정년퇴직 후 다니던 코딩 교육 회사에서 모형 자율주행 자동차(햄스터)에 대하여 아동 대상 교육을 하면서 AI 카메라에 머신러닝 알고리즘을 구현하여 자율주행을 구현한 적이 있었습니다.
Chat Bot으로 최근 핫한 주제로 다시 떠오른 인공지능에 대하여 알아보는 시간을 가져보겠습니다.
1. 인공지능의 개념과 역사
인공지능은 컴퓨터에게 인간의 학습, 지각, 예측 능력을 가질 수 있도록 구현하려는
기술을 의미합니다.
인공지능의 역사는 1956년 미국의 다트머스 콘퍼런스에서 시작되었으며 이 콘퍼런스는
컴퓨터 프로그래밍을 통하여 기계가 지능적인 동작을 구현하는 것을 탐구하였습니다.
이후로 기술의 발전과 함께 인공지능은 계속 발전해 왔습니다.
1970년대는 기계학습(머신 러닝) 분야의 발전이 있었으며,
1990년대 이후 인터넷의 발전과 빅데이터 처리기술의 발전으로 인공지능기술이
폭발적으로 발전하였고
현재는 딥러닝과 강화 학습 분야에서의 발전으로 인공지능 분야에서도 혁신적인 기술이 개발되고있습니다.
이제는 이미지, 음성, 언어 등 다양한 분야에서 인공지능 기술이 활용되고 있습니다.
2. 인공지능의 종류
ㅇ규칙 기반 인공지능(Rule-Based AI): 일련의 규칙(rule)을 사용하여 인공지능을 구현하는 방법으로 인공지능이 사람이 만든 규칙에 따라 행동하게 됩니다.
ㅇ머신러닝 기반 인공지능(Machine Learning-Based AI): 머신러닝은 데이터를 통해 패턴을 학습하여 예측하거나 분류하는 방법입니다. 대표적인 예로, 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning) 등이 있습니다.
지도학습은 정답을 알려주며 학습시키는 것이며,
비지도 학습은 정답 라벨이 없는 데이터를 군집화하여 새로운 데이터에 대한 결과를 예측하는 방법입니다.
머신러닝의 꽃이라 불리는 강화 학습은 자신이 할 행동에 대해 보상을 받으며 학습하는 것을 말합니다.
이세돌을 이겼던 알파고는 강화 학습으로 학습된 인공지능이라고 합니다.
ㅇ딥러닝 기반 인공지능(Deep Learning-Based AI): 딥러닝은 인공신경망(Artificial Neural Network)을 사용하여 입력 데이터로부터 최적의 출력을 예측하는 방법입니다. 주로 이미지, 음성, 자연어 처리 등에 사용됩니다.
3. 인공지능의 응용 분야
인공지능은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 예를 들어 음성 인식 기술은 음성 비서나 음성 검색 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 이미지 인식 기술은 자율 주행 차나 보안 시스템 등에 적용되고 있습니다.
4. 인공지능의 미래
막연히 인공지능 세상을 생각하는 것보다는 구상하고, 사용하고, 개선하는 자가 미래를 만들어 나갈 수 있는 것입니다. 이제는 인공지능을 모르고 활용하지 못하는 사람이 문맹자가 되는 시대입니다. 또한 복잡한 과학과 기술로만 인공지능을 바라보기보다는 좀 더 넓고 크게, 인문학적인 시선으로 인공지능을 바라보아야 할 시점입니다.
