약인공지능]]<!--약한 인공지능-->(Weak AI)의 대표적인 사례로는 [[구글]]의 [[알파고]](AlphaGo)와 사진 검색 서비스, 기계 자동번역기, 스팸메일 필터링 등이 있다. 그 중 [[알파고]]는 엄청난 [[데이터베이스]]를 통해 바둑에서 이길 수 있는 확률을 계산해 착수를 결정한다. 사람들은 [[알파고]]의 엄청난 성능을 보고, [[강인공지능]]일 것이라고 생각하지만 [[알파고]]는 인간의 통제가 가능하고 바둑이라는 특정 분야에서만 인간을 앞서기 때문에 [[약인공지능]]으로 분류된다. 또 다른 약한 인공지능에는 [[IBM]]의 [[왓슨]](Watson), [[자율주행 자동차]] 및 [[텐서플로]](TensorFlow), [[아마존]]의 [[알렉사]](Alexa) [[에코]](Echo), [[애플]]의 [[시리]](Siri), [[페이스북]]의 자동 얼굴인식, [[마이크로소프트]]의 [[코타나]](Cortana), [[소프트뱅크]]의 [[페퍼]](Pepper), [[엔비디아]](nVIDIA)의 무인 자율주행 자동차, [[SK㈜ C&C]]의 [[에이브릴]](Aibril) 등이 있다. | |
− | [[약인공지능]]<!--약한 인공지능-->(Weak AI)의 대표적인 사례로는 [[구글]]의 [[알파고]](AlphaGo)와 사진 검색 서비스, 기계 자동번역기, 스팸메일 필터링 등이 있다. 그 중 [[알파고]]는 엄청난 [[데이터베이스]]를 통해 바둑에서 이길 수 있는 확률을 계산해 착수를 결정한다. 사람들은 [[알파고]]의 엄청난 성능을 보고, [[강인공지능]]일 것이라고 생각하지만 [[알파고]]는 인간의 통제가 가능하고 바둑이라는 특정 분야에서만 인간을 앞서기 때문에 [[약인공지능]]으로 분류된다. 또 다른 약한 인공지능에는 [[IBM]]의 [[왓슨]](Watson), [[ | ||
=== 강인공지능=== | === 강인공지능=== | ||
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=== 장점 === | === 장점 === | ||
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* '''인간 개입 최소화''' | * '''인간 개입 최소화''' | ||
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:인공지능은 지식에 대한 학습 시간이 필요한 인간과 달리, 학습 시간이 거의 필요 없다. 인공지능을 도입하면, 인간의 개입을 최소화하여 기계가 자동으로 인식하고 판단할 수 있다. [[국민은행]], [[롯데그룹]] 등 국내 대기업 채용 시험에서도 인공지능이 활용된다.<ref>고장석 기자, 〈[http://news.mtn.co.kr/newscenter/news_viewer.mtn?gidx=2018090315473316494 하반기 공채, 인공지능 면접관이 신입사원 뽑는다]〉, 《머니투데이방송》, 2018-09-03</ref> 인공지능이 면접을 보는 일명 '인공지능 면접관'을 도입하고 있다. 인공지능 면접관은 주관적인 평가가 있을 수 있는 인간과 달리, 객관적으로 공정한 평가를 할 수 있다. 이는 인간의 개입을 최소화하며 효율적으로 공정하게 인재를 채용할 수 있다는 점에서 큰 주목을 받고 있다. | :인공지능은 지식에 대한 학습 시간이 필요한 인간과 달리, 학습 시간이 거의 필요 없다. 인공지능을 도입하면, 인간의 개입을 최소화하여 기계가 자동으로 인식하고 판단할 수 있다. [[국민은행]], [[롯데그룹]] 등 국내 대기업 채용 시험에서도 인공지능이 활용된다.<ref>고장석 기자, 〈[http://news.mtn.co.kr/newscenter/news_viewer.mtn?gidx=2018090315473316494 하반기 공채, 인공지능 면접관이 신입사원 뽑는다]〉, 《머니투데이방송》, 2018-09-03</ref> 인공지능이 면접을 보는 일명 '인공지능 면접관'을 도입하고 있다. 인공지능 면접관은 주관적인 평가가 있을 수 있는 인간과 달리, 객관적으로 공정한 평가를 할 수 있다. 이는 인간의 개입을 최소화하며 효율적으로 공정하게 인재를 채용할 수 있다는 점에서 큰 주목을 받고 있다. | ||
* '''비용절감 효과''' | * '''비용절감 효과''' | ||
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:제조업뿐만 아니라 다양한 업종에서 인공지능이 사용되고 있는 가장 큰 이유는 비용절감 때문이다. 인공지능을 도입할 경우, 눈에 띄는 비용절감 효과를 나타내기 때문에 인공지능을 혁신의 도구로 활용하고 있다. 인공지능에게 알맞은 [[알고리즘]]을 작성해 데이터 입력 등을 제외한 모든 과정이 자동화되므로 노동 비용이 절감된다. 예를 들면 [[KT]]의 [[에너아이즈]]는 전국 모든 건물에 인공지능 기반의 에너지 건강검진을 실시하고, 인공지능과 [[빅데이터]]를 이용해 에너지 사용 패턴을 분석하고, 에너지 비용 절감 방안을 제공하는 서비스이다.<ref>KT 에스테이트, 〈[https://m.post.naver.com/viewer/postView.nhn?volumeNo=9001505&memberNo=38249019&vType=VERTICAL 여름철, 전기료 폭탄 방지법… 건물에 심어진 기술]〉, 《네이버 포스트》, 2017-08-23</ref> 실제로 대구의 한 아파트에서 이 서비스를 통해 연간 아파트 공용 전기요금의 약 70%를 절약했다. | :제조업뿐만 아니라 다양한 업종에서 인공지능이 사용되고 있는 가장 큰 이유는 비용절감 때문이다. 인공지능을 도입할 경우, 눈에 띄는 비용절감 효과를 나타내기 때문에 인공지능을 혁신의 도구로 활용하고 있다. 인공지능에게 알맞은 [[알고리즘]]을 작성해 데이터 입력 등을 제외한 모든 과정이 자동화되므로 노동 비용이 절감된다. 예를 들면 [[KT]]의 [[에너아이즈]]는 전국 모든 건물에 인공지능 기반의 에너지 건강검진을 실시하고, 인공지능과 [[빅데이터]]를 이용해 에너지 사용 패턴을 분석하고, 에너지 비용 절감 방안을 제공하는 서비스이다.<ref>KT 에스테이트, 〈[https://m.post.naver.com/viewer/postView.nhn?volumeNo=9001505&memberNo=38249019&vType=VERTICAL 여름철, 전기료 폭탄 방지법… 건물에 심어진 기술]〉, 《네이버 포스트》, 2017-08-23</ref> 실제로 대구의 한 아파트에서 이 서비스를 통해 연간 아파트 공용 전기요금의 약 70%를 절약했다. | ||
=== 단점 === | === 단점 === | ||
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* '''인공지능의 한계''' | * '''인공지능의 한계''' | ||
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:인공지능은 철저히 학습된 상황에서 가장 좋은 결과를 도출해 낸다. 따라서 학습되지 않은 상황에서는 어떤 결과가 맞는지 틀린지 판단할 수 없다는 단점이 있다. 인공지능은 주어진 문제를 해결하는 능력은 인간보다 뛰어나다고 할 수 있지만, 문제를 판단하는 것은 아직까지는 인간만이 할 수 있는 능력이다. 또한 인공지능은 인간과 달리 주변에서 영감을 얻거나 자신이 느낀 감정을 표현하기 어렵다. | :인공지능은 철저히 학습된 상황에서 가장 좋은 결과를 도출해 낸다. 따라서 학습되지 않은 상황에서는 어떤 결과가 맞는지 틀린지 판단할 수 없다는 단점이 있다. 인공지능은 주어진 문제를 해결하는 능력은 인간보다 뛰어나다고 할 수 있지만, 문제를 판단하는 것은 아직까지는 인간만이 할 수 있는 능력이다. 또한 인공지능은 인간과 달리 주변에서 영감을 얻거나 자신이 느낀 감정을 표현하기 어렵다. | ||
* '''인공지능의 법적 책임''' | * '''인공지능의 법적 책임''' | ||
− | + | :인공지능의 [[알고리즘]]의 실수로 불법 행위나 피해가 발생했을 경우, 알고리즘 작성자에게 피해를 물어야 할지, 아니면 해당 인공지능 시스템을 이용한 사람이 문제인지, 법적인 책임소재 문제가 있다.<ref>양사록 기자, 〈[http://www.sedaily.com/NewsView/1OFSJCNLG1 인공지능 피해, 법적 책임은 누가]〉, 《서울경제》, 2017-05-04</ref> 예를 들면 인공지능의 의료행위 중 오진이 발생하거나 [[자율주행 자동차]]를 이용하던 중 교통사고가 발생할 경우 피해와 사고에 대한 책임의 대상에 대한 명확한 법의 규제가 없다. 따라서 이에 대한 세밀한 법제화가 필요하지만, 인공지능의 자율성과 인간의 통제권을 어떻게 조화해 법을 규제시킬지에 대해선 현행 법률의 체계로는 답을 정할 수 없다는 것이 전문가들의 입장이다. | |
− | :인공지능의 [[알고리즘]]의 실수로 불법 행위나 피해가 발생했을 경우, 알고리즘 작성자에게 피해를 물어야 할지, 아니면 해당 인공지능 시스템을 이용한 사람이 문제인지, 법적인 책임소재 문제가 있다.<ref>양사록 기자, 〈[http://www.sedaily.com/NewsView/1OFSJCNLG1 인공지능 피해, 법적 책임은 누가]〉, 《서울경제》, 2017-05-04</ref> 예를 들면 인공지능의 의료행위 중 오진이 발생하거나 [[ | ||
* '''인공지능의 공포와 위험성''' | * '''인공지능의 공포와 위험성''' | ||
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:인공지능이 모든 영역으로 확대되어 발전하면서 편리함은 늘어났지만 무분별한 인공지능의 발전이 인간에게 점점 위협이 될 가능성이 있다. 인간은 새로운 기술들이 올바른 궤도로 나아가지 않을 수 있음을 항상 경계해야 한다. 영화 《[[터미네이터]]》에 등장하는 [[스카이넷]]을 보면, 기계가 인간에게 반기를 들면 어떤 끔찍한 일이 일어나는지 알 수 있다.<ref>Glenn McDonald, 〈[http://www.ciokorea.com/slideshow/25924 현실로 다가온 영화 터미네이터 속 기술들]〉, 《CIO코리아》, 2015-07-15</ref> 영화 속에서 스카이넷은 가상의 시스템으로 스스로 학습하고 생각하는 인공지능이다. 스카이넷은 인간이 자신의 발전에 두려움을 느껴 자신의 시스템을 셧다운하려고 하자, 인류를 적으로 간주해 공격한다. 이는 최악의 시나리오가 반영된 기계 공포론을 대변한다. | :인공지능이 모든 영역으로 확대되어 발전하면서 편리함은 늘어났지만 무분별한 인공지능의 발전이 인간에게 점점 위협이 될 가능성이 있다. 인간은 새로운 기술들이 올바른 궤도로 나아가지 않을 수 있음을 항상 경계해야 한다. 영화 《[[터미네이터]]》에 등장하는 [[스카이넷]]을 보면, 기계가 인간에게 반기를 들면 어떤 끔찍한 일이 일어나는지 알 수 있다.<ref>Glenn McDonald, 〈[http://www.ciokorea.com/slideshow/25924 현실로 다가온 영화 터미네이터 속 기술들]〉, 《CIO코리아》, 2015-07-15</ref> 영화 속에서 스카이넷은 가상의 시스템으로 스스로 학습하고 생각하는 인공지능이다. 스카이넷은 인간이 자신의 발전에 두려움을 느껴 자신의 시스템을 셧다운하려고 하자, 인류를 적으로 간주해 공격한다. 이는 최악의 시나리오가 반영된 기계 공포론을 대변한다. | ||
== 활용 분야 == | == 활용 분야 == | ||
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인공지능(AI)은 다양한 분야에 적용되어 문제 해결에 기여하고 있다. 인공지능은 여러 요소 중 문제 해결에 필요한 기술을 분야에 맞게 활용할 수 있는 도구로 활용된다. | 인공지능(AI)은 다양한 분야에 적용되어 문제 해결에 기여하고 있다. 인공지능은 여러 요소 중 문제 해결에 필요한 기술을 분야에 맞게 활용할 수 있는 도구로 활용된다. | ||
* '''자연어 처리'''(natural language processing) : 자연어 처리란 인간의 언어를 컴퓨터에서 인식하도록 하는 기술을 말한다. 이 분야에서 상용화되는 자동번역 시스템은 이미 오래 전부터 도입되어 효율성이 입증되었다. | * '''자연어 처리'''(natural language processing) : 자연어 처리란 인간의 언어를 컴퓨터에서 인식하도록 하는 기술을 말한다. 이 분야에서 상용화되는 자동번역 시스템은 이미 오래 전부터 도입되어 효율성이 입증되었다. | ||
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== 관련 기업 == | == 관련 기업 == | ||
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=== 국내기업 === | === 국내기업 === | ||
* '''[[삼성전자㈜]]''' : 삼성전자㈜가 개발한 [[빅스비]](Bixby)는 갤럭시 S8 이후 출시 된 대부분의 삼성 디바이스에 서비스되는 인공지능 기반의 개인 비서 소프트웨어이다. 전화, 문자, 알람 등 다양한 일을 할 수 있고, 스마트싱즈(SmartThings)에 다양한 스마트 기기를 연결하여 목소리만 사용해서 기기를 작동시킬 수 있으며, 빅스비 마켓 플레이스, 빅스비 루틴 등을 사용해 사용자는 빅스비를 해당 사용자만의 빅스비로 만들 수 있다. 또한 다양한 명령어들을 하나의 단축 명령어로 만들어 사용할 수 있다.<ref>삼성 빅스비 공식 홈페이지 - https://www.samsung.com/sec/apps/bixby/</ref> | * '''[[삼성전자㈜]]''' : 삼성전자㈜가 개발한 [[빅스비]](Bixby)는 갤럭시 S8 이후 출시 된 대부분의 삼성 디바이스에 서비스되는 인공지능 기반의 개인 비서 소프트웨어이다. 전화, 문자, 알람 등 다양한 일을 할 수 있고, 스마트싱즈(SmartThings)에 다양한 스마트 기기를 연결하여 목소리만 사용해서 기기를 작동시킬 수 있으며, 빅스비 마켓 플레이스, 빅스비 루틴 등을 사용해 사용자는 빅스비를 해당 사용자만의 빅스비로 만들 수 있다. 또한 다양한 명령어들을 하나의 단축 명령어로 만들어 사용할 수 있다.<ref>삼성 빅스비 공식 홈페이지 - https://www.samsung.com/sec/apps/bixby/</ref> | ||
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=== 해외기업 === | === 해외기업 === | ||
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* '''[[IBM]]''' : IBM의 [[왓슨]](Watson)은 머신러닝의 혁신적인 최신 기술을 기반으로 하는 인공지능 라이프사이클을 자동화할 수 있도록 해주는 개방형 멀티클라우드 플랫폼이다. 왓슨을 적용한 제품에는 비즈니스를 위한 대화 형 AI 도우미인 왓슨 어시스턴트(Watson Assistant), 인공지능, 머신러닝 및 자동화의 최신 기술을 위험 및 규정 준수 프로세스에 적용한 IBM 레그테크(IBM RegTech), 비즈니스 데이터에서 해답과 인사이트를 발굴하는 왓슨 디스커버리(Watson Discovery), 그리고 인공지능을 사용하여 제목, 글 머리 기호, 표 및 텍스트 간의 관계를 식별하고 이해하여 계약 검토를 간소화시킬 수 있는 왓슨 컴페어앤컴플리(Watson Compare & Comply)가 있다.<ref>IBM 왓슨 공식 홈페이지 - https://www.ibm.com/watson?lnk=hmhpmpr_buwa</ref> | * '''[[IBM]]''' : IBM의 [[왓슨]](Watson)은 머신러닝의 혁신적인 최신 기술을 기반으로 하는 인공지능 라이프사이클을 자동화할 수 있도록 해주는 개방형 멀티클라우드 플랫폼이다. 왓슨을 적용한 제품에는 비즈니스를 위한 대화 형 AI 도우미인 왓슨 어시스턴트(Watson Assistant), 인공지능, 머신러닝 및 자동화의 최신 기술을 위험 및 규정 준수 프로세스에 적용한 IBM 레그테크(IBM RegTech), 비즈니스 데이터에서 해답과 인사이트를 발굴하는 왓슨 디스커버리(Watson Discovery), 그리고 인공지능을 사용하여 제목, 글 머리 기호, 표 및 텍스트 간의 관계를 식별하고 이해하여 계약 검토를 간소화시킬 수 있는 왓슨 컴페어앤컴플리(Watson Compare & Comply)가 있다.<ref>IBM 왓슨 공식 홈페이지 - https://www.ibm.com/watson?lnk=hmhpmpr_buwa</ref> | ||
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* '''[[바이두]]'''(Baidu) | * '''[[바이두]]'''(Baidu) | ||
− | # 아폴로(Apollo) : 오픈소스 [[자율주행 자동차]] 기술 플랫폼이다. 아폴로를 적용한 기술에는 아폴로를 통해 | + | # 아폴로(Apollo) : 오픈소스 [[자율주행 자동차]] 기술 플랫폼이다. 아폴로를 적용한 기술에는 아폴로를 통해 자율주행 택시인 [[로보택시]](Robotaxi), 자율주행 미니버스인 [[아폴로 미니버스]](Apollo Minibus), 바이두의 인공지능 및 빅데이터 기능에 의존하여 자동차 산업의 지능화된 업그레이드를 추진하는 아폴로 지능형 자동차 클라우드(Apollo Intelligent Automobile Cloud) 등이 있다.<ref>바이두 아폴로 공식 홈페이지 - https://apollo.auto/index.html</ref> |
# 듀얼OS(DuerOS) : 머신러닝을 통해 사용자가 말한 내용과 이후 말하려는 내용을 알고, 다양한 상호작용을 통해 사용자에게 편의를 제공하는 대화형 인공 지능 운영 체제이다. 듀얼OS가 적용된 제품에는 스마트 헤드폰, [[스마트폰]], 스마트 스피커 등이 있고<ref>바이두 듀얼OS 홈페이지 - https://dueros.baidu.com/en/index.html</ref>, 그중 아폴로에 적용된 듀얼OS는 스마트 지도, 음악 및 비디오 리소스, 그리고 사용자의 행동에 따른 미니 앱들 등 다양한 기능을 제공한다.<ref>바이두 아폴로 공식 홈페이지 중 듀얼OS - https://apollo.auto/platform/dueros/dueros.html</ref> | # 듀얼OS(DuerOS) : 머신러닝을 통해 사용자가 말한 내용과 이후 말하려는 내용을 알고, 다양한 상호작용을 통해 사용자에게 편의를 제공하는 대화형 인공 지능 운영 체제이다. 듀얼OS가 적용된 제품에는 스마트 헤드폰, [[스마트폰]], 스마트 스피커 등이 있고<ref>바이두 듀얼OS 홈페이지 - https://dueros.baidu.com/en/index.html</ref>, 그중 아폴로에 적용된 듀얼OS는 스마트 지도, 음악 및 비디오 리소스, 그리고 사용자의 행동에 따른 미니 앱들 등 다양한 기능을 제공한다.<ref>바이두 아폴로 공식 홈페이지 중 듀얼OS - https://apollo.auto/platform/dueros/dueros.html</ref> | ||
# 패들패들(PaddlePaddle) : 사용하기 쉽고 효율적이며 유연한 확장 가능한 딥러닝 플랫폼이다. 패들패들은 사용자가 자주 사용하는 부분에 대한 초대형 딥러닝 병렬 교육을 동시에 지원하고, 수백개의 노드에 대한 효율적인 병렬 교육을 지원한다. 패들패들의 자연 언어 처리는 효율적인 중국어 응용 프로그램 작업 및 기본 모델을 제공하고, 동일한 유형의 작업을 가진 서로 다른 네트워크에서 삽입 및 제거와 빠르게 교체할 수 있다. 텍스트 분류, 시퀀스 주석, 시맨틱 표현, 시맨틱 매칭 및 기타 자연 언어 처리 작업을 다루는 포괄적이고 풍부한 중국어 처리 작업을 제공한다.<ref>바이두 패들패들 공식 홈페이지 - https://paddlepaddle.org.cn/</ref> | # 패들패들(PaddlePaddle) : 사용하기 쉽고 효율적이며 유연한 확장 가능한 딥러닝 플랫폼이다. 패들패들은 사용자가 자주 사용하는 부분에 대한 초대형 딥러닝 병렬 교육을 동시에 지원하고, 수백개의 노드에 대한 효율적인 병렬 교육을 지원한다. 패들패들의 자연 언어 처리는 효율적인 중국어 응용 프로그램 작업 및 기본 모델을 제공하고, 동일한 유형의 작업을 가진 서로 다른 네트워크에서 삽입 및 제거와 빠르게 교체할 수 있다. 텍스트 분류, 시퀀스 주석, 시맨틱 표현, 시맨틱 매칭 및 기타 자연 언어 처리 작업을 다루는 포괄적이고 풍부한 중국어 처리 작업을 제공한다.<ref>바이두 패들패들 공식 홈페이지 - https://paddlepaddle.org.cn/</ref> | ||
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== 평가 == | == 평가 == | ||
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=== 긍정적 평가 === | === 긍정적 평가 === | ||
[[스카이프]]의 공동설립자 [[얀 탈린]](Jaan Tallinn)은 현재 인공지능에 대해 그렇게 걱정하지 않아도 된다고 하면서, 인공지능을 통해 수익을 창출한다는 점에서 인공지능을 긍정적으로 평가했다. 또한 "현재는 업계와 학계에서 인공지능에 대해 공포심을 자극하는 것이 무엇인지 합의해가는 것이 중요하다고 본다."라고 말했다. [[스티브 잡스]]와 함께 [[애플]]의 공동 창업자인 [[스티브 워즈니악]](Steve Wozniak)은 "인공지능이 미래에 인류에게 나쁜 결과를 초래할 수도 있다고 생각한다. 미래에 기계가 사람보다 똑똑해질 것이나 인류보다 더 똑똑해진다면 인류가 필요하다는 사실도 깨달을 것"이라고 말하며, 인공지능에 대해 그렇게 걱정할 필요가 없다는 의견을 내보였다.<ref>Techworld Staff, 〈[http://www.ciokorea.com/news/38765 "나는 우려한다"··· 인공지능에 관한 경고 12선]〉, 《CIO코리아》, 2018-07-02</ref> | [[스카이프]]의 공동설립자 [[얀 탈린]](Jaan Tallinn)은 현재 인공지능에 대해 그렇게 걱정하지 않아도 된다고 하면서, 인공지능을 통해 수익을 창출한다는 점에서 인공지능을 긍정적으로 평가했다. 또한 "현재는 업계와 학계에서 인공지능에 대해 공포심을 자극하는 것이 무엇인지 합의해가는 것이 중요하다고 본다."라고 말했다. [[스티브 잡스]]와 함께 [[애플]]의 공동 창업자인 [[스티브 워즈니악]](Steve Wozniak)은 "인공지능이 미래에 인류에게 나쁜 결과를 초래할 수도 있다고 생각한다. 미래에 기계가 사람보다 똑똑해질 것이나 인류보다 더 똑똑해진다면 인류가 필요하다는 사실도 깨달을 것"이라고 말하며, 인공지능에 대해 그렇게 걱정할 필요가 없다는 의견을 내보였다.<ref>Techworld Staff, 〈[http://www.ciokorea.com/news/38765 "나는 우려한다"··· 인공지능에 관한 경고 12선]〉, 《CIO코리아》, 2018-07-02</ref> | ||
=== 부정적 평가 === | === 부정적 평가 === | ||
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[[스페이스엑스]]의 설립자이자 [[테슬라]] CEO인 [[일론 머스크]](Elon Musk)는 "인간인 독재자는 죽음을 피할 수 없지만 인공지능에겐 죽임이란 없으니 인공지능은 영원히 살 것이며, 인간이 피할 수 없는 불멸의 독재자를 접하게 된다는 것이다."라고 말했다. 또한 그는 인공지능형 무기가 테러리스트나 독재자에게 악용되어 범죄에 이용될 수 있다며 인공지능의 위험성을 경고했다. | [[스페이스엑스]]의 설립자이자 [[테슬라]] CEO인 [[일론 머스크]](Elon Musk)는 "인간인 독재자는 죽음을 피할 수 없지만 인공지능에겐 죽임이란 없으니 인공지능은 영원히 살 것이며, 인간이 피할 수 없는 불멸의 독재자를 접하게 된다는 것이다."라고 말했다. 또한 그는 인공지능형 무기가 테러리스트나 독재자에게 악용되어 범죄에 이용될 수 있다며 인공지능의 위험성을 경고했다. | ||
== 전망 == | == 전망 == | ||
+ | [[4차 산업혁명]] 시대가 도래하면서 인공지능은 인간이 따라갈 수 없는 속도로 빠르게 발전하여 조만간 인간보다 탁월한 능력으로 인공지능이 인간을 대체하게 되는 것이 아니냐는 우려의 목소리도 나온다. 일부 학자들은 [[약인공지능]], [[강인공지능]]을 넘어 인간보다 더 우월한 존재인 [[초인공지능]] 시대도 가능하다고 말한다. [[초인공지능]]이 실현되었을 때 발생되는 윤리적, 도적적인 문제로 부정적인 평가와 우려가 나오지만, 인공지능은 미래 산업의 핵심 기술이 될 것이 확실하다. 따라서 빠르게 발전하고 있는 인공지능을 마냥 두려워하기보다 올바른 방향으로 어떻게 활용하면 인간의 삶의 풍요롭게 해줄지 고민해야 할 시점이다. 인공지능은 앞으로 활용가능성이 무궁무진하다. 향후 어떤 나라가 빠르게 변화하는 인공지능 기술에 적응하고 적극 활용하여 주도하느냐에 따라 그 나라가 향후 미래의 주역이 될 것은 명백하다. | ||
− | + | == 동영상 == | |
+ | <youtube>Udkc6rkH_CQ</youtube> | ||
{{각주}} | {{각주}} | ||
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* [[4차 산업혁명]] | * [[4차 산업혁명]] | ||
* [[사물인터넷]] | * [[사물인터넷]] | ||
+ | {{글 숨김 끝}} | ||
− | {{인공지능 | + | {{인공지능 서비스}} |
− | {{인공지능 | + | {{인공지능 로봇}} |
− | {{인공지능 | + | {{인공지능 기술}} |
+ | {{인공지능 기업}} | ||
{{인공지능 인물}} | {{인공지능 인물}} | ||
− | + | ||
+ | [[분류:인공지능]] |
2024년 11월 29일 (금) 00:17 기준 최신판
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인공지능(人工知能, AI, artificial intelligence)이란 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력을 인공적으로 구현하려는 컴퓨터 과학의 세부분야 중 하나이다. 인공지능은 컴퓨터 프로그램을 이용해 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 자연어의 이해능력 등 모든 지능적인 행동들을 모방할 수 있다. 인공지능은 4차 산업혁명의 핵심 기술이다. 인공지능 스피커, 챗봇, 숍봇, 외국어 자동번역기, 자율주행 자동차, 인공지능 로봇 등 인공지능 기반의 다양한 서비스와 제품이 출시되고 있다.
목차역사[편집]인공지능이라는 용어는 1956년 디지털 역사에 지대한 공헌을 한 사람들이 참여한 미국의 다트머스 회의(Dartmouth Conference)에서 처음 언급되었다. 이 회의에서 인공지능이라는 분야를 확립하였다. 이 회의를 개최한 존 매카시(John McCarthy) 교수는 인공지능을 인간의 지능으로 할 수 있는 학습, 사고, 행동, 자기계발 등을 컴퓨터가 할 수 있도록 연구하는 것이라고 정의했다. 인공지능이 처음 확립된 1950년대부터 1980년대까지 인간의 모든 지능을 기계에 부여할 수 있다는 믿음을 기반으로 여러 연구자들이 이 분야에 뛰어들어 인공지능 연구는 전성기를 맞이하였다. 하지만 그 초기의 믿음과 달리 1980년대 이후 인간의 지능을 컴퓨터가 제대로 실현하기에는 무리가 있다는 의견이 제기되고, 범용성이 부족하다는 치명적인 약점 때문에 인공지능은 이후 반세기 동안 비주류로 취급되어 왔다. 그러던 중 캐나다 토론토 대학교의 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 교수 연구팀이 딥러닝(deep learning) 기술을 활용해 인간의 뇌를 닮은 심층신경망을 안정적으로 훈련하는 데 성공했다. 원래 딥러닝은 사물이나 데이터를 분류하는데 사용하는 기술이었다. 딥러닝 방식이 인공지능 연구의 다양한 분야에 적용되면서, 인공지능이 제4차 산업혁명의 핵심 기술로 발전할 가능성이 보이며, 인공지능 연구 전성 시대가 다시 시작되었다. 인공지능이 한국에 널리 알려진 계기는 2016년 3월 세계 최강 바둑기사 이세돌 9단과 알파고(AlphaGo)의 대결이었다. 인공지능이 발전해도 인간의 두뇌는 따라갈 수 없다고 생각했던 사람들은 이 대결에서 이세돌이 4:1로 패배하자 큰 충격을 받았다. 알파고에 대해 자세히 보기 근래에는 일상생활 곳곳에 인공지능을 기반으로 한 다양한 서비스와 제품들이 출시되고 있다. 인공지능 스피커가 아침마다 알람과 함께 날씨와 뉴스를 알려주고 번역이 필요하면 자동으로 번역해주며 냉장고에서 요리의 레시피를 알려주기도 한다. 이런 생활형 인공지능에는 LG전자의 인공지능 브랜드인 씽큐(ThinQ)의 가전제품, KT의 기가지니(GiGA Genie), 네이버의 클로바(Clova) 등이 있다. 종류[편집]인공지능은 크게 약인공지능(Weak AI), 강인공지능(Strong AI), 초인공지능(Super AI)의 3가지의 종류로 분류된다. 약한 인공지능은 미리 정의된 규칙에 의해 인지 능력을 필요로 하지 않는 정도의 특정영역의 문제를 푸는 기술이다. 약인공지능과 대비되는 강한 인공지능은 기계가 진짜 인간과 같은 지성과 감정, 자의식과 인지능력을 가지고 문제를 해결할 수 있는 인간형 인공지능을 말한다. 초인공지능은 모든 면에서 인간을 능가하는 능력을 가진 초인적 존재를 말한다. 인공지능은 특정 분야에서 인간보다 우수한 지능을 가진 약인공지능 단계에서 시작하여, 모든 분야에서 인간과 동일한 지능을 가진 강인공지능 단계를 거쳐, 궁극적으로 모든 면에서 인간을 능가하는 초인공지능 단계로 발전할 것으로 예측하고 있다. 약인공지능[편집]약인공지능(Weak AI)의 대표적인 사례로는 구글의 알파고(AlphaGo)와 사진 검색 서비스, 기계 자동번역기, 스팸메일 필터링 등이 있다. 그 중 알파고는 엄청난 데이터베이스를 통해 바둑에서 이길 수 있는 확률을 계산해 착수를 결정한다. 사람들은 알파고의 엄청난 성능을 보고, 강인공지능일 것이라고 생각하지만 알파고는 인간의 통제가 가능하고 바둑이라는 특정 분야에서만 인간을 앞서기 때문에 약인공지능으로 분류된다. 또 다른 약한 인공지능에는 IBM의 왓슨(Watson), 자율주행 자동차 및 텐서플로(TensorFlow), 아마존의 알렉사(Alexa) 에코(Echo), 애플의 시리(Siri), 페이스북의 자동 얼굴인식, 마이크로소프트의 코타나(Cortana), 소프트뱅크의 페퍼(Pepper), 엔비디아(nVIDIA)의 무인 자율주행 자동차, SK㈜ C&C의 에이브릴(Aibril) 등이 있다. 강인공지능[편집]강인공지능(Strong AI)은 바둑이나 외국어 번역과 같은 특수한 분야뿐 아니라, 모든 분야에서 인간과 동등하거나 우월한 능력을 가진 인공지능이다. '범용 인공지능'이라고도 한다. 공상 과학 소설(SF)이나 영화 속에 자주 등장하는 인공지능 로봇들이 대표적인 예다. 영화 《터미네이터》에 등장하는 스카이넷이 대표적인 강인공지능이다. 초인공지능[편집]초인공지능(Super AI)은 모든 면에서 인간의 능력을 훨씬 초월하는 인공지능이다. 인공지능이 일단 강인공지능 단계에 접어들면, 계속하여 자체 기능 개선을 통해 초인공지능 단계로 이행할 것으로 예측하고 있다. 초인공지능의 능력의 한계는 현재 인간의 상상을 초월하는 범위로서, 인간은 초인공지능에 대해 이해하기 어렵다고 한다. 초인공지능이 구현될 경우, 인류는 초인공지능의 도움으로 영생을 누리거나 아니면, 열등한 종으로 분류되어 멸종될 가능성도 있다고 한다. 특징[편집]장점[편집]
단점[편집]
활용 분야[편집]인공지능(AI)은 다양한 분야에 적용되어 문제 해결에 기여하고 있다. 인공지능은 여러 요소 중 문제 해결에 필요한 기술을 분야에 맞게 활용할 수 있는 도구로 활용된다.
관련 기업[편집]국내기업[편집]
해외기업[편집]
평가[편집]긍정적 평가[편집]스카이프의 공동설립자 얀 탈린(Jaan Tallinn)은 현재 인공지능에 대해 그렇게 걱정하지 않아도 된다고 하면서, 인공지능을 통해 수익을 창출한다는 점에서 인공지능을 긍정적으로 평가했다. 또한 "현재는 업계와 학계에서 인공지능에 대해 공포심을 자극하는 것이 무엇인지 합의해가는 것이 중요하다고 본다."라고 말했다. 스티브 잡스와 함께 애플의 공동 창업자인 스티브 워즈니악(Steve Wozniak)은 "인공지능이 미래에 인류에게 나쁜 결과를 초래할 수도 있다고 생각한다. 미래에 기계가 사람보다 똑똑해질 것이나 인류보다 더 똑똑해진다면 인류가 필요하다는 사실도 깨달을 것"이라고 말하며, 인공지능에 대해 그렇게 걱정할 필요가 없다는 의견을 내보였다.[21] 부정적 평가[편집]스페이스엑스의 설립자이자 테슬라 CEO인 일론 머스크(Elon Musk)는 "인간인 독재자는 죽음을 피할 수 없지만 인공지능에겐 죽임이란 없으니 인공지능은 영원히 살 것이며, 인간이 피할 수 없는 불멸의 독재자를 접하게 된다는 것이다."라고 말했다. 또한 그는 인공지능형 무기가 테러리스트나 독재자에게 악용되어 범죄에 이용될 수 있다며 인공지능의 위험성을 경고했다. 전망[편집]4차 산업혁명 시대가 도래하면서 인공지능은 인간이 따라갈 수 없는 속도로 빠르게 발전하여 조만간 인간보다 탁월한 능력으로 인공지능이 인간을 대체하게 되는 것이 아니냐는 우려의 목소리도 나온다. 일부 학자들은 약인공지능, 강인공지능을 넘어 인간보다 더 우월한 존재인 초인공지능 시대도 가능하다고 말한다. 초인공지능이 실현되었을 때 발생되는 윤리적, 도적적인 문제로 부정적인 평가와 우려가 나오지만, 인공지능은 미래 산업의 핵심 기술이 될 것이 확실하다. 따라서 빠르게 발전하고 있는 인공지능을 마냥 두려워하기보다 올바른 방향으로 어떻게 활용하면 인간의 삶의 풍요롭게 해줄지 고민해야 할 시점이다. 인공지능은 앞으로 활용가능성이 무궁무진하다. 향후 어떤 나라가 빠르게 변화하는 인공지능 기술에 적응하고 적극 활용하여 주도하느냐에 따라 그 나라가 향후 미래의 주역이 될 것은 명백하다. 동영상[편집]
각주[편집]
참고자료[편집]
같이 보기[편집] |
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