1장_인공지능이란 무엇인가

인공지능 기술은 1950년대 최초로 학문으로서 연구가 시작

오픈소스로 공개되기 시작한 이후에는 인공지능 기술을 활용한 소프트웨어도 매우 다양해짐

구글, 페이스북, 트위터와 같은 IT 서비스 기업을 중심으로 인공지능 기술의 오픈소스화도 증가하는 추세

 

1.1 인공지능 기술의 태동과 발전

 

[인공지능의 역사]

• 1956년 : 미국에서 열린 다트머스 컨퍼런스에 모인 여러 연구자들에 의해 인공지능이라는 용어가 처음 등장
  → 인간의 뇌와 똑같은 것을 컴퓨터로 실현해 보자는 의도
• 1957년 : 단순한 신경망 모델인 퍼셉트론 개발
• 1959년 : 아서 사무엘은 '컴퓨터에게 배울 수 있는 능력, 즉 코드로 정의하지 않은 동작을 실행하는 능력에 대한 연구 분야'를 일컬어 머신러닝이라고 정의
• 1970년대~1990년대 : 인공지능 기술의 암흑기
• 2000년대~ : 인터넷 보급으로 인한 데이터의 폭발적 증가와 함께 컴퓨터 성능의 높아짐으로 과거 인공지능보다 정확도와 처리 속도가 월등히 높아짐

출처 : 실무가 훤히 보이는 머신러닝 & 딥러닝

[인공지능 용어]

'인공지능, 머신러닝, 딥러닝'이라는 용어

서로 비슷해 보이지만 의미상 분명한 차이가 있어 개념을 이해하지 않는다면 혼동되기 쉬움

출처 : 앤비디아

그림과 같이 가장 큰 영역을 차지하고 있는 것이 인공지능이며 다음으로 머신러닝이고 가장 작은 영역이 딥러닝임

• 인공지능 
  • 인간의 지능을 기계로 구현하는 모든 형태
  • 사람의 무의식 중 자연스럽게 하는 모든 행동들이 뇌(지능)로부터 나오듯 이것을 인공으로 만드는 모든 형태
  • ex) 사물 인식인 컴퓨터 비전, 사람의 말을 인식하는 자연어처리, 사물 위치 파악 후 스스로 판단해서 피해가는 로봇공학 등
• 머신러닝
  • 인공지능을 만들기 위한 구체적인 접근 방식을 의미
  • 컴퓨터에게 로직(logic)을 설명하지 않아도 데이터를 통해 컴퓨터가 '학습'을 하고 이를 기반으로 자동으로 문제를 해결하는 것을 의미
• 딥러닝
  • 머신러닝을 실현하는 기술
  • 사람의 뇌의 구조인 뉴런과 유사한 형태로 입출력 계층(layer)을 만들고 데이터를 학습하는 기술
  • 2012년 국제 이미지인식 기술대회에서 힌튼 교수팀이 개발한 알렉스넷을 기준으로 본격적인 발전기를 열게 됨

 

1.2 인공지능을 활용한 주요 비즈니스 사례

1. 데이터 분석을 통한 분류와 의사결정 <로보 어드바이저>
   • 빅데이터 시대에 데이터 분석으로 구현하는 가장 구체적인 비즈니스 실용 사례는 주식이나 상장지수펀드 같은 금융상품에 투자하는 데 도움을 주는 것
2. 대화 서비스를 이용한 인터페이스의 혁신  <지능형 로봇>
   
   • 입력장치나 UI가 없어도 사용자와 컴퓨터 간의 대화가 가능 - 사람의 음성을 직접 이해
   • 화면이 없기 때문에 음성 합성을 통해 음성으로 답을 하거나 음향 효과, 동작, 조명 등 다양한 방법 사용
3. 지능화되는 지식 찾기 서비스
   • 일반 검색과 달리 키워드가 아닌 자연어 기반 문장을 질문으로 받아 검색을 처리하거나 답이 없어도 연관된 답변을 찾아주거나 유사어나 의도 기반의 질문을 처리함
   • 인공지능 기술 활용 정보 검색 방법 : 텍스트 + 이미지 (구글 포토, 알리바바 타오바오, 11번가 비주얼 서치)
   • 동영상 컨텐츠 
4. 데이터 분석을 통한 전문 지식 서비스
   • 대상 문서를 통해 정보를 추정하고 정리하는 방법
   • IBM '왓슨' : 의학 잡지, 의학 서적, 문서를 분석해 최적의 치료접 추천 솔루션 개발
   • 켄쇼 : 뉴스 기사나 보고서 등을 분석해 시장을 모델링
   • 로스 : 법률 자문에 사용, 과거 판례나 정관을 분석