AI 인공지능(Artidicial Inteligence)은 컴퓨터 시스템이 사람과 같은 지능을 가질 수 있도록 하는 기술입니다. 최근 몇년간 Ai 기술은 큰 발전을 이루어 왔으며, 우리가 일상에서 사용하는 많은 서비스와 제품에 적용되고 있습니다.
AI 기술은 크게 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Depp Learning)으로 구분됩니다. 머신러닝은 데이터를 기반으로 패턴을 학습하여 예측을 수행하는 기술이며, 딥러닝은 인공신경망을 사용하여 머신러닝 성능을 향상시키는 기술입니다.
머신러닝을 이해하려면 인공지능부터 시작해야 할 것 같습니다. 인공지능(AI)은 학습, 문제 해결, 패턴 인식 등과 같이 주로 인간 지능과 연결된 인지 문제를 해결하는 데 주력하는 컴퓨터 공학 분야입니다.
보통 AI로 줄여서 부르는 인공 지능은 로봇 공학이나 미래의 모습을 내포하고 있을 수도 있지만, AI는 공상 과학 소설에 나오는 작은 로봇을 넘어 첨단 컴퓨터 공학의 현실이 되고 있습니다.
1956년 미국 다트머스 대학에서 열린 회의에서 존 매카시는 처음으로 인공지능(AI)이란 용어를 언급하며 "기계를 인간 행동의 지식에서와 같이 행동하게 만드는 것"이라고 정의 내렸습니다.
또한, 영국의 수학자인 앨런 튜링은 컴퓨터가 사람처럼 생각할 수 있다는 견해를 제시하며, 대화를 나누어 상대방이 컴퓨터인지 사람인지를 구별할 수 없다면 그 컴퓨터는 사고할 수 있는 것으로 간주해야 한다고 주장했습니다.
이 이론은 지금까지 인공지능 분야의 기반이 되었으며, 튜링 테스트(Turing Test)라는 이름으로 인공지능을 판별하는 기준으로 활요되고 있습니다.
머신러닝은 인공지능의 세부 하위 집합입니다. 대부분 인공지능(AI), 머신러닝(Machine Learning), 딥러닝(Depp Learning)을 비슷한 내용으로 이해하고 있습니다.
인공지능은 가장 넓은 개념이며, 인공지능을 구현하는 대표적인 방법 중 하나가 바로 머신러닝입니다. 또한 딥러닝은 머신러닝의 여러 방법 중 하나의 방법론으로 인공신경망(Artificial Neural Network)의 한 종류입니다.
AI기술은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 예를 들어 음성인식 기술은 스마트폰에서의 음성검색, 가상비서, 음성메시지 등 다양한 서비스에서 사용되고 있으며, 이미지인식 기술은 얼굴인식, 자동차나 로봇의 자율주행 등에 사용됩니다.
하지만 AI기술은 여전히 한계가 있습니다. 인공지능이 인간의 지능을 완전히 대체할 수 있는지에 대한 의견은 분분합니다. 또한, 인공지능 시스템이 예측하지 못한 상황에서 오작동할 가능성도 있으며, 데이터의 편향성이나 개인정보 보호 등의 문제도 존재합니다.
AI의 활용분야
AI의 활용분야는 하위분야인 머신러닝과 딥러닝의 활용이 포함되어 있습니다.
▣ 컴퓨터 비전(Computer Vision) :
이미지 및 비디오 데이터에서 패턴을 인식하고 분석하는데 사용됩니다. 자동차, 안면인식, 보안 및 영상 처리와 같은 분야에서 사용됩니다.
▣ 시각인식 :
시각 인식 기술은 시각 명령을 이해하고 실제 작업을 처리하기 위해 머신러닝을 사용합니다. 이러한 기술은 스마트 홈 기기, 가상 비서, 음성기반 검색 엔진 등에서 사용됩니다.
▣ 자연어 처리(Natural Language Processing) :
머신러닝 기술을 사용하여 자연어 처리가 진행되고 있습니다. 텍스트에서 키워드 추출, 문장 분류, 보고서 분석, 기계 번역과 같은 작업을 수행합니다. 챗봇, 인공적인 비서, 기사 요약 등에서 사용되는 데 이러한 기술은 기계문헌, 문서요약, 감성분석 등에 사용될 수 있습니다.
▣ 음성 인식(Speech Recorfing) :
음성 데이터를 분석하여 음성 명령을 이해하고 인식하고 해석하는데 사용되며, 이는 음성 인식 소프트웨어, 음성 비서 및 기타 제어 기술에서 사용됩니다.
▣ 의료 (Healthcare) :
의료영상분석, 환자의 진단, 치유 및 건강 기록관리, 암 지단, 세포 및 목적 프로그램 개발에 사용됩니다.
▣ 금융 :
금융시장 예측, 금융거래 감지, 고객신용등급 평가, 부수 거래 감지, 금융 시장 예측, 대차 거래 지표, 대출 수요등에 사용됩니다.
▣ 제조(Manufacturing) :
생산 과정에서 발생하는 데이터를 수집하여 불량풒ㅁ 감지, 제품 불량률 예측 등에 사용됩니다.
▣ 소셜 미디어 분석 :
머신러닝을 사용하여 소셜 미디어에서 사용자의 행동 및 선호도를 분석하여 광고 성과, 제품 개발에 활용됩니다
▣ 게임 :
머신러닝을 사용하여 게임 내 특징과 적의 인공 지능을 개발하는 데 사용됩니다.
▣ 교사 학습 :
자동차 산업에서 머신러닝은 교사 학습 시스템의 핵심 기술 중 하나입니다.
이 밖에도 앞으로 인공지능 기술은 무궁무진하게 확산될 것입니다.
AI 기술 적용의 단점
AI 기술은 많은 이점과 혁신을 제공하지만, 고려해야 할 몇 가지 단점도 있습니다.
◆ 창의력 부족 :
AI 시스템은 특정 작업을 매우 잘 수행하지만, 인간의 창의성과 직관력이 부족합니다. 그들은 혁신적인 아이디어를 내거나 틀 밖에서 생각할 수 없습니다
◆ 편견
AI 시스템은 훈련되 데이터를 기반으로 편향될 수 있으며, 이는 불공정하거나 부정확한 결과로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, AI 시스템이 다양한 모집단을 대표하지 않는 데이터에 대해 교육을 받으면 모든 개인의 요구를 동등하게 인식하거나 대응하지 못할 수 있습니다.
◆ 높은 비용 :
AI 시스템을 개발하고 구현하는 것은 특히 리소스가 제한된 중소기업이나 조직에 비용이 많이 들 수 있습니다. 또한 AI 시스템을 유지하고 업데이트하려면 지속적인 투자가 필요합니다.
◆ 보안 위험 :
AI 시스템은 해킹 및 사이버 공격에 취약할 수 있으며, 이는 민감한 데이터를 손상시키고 개인 정보 보호에 위협이 될 수 있습니다
◆ 실업률 :
인공지능 시스템이 더 발전함에 따라, 그들은 특정 산업에서 인간 노동자를 대체하여 일자리 이동과 실업으로 이어질 수 있습니다.
◆ 정서적 지능의 부족 :
AI 시스템은 인간과 같은 방식으로 인간의 감정을 이해하거나 반응할 수 없으며, 이는 의미 있는 방식으로 사람들과 상호 작용하는 능력을 제한할 수 있습니다.
전반적으로 AI 기술은 많은 이점을 가지고 있지만, 이러한 단점을 고려하고 최대한 완화하기 위한 조치를 취하는 것이 중요합니다.
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