[AI를 활용한 공공서비스 기획 강의 감상문] 1) 인공지능이란 무엇인가

 

 

목차

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 Ⅰ.  서론

1.  강의의 목적

Ⅱ.  본문 

1. 인공지능 및 인공지능 기술의 정의 
2. 인공지능 기술의 종류와 특성 
3. 인공지능 기술 발전 역서와 전망 
4. 강의를 듣고 나의 생각

 

 

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Ⅰ. 인공지능이란 무엇인가

 

1.  강의의 목적

 

인공지능 서비스가 일상에 녹아들어있다. 

하지만 직장 생활에서는 인공지능과는 거리가 멀다. 

인공지능이 소모성 업무를 하고 나는 좀더 중요한 업무를 했으면 하는 생각을 누구든 할 것이다. 

 

이 강의는 인공지능의 정의부터 공공서비스에서의 활용까지 다양한 내용을 다룬다고 한다. 

 

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Ⅱ. 본문

 

1-1.  인공지능의 정의 

 

인공지능이란 인공적으로 만들어지는 지능을 말한다고 한다. 

여기서 지능이란 사람을 동물과 구분하는 중요한 특성으로서, 

배우고 이해하며 학습적으로 지각하여 사고하며 해결하는 것이라고 한다. 

 

→  학습 > 이해 > 지각 > 이성적 사고 > 문제해결

 (외부 환경의 변화에 따라 적절히 행동할 수 있는 능력)

 

즉 인공지능이란

지각, 인지, 이해, 학습, 추론 등의 능력으로 사람처럼 학습하고 행동(모방)할 수 있는 컴퓨터 프로그램 기반의 시스템을 말한다. 

인공지능은 컴퓨터 개발을 성공하자마자 컴퓨터 시스템의 목표점으로 등장한 개념으로

오래전부터 공상과학 만화, 소설, 영화의 주제로 많이 다루어졌었다. 

주로, 자의식이 생긴 로봇과 위기의식을 느끼는 인간의 대립구조를 주제로 나온다. 

 

이렇게 인간의 마음을 갖는 인공지능을 강한 인공지능이라고 하는데, 아래와 같이 정의 된다. 

→ 강한 인공지능이란 인간의 능력을 넘어서 초지능으로 진화해서 인류의 위협이 될 수 있다고 함. 

→ 약한 인공지능이란 인간을 돕기 위해 프로그램된 도구로서 인류에 도움이 됨. 

 

하지만 자의식을 가진 인공지능을 개발하는 것은 사실상 거의 불가능하다고 한다. 

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1-2.  인공지능 기술의 정의 

 

인공지능 시스템의 실현을 위한 방법 및 도구를 인공지능 기술이라고 한다.

→ 즉 인공지능 기술이란 인공지능을 실현하기 위한 기술의 총칭을 뜻한다.

지능정보사회 중장기 종합대책에 따르면, 인공지능 기술의 뜻을 엄밀히 규정하고 있다. 

→ 인공지능 기술이란, 

언어, 음성, 시각, 감성 등 인간의 인지능력과 학습, 추론 등의 지능을 구현하는 기술을 말하며,

하드웨어, 소프트웨어 기술 뿐 아니라, 뇌과학, 산업 수학 기추기술을 포함한다. 

이를 토대로 살펴보면, 

스마트 스피커의 경우 음성인식 기술과 함께, 언어이해 기술, 검색어에 맞게 답을 해주는, "학습/추론 알고리즘"과 더불어

물리적 하드웨어와 소프트웨어 시스템, 이외에 설계와 구현의 밑바탕이 되는 모든 기술을 포함한다. 

 

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2.  인공지능 기술의 종류와 특성 

 

인공지능 기술의 종류는 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 

→ 학습 및 추론 알고리즘

→ 응용 기술

 

1) 학습 및 추론 알고리즘

→ 기계학습

데이터에서 패턴을 찾아 일반화 하는 귀납적 추론을 말한다. 

즉, 주어진 데이터가 있을 때, 기계가 스스로 학습하여 숨겨진 패턴을 파악하고(일반적 원리 성립)

새로운 데이터가 주어지면, 찾은 패턴을 적용하여(일반적 원리 적용) 적절히 처리하는 것이다. 

 

→ 기계추론

인간의 추론인 연역적 사고방식을 모방하는 것을 말한다. 

즉, 지식과 개념, 지식 간의 관계 사이에서 일반적 원리를 찾고, 새로운 데이터를 처리한다. 

기계학습은 상용화되어 널리 이용되는 반면, 기계추론 방식은 필요성은 있으나 대중화가 되지 않았다. 

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기계학습 유형은 

아래와 같은 유형으로 다시 나눌 수 있다. 

→ 지도학습 알고리즘

기계가 입력데이터와 정답 간의 연관성을 학습하여, 새로운 입력 데이터에 대한 정답을 예측하는 방식이다. 

→ 비지도학습 알고리즘

기계가 입력데이터 값들 중 유사한 데이터 값을 학습하여 새로운 데이터와 가장 유사한 그룹을 안내해주는 방식이다.

→  강화학습 알고리즘

기계가 보상, 벌칙 등 피드백을 받으며 학습하여 가장 보상을 많이 받을 수 있는 출력값으로 예측하는 방식이다. 

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기계 추론 기술은 아래와 같다. 

→  딥러닝 알고리즘

★  딥러닝이란,  인간의 뇌처럼 여러 층의 신경세포가 있는 기계가 어떤 구조와 강도로 연결될지 데이터를 통해 학습하여 문제를 처리하는 것을 말한다. 

즉 여러 감각기관을 통해 수집한 데이터를 뇌 속의 신경 세포층을 다양한 방식으로 활성화하여 학습하는 것을 말한다. 

원래는 신경망모델(Neural Network Model) 이었으나, 신경세포층이 여러 개가 될 경우, 제대로된 학습이 불가능하고, 낮은 학습 성능이라는 한계점이 있었고, 이 한계점을 개선한 것이 바로 딥러닝 기술(딥신경망 모델) 인 것이다. 

 

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2) 응용기술

→ 자연어 처리

컴퓨터가 인간 언어를 이해할 수 있도록 인간처럼 말하고 쓸 수 있도록 하는 기술을 말한다. 

기계번역 / 챗봇 / 감성분석 등이 그 예시이다. 

 

→ 컴퓨터비전

컴퓨터가 인간 같이 시각적 인지 및 이해하도록 하는 기술을 말하며,

문자인식 / 질병진단 / 영상분석 / 자율주행 등이 그 예시이다. 

 

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3.  인공지능 기술 발전 역서와 전망 

 

인공지능의 개념은 1956년 다트머스 회의를 통해 개념이 처음 등장하였고 오늘날 최고기록을 갱신하고 있다. 

컴퓨터 하드웨어 기술 발전, 인터넷을 통한 학습데이터 구축, 딥러닝 알고리즘의 성공이 인공지능 부흥에 기여한 주요 요인으로 작용하고 있다. 

 

NIA한국정보화 진흥원에 따르면,

→ 2020년대를 이끌 핵심기술은 인공지능이라고 기술하였으며, 

PC 시대, 초고속 인터넷시대, 모바일 스마트 시대를 거쳐 인공지능의 시대로 도래하였다고 말하고 있다

 

또한 세계적인 컨설팅 기업 PWC(프라이스 워터 하우스 쿠퍼스) 역시

→ 인공지능 기술은 특수목적 학습이 아닌 범용적 활용이 가능한 기술로 발전할 것이라고 말하며 

투명한 기계 학습, 제로데이터 학습, 경량데이터 학습 또한 범용적 활용이 가능할 것이라고 했다. 

이로 인하여 인공지능 기술은 민주화되어 누구나 쉽게 사용하는 기술/사회/교육적 여건이 조성될 것이라는 말 또한 

덧붙였다. 

 

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4. 강의를 듣고 나의 생각

 

나는 인공지능으로 인한 많은 불안과 위협요소, 각종 분쟁과 대립 또한 자연스러운 일이라고 생각한다. 

이러한 부작용들로 인하여 인공지능을 등한시해서는 안된다고 생각하며, 

나의 역량을 높여줄 수 있는 파트너로서, 도구로서, 활용할 줄 알아야 한다고 생각한다. 

 

우리 부모님 세대에는 컴퓨터와 스마트폰이 보급화되지 않았다. 

나의 어린 시절, 그것이 보급화 되던 시절에 나의 부모님은 열심히 배워서 나와 동생들에게 알려주려 애썼다. 

한컴타자연습 등.. 

 

지금도 각종 플랫폼을 다루려고 노력하시고, 인터넷 쇼핑은 도움 없이 혼자 하려고 노력하신다. 

그래서 나도 노력하고싶다. 

더욱더 정보를 모으고 공부하고, 내 스스로도 발전할 것이다. 

후대의 나의 자식들에게 부끄럽지 않은 부모가 되기 위하여 말이다. 

 

 

 

 

 

 

 

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