인공지능(AI: Artificial Intelligence) 이란?

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인공지능은 기억, 지각, 이해, 학습, 연상, 추론 등 인간의 지성을 필요로 하는 행위를 기계를 통해 실현하고자 하는 학문 또는 기술을 총칭합니다.

인공지능은 강한 인공지능(Strong AI)과 약한 인공지능(Weak AI)으로 구분이 가능한데, 강한 인공지능은 인간의 뇌를 시뮬레이션 하는 것을 목적으로 하는 반면, 약한 인공지능은 특정 데이터를 입력하고 프로그램을 통해 학습시킴으로써 목적에 특화된 작업을 진행할 수 있도록 하는 것이 목적입니다.

현재 상용화가 활발히 진행되고 있는 분야는 약한 인공지능의 기술 영역이며, 컴퓨터 성능의 향상과 인터넷과 빅 데이터의 등장으로 더 많은 데이터를 시스템에 전달해 빠르게 분석하는 것이 가능해졌기 때문입니다.

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인공지능 기술의 종류?

인공지능 기술 개발이 활발해짐에 따라, 다양한 종류의 인공지능 기술이 개발되고 있는데 크게 다음과 같은 기술이 연구되고 있습니다.

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■ 머신 러닝(Machine Learning)

머신 러닝이란 사람이 할 수 있거나 혹은 하기 어려운 작업을 대신 해낼 수 있는 기계를 만들어내기 위해, 기계를 학습시키는 일련의 작업을 의미합니다.

사람이 직접 짜 넣은 프로그램 없이, 수집한 수 많은 데이터를 통해 주어진 입력에 대해 올바른 출력을 하게 하는 것인데, 머신 러닝을 통해 원하는 결과를 얻기 위해서는 데이터와 러닝 모델이 필요합니다. 데이터는 말 그대로 인공지능이 수행 할 작업에 관련된 데이터를 말하며,

 

러닝 모델은 기계에게 학습시킬 작업에 대한 일종의 하나의 커다란 함수로 볼 수 있습니다.

 

이렇게 머신 러닝의 성공적인 학습을 위해 데이터를 면밀히 조사하여 자료를 정리하고, 해당 머신 러닝에 맞는 러닝 모델을 골라 입력해 주어야 합니다. 이러한 머신 러닝을 통해 해결할 수 있는 작업은 주로 ‘패턴 인식, 이상 감지, 예측’ 등이 있습니다.

■ 딥 러닝(Deep Learning)

딥 러닝이란 머신 러닝의 한 갈래로, 머신 러닝과의 차이점으로는 사용되는 러닝 모델로, 인간의 뇌에서 일어나는 의사 결정 과정을 모방하여 만든 인공 신경망 알고리즘 같은 복잡성이 높은 러닝 모델을 사용하여 머신 러닝과 달리 가공되지 않은 데이터를 바로 입력 받아서, 스스로 분석한 후 답을 내는 방식을 사용합니다.

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이러한 특징을 통해 딥 러닝은 End-to-end machine learning 이라고 불리기도 합니다.

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■ 자연어 처리

사람의 언어를 기계적으로 분석해서 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 만들고, 그러한 형태를 다시 인간이 이해할 수 있는 언어로 표현하는 제반 기술을 의미합니다.

컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 표현하고자 한다는 점에서 인공지능과 대단히 밀접한 관련이 있으며, 주로 사기 탐지, 보안, 광범위한 자동화 보조 장치 등에 사용됩니다.

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■ 음성 인식

사람이 말하는 음성 언어를 컴퓨터가 해석해 그 내용을 문자 데이터로 전환하는 처리를 말합니다. STT(Speech-to-Text)라고도 합니다. 로봇, 텔레매틱스 등 음성으로 기기제어, 정보검색이 필요한 경우에 응용됩니다.

대표적인 알고리즘은 HMM(Hidden Markov Model)으로서, 다양한 화자들이 발성한 음성들을 통계적으로 모델링하여 음향모델을 구성하며 말뭉치 수집을 통하여 언어모델을 구성합니다. 미리 기록해 둔 음성 패턴과 비교해 개인 인증 등의 용도로 사용하기도 하는데 이를 화자 인식이라고 합니다.

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인공지능의 활용 분야?

인공지능 기술 분야는 최근에 들어 주목 받기 시작한 기술 분야 이지만, 매우 빠르게 성장하고 있으며, 산업 및 소비자 측면에서 두루 적용되어 활용되고 있습니다.

■ 오퍼레이션 지원

콜 센터 업무 중, 인공지능이 음성을 인식하여 대화 내용을 문자 기반으로 기록하는 것 외에, 고객의 음성을 실시간으로 해석하고 고객의 과제를 찾아 답변에 도움이 되는 정보를 오퍼레이터 앞에 표시해줄 수 있습니다.

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■ 의료

방대한 의학적 근거를 토대로 정확한 진단을 내리는 역할을 수행할 수 있습니다. 미래에, 의학 잡지나 최신 논문 데이터, 임상 의료 데이터를 불러 들여 수십만 건에 달하는 의학적 근거를 학습한 인공지능을 실현할 수 있다면, 경험이 풍부한 숙련된 의사보다 정확한 진단을 내릴 수 있게 될 것입니다.

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■ 검색엔진

웹 사이트 내에 사용되고 있는 키워드로 그 사이트의 특징을 인식하고 학습할 수 있습니다. 그 결과, 품질 낮은 콘텐츠나 유해 콘텐츠를 구분하여 배제함으로써 검색엔진 전체가 최적화되고, 유저가 보다 편리하게 필요한 정보를 찾을 수 있도록 해 줄 것입니다.

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■ 금융

고 빈도 거래라고 불리는 거래 방법은 컴퓨터를 이용한 자동매매에 의해 확실하게 이익을 창출할 수 있습니다. 예를 들어 동일 회사의 주식에 대해 미국 시장과 영국 시장에서 같은 시간에 차이가 발행하는 경우, 저렴한 시장에서 구입하고 비싼 시장에서 판매하면 확실하게 이익을 낼 수 있습니다. 이런 주식 매입/매각의 판단을 인공지능이 담당할 수도 있습니다.

■ 유통

방문자와 온라인쇼핑몰의 데이터를 분석, 학습해 방문자가 쇼핑 중 던진 질문을 분석해 구매결정을 돕는 조언을 제공하는 서비스를 제공 할 수 있습니다. 제품 주문 시, 문자뿐만 아니라 목소리 요청을 인식해 주문을 처리할 수도 있습니다.

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■ 법률·행정

인공지능은 법률 리서치 업무 및 일반적인 법률 자문을 자연어 처리와 머신 러닝 기술을 활용해 수행하는 것이 가능하며, 자연어 기반의 질문에 답변하는 역할도 수행 가능합니다. 또한, 방대한 특허 데이터와 업무 처리과정을 학습해 특허심사청구자에게 맞춤 조언을 제공하고, 해당 특허의 적합성을 판단하는 특허심사관의 업무를 지원하는 역할을 할 수 있습니다.

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인공지능의 앞으로의 발전 방향?

앞서 언급했던 것처럼 이미 수많은 분야에서 인공지능이 적용되어 사용하고 있습니다. 대부분이 인간의 삶에서 도움이 되는 측면에서 발전하고 있는데, 대표적으로 쇼핑분야를 비롯하여 얼굴인식 기능이나 스마트 비서 서비스 등은 사람의 삶의 질을 높여줄 수 있는 인공지능 서비스입니다. 인공지능이 적용된 로봇의 경우도 사람들이 하기 꺼려하는 힘든 일, 단순한 일, 반복적인 일에 대해서 도움을 주는 방향으로 발전하고 있는데, 특히 자율주행 자동차는 올해 IT 업계의 핫 이슈로 떠오르고 있을 정도로 많은 투자를 하고 있으며 향후 인공지능 분야의 집대성이 될 가능성이 크다고 많은 전문가들이 얘기하고 있습니다.

 

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