1, AI
AI (Artificial intelligence, 인공지능) 이란, 인간처럼 생각할 수 있는 기계를 만드는 과학입니다. 전통적으로 인간 지능이 필요했던 작업들을 컴퓨터로 수행하는 것을 의미합니다.
AI 기술은 사람보다 많은 양의 데이터를 다양한 방식으로 처리할 수 있습니다. 인공지능은 인간의 지능과 유사한 방식으로 학습하고 사고하고 행동할 수 있는 컴퓨터 시스템을 개발하는 것입니다. AI는 컴퓨터 공학, 데이터 분석, 통계, 신경 과학, 철학, 심리학 등 다양한 학문의 연구 결과를 바탕으로 개발되고 있습니다.
이를 토대로 AI는 데이터 분석이나 예측, 분류, 자연어 처리, 추천, 지능형 데이터 가져오기 등을 수행할 수 있습니다. 또한 자율주행 자동차나 로봇, 의료 진단, 재정 분석, 고객 서비스 등 다양한 분야에서 활약하고 있습니다.
인공지능은 일반적으로 인간의 지능이 필요하거나 인간이 분석할 수 있는 것보다 규모가 큰 데이터를 포함하는 방식으로 추론, 학습 및 행동할 수 있는 컴퓨터 및 기계를 구축하는 것과 관련된 과학 분야입니다.
AI는 컴퓨터 공학, 데이터 분석 및 통계, 하드웨어 및 소프트웨어 엔지니어링, 언어학, 신경 과학은 물론 철학과 심리학을 포함하여 여러 학문을 포괄하는 광범위한 분야입니다.
비즈니스의 운영 수준에서 AI는 주로 머신러닝과 딥 러닝을 기반으로 하는 기술 모음으로, 데이터 분석, 예상 및 예측, 객체 분류, 자연어 처리, 추천, 지능형 데이터 가져오기 등을 수행할 수 있습니다.
2. AI역사
3. 인공지능 유형
인공지능은 개발 단계 또는 수행되는 작업에 따라 여러 가지 방법으로 구성할 수 있습니다.
예를 들어 AI 개발의 4단계가 일반적으로 인식됩니다.
1) 반응형 머신: 사전 프로그래밍된 규칙에 따라 다양한 종류의 자극에만 반응하는 제한된 AI입니다. 메모리를 사용하지 않으므로 새 데이터로 학습할 수 없습니다. 1997년 체스 챔피언인 가리 카스파로프를 이긴 IBM의 Deep Blue가 반응형 머신의 예입니다.
2) 제한된 메모리: 대부분의 최신 AI는 제한된 메모리로 간주됩니다. 일반적으로 인공 신경망이나 기타 학습 모델을 통해 새로운 데이터로 학습되므로 시간이 지남에 따라 메모리를 개선할 수 있습니다. 머신러닝의 하위 집합인 딥 러닝은 제한된 메모리 인공지능으로 간주됩니다.
3) 마음 이론 현재 마음 이론 AI는 존재하지 않지만 가능성에 대한 연구가 진행 중입니다. 이 기술은 인간의 마음을 모방할 수 있고 인간과 마찬가지로 감정을 인지하고 기억하며 사회적 상황에 맞춰 반응하는 등 인간과 동일한 의사 결정 능력을 가진 AI를 설명합니다.
4) 자기 인식: 마음 이론 AI를 한 단계 더 뛰어 넘는 자기 인식 AI는 자신의 존재를 인식하고 인간의 지적, 감정적 능력을 가진 신화적인 기계를 설명합니다. 마음 이론 AI와 마찬가지로 자기 인식 AI는 현재 존재하지 않습니다
범용 인공지능(AGI)은 머신이 사람과 마찬가지로 '감지하고, 사고하고, 행동'할 수 있는 능력입니다. AGI는 현재 존재하지 않습니다. 다음 단계는 머신이 모든 면에서 인간보다 우월한 방식으로 작동할 수 있는 초인공지능(ASI)이 될 것입니다
4. 일반적인 유형의 인공 신경망
AI의 일반적인 학습 모델 유형은 인간의 뇌에 기반하는 모델인 인공 신경망입니다.
신경망은 데이터를 분류 및 분석하는 데 사용되는 전산 노드인 인공 뉴런으로, '퍼셉트론'이라고도 합니다. 데이터는 신경망의 첫 번째 레이어에 제공되고, 각 퍼셉트론은 결정을 내린 후 이 정보를 다음 레이어의 여러 노드에 전달합니다. 레이어가 3개를 초과하는 학습 모델을 '심층신경망' 또는 '딥 러닝'이라고 합니다. 일부 최신 신경망에는 수백 또는 수천 개의 레이어가 있습니다. 최종 퍼셉트론의 출력은 객체를 분류하거나 데이터에서 패턴을 찾는 것과 같이 신경망에 설정된 작업을 수행합니다.
발생할 수 있는 가장 일반적인 인공 신경망의 유형은 다음과 같습니다.
1) 순방향 신경망(FF)은 가장 오래된 형태의 신경망 중 하나로, 출력이 달성될 때까지 데이터가 인공 뉴런층을 따라 한 방향으로 흐릅니다. 오늘날 대부분의 순방향 신경망은 여러 레이어(및 둘 이상의 '숨겨진' 레이어)가 있는 '다층순방향'으로 간주됩니다. 일반적으로 순방향 신경망은 '역전파'라는 오류 수정 알고리즘과 쌍을 이룹니다. 즉, 간단히 말해서 신경망의 결과로 시작해서 처음부터 다시 작동하여 오류를 찾아 신경망의 정확도를 향상시킵니다. 간단하지만 강력한 많은 신경망이 다층순방향입니다.
2) 순환 신경망(RNN)은 일반적으로 시계열 데이터 또는 시퀀스와 관련된 데이터를 사용한다는 점에서 순방향 신경망과 다릅니다. 네트워크의 각 노드에서 가중치를 사용하는 순방향 신경망과 달리, 순환 신경망은 현재 레이어의 출력에 따라 이전 레이어에서 발생한 일을 '메모리'로 갖습니다. 예를 들어 자연어 처리를 수행할 때 RNN은 문장에 사용되는 다른 단어를 '염두에' 둘 수 있습니다. RNN은 음성 인식, 번역 및 자막 이미지에 자주 사용됩니다.
3) 장단기 메모리(LSTM)는 메모리를 사용하여 이전 레이어에서 발생한 일을 '기억'할 수 있는 고급 RNN 형태입니다. RNN과 LTSM의 차이점은 LTSM은 '메모리 셀'을 사용하여 여러 레이어 전에 발생한 일을 기억할 수 있다는 점입니다. LSTM는 주로 음성 인식 및 예측에 사용됩니다.
4) 컨볼루셔널 신경망(CNN)에는 최신 인공지능에서 가장 일반적으로 사용되는 신경망이 일부 포함됩니다. CNN은 영상 인식에 가장 흔히 사용되는 여러 개의 개별적인 레이어(컨볼루셔널 레이어, 풀링 레이어)를 사용하여 이미지를 다시 합치기 전에(완전 연결 레이어에서) 이미지의 다른 부분을 필터링합니다. 이전의 컨볼루셔널 레이어는 추가 레이어에서 더 복잡한 특성을 찾기 전에 색상 및 모서리와 같은 이미지의 간단한 특징을 찾아볼 수도 있습니다.
5) 생성적 적대 신경망(GAN)에는 최종적으로 출력의 정확성을 개선하는 게임에서 2개의 신경망이 서로 경쟁합니다. 한 네트워크(생성기)는 다른 네트워크(분류자)에서 참 또는 거짓을 증명하려고 시도하는 예시를 생성합니다. GAN은 사실적인 이미지를 만들고 예술을 만드는 데 사용되어 왔습니다.
신 AI 애플리케이션으로 데이터를 통해 효율성을 높이고 경쟁 우위 확보
수백 년간의 이론화, 수십 년간의 연구, 수년간의 광고 이후 인공 지능은 마침내 엔터프라이즈로 진출했으며 이제 보편적인 기능이 될 것입니다. 최근 업계 설문 조사에서 응답자의 50%는 AI 이니셔티브를 구축했거나 개념 증명 단계에 있거나 내년 안으로 구축할 계획이 있다고 답했습니다.1
엔터프라이즈 AI의 속도가 점점 더 빨라지는 이유
알고리즘 분야의 최신 발전, 디지털 데이터 세트의 확산, 컴퓨팅의 발달(처리 능력 향상과 가격 하락 포함)이 엔터프라이즈를 지원하는 새로운 AI 기술을 육성하고 있습니다. 거의 모든 조직은 데이터 자산이 끊임없이 증가하고 있으며, AI는 이러한 리소스를 적절한 규모로 분석할 수단을 제공합니다.
또한 AI는 디지털 트랜스포메이션 절차에서 엔터프라이즈의 핵심 요소가 됩니다. AI는 다양한 용도의 기술로서 고객 서비스 운영과 물리적 시스템 및 사이버 보안 시스템부터 R&D 기능과 비즈니스 분석 절차에 이르기까지 거의 모든 비즈니스 프로세스에서 효율성 및 인사이트 강화 효과를 제공합니다.
5. AI 관련 최신 애플리케이션
AI는 정답의 형태를 정의할 수 있지만 그 정보를 얻는 방법을 정의할 수 없을 때 데이터에서 의미를 추출할 수 있는 고유한 기능을 가지고 있습니다. AI는 인간의 능력을 증폭하고 기하급수적으로 증가하는 데이터를 인사이트, 행동, 가치로 전환할 수 있습니다.
오늘날 AI는 의료, 제조, 정부를 포함한 산업 분야 전반의 다양한 애플리케이션에서 사용됩니다. 몇 가지 사용 사례는 다음과 같습니다.
인공지능은 우리 생활과 밀접한 관계를 맺고 있으며, 다양한 분야에서 활용하고 있습니다. 대표적으로 꾸준히 많은 관심을 받고 있는 핵심 분야를 정리하자면 다음과 같습니다.
ChatGPT는 출시 40일 만에 이용자수 1천 명을 달성했습니다. 2023년 2월 기준 추정 사용자 2억 명을 넘겼으며, 구독자는 100만 명을 달성했습니다. 업계에 따르면 국내 챗GPT 사용자 수는 220만명 수준으로 IT 대기업부터 스타트업까지 광범위하게 활용되고 있다고 합니다. 최근에는 보안 취약점이나 시장 선점 효과 등을 고려해, 자체 생성형 AI 서비스 개발에 뛰어드는 기업도 많다고 하죠. 빠른 시일 내로 ChatGPT와 견줄 만한 새로운 Application의 등장을 기대하셔도 좋을 것입니다.
전문가 시스템과 자연어 처리, 음성 인식 등의 다양한 기능이 통합된 AI 애플리케이션은 우리 생활에 ‘가상 비서’라는 이름으로 가까이에 있습니다. 최근 일상생활 뿐만 아니라 비즈니스 영역에서도 AI를 적극적으로 사용하고 있습니다.