학벌이 아닌 능력중심의 사회구현, 인력수요를 기반으로 새로운 패러다임의 인력양성체계 구축

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(강원일보)[테크인사이드] 생활 속의 인공지능

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작성자 관리자 댓글 0건 조회 70회 작성일 20-04-03 09:13

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강원일보(http://www.kwnews.co.kr/nview.asp?s=401&aid=220033100067) 2020년 4월 1일  기사입니다.

[테크 인사이드] 생활 속의 인공지능

유지대 대표이사 (주)씨디에스

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4차 산업혁명의 시대는 곧 인공지능의 시대라고 해도 과언이 아닐 것이다. 인공지능은 인간의 지적 능력을 컴퓨터를 통해 구현하는 기술인 것이다.

2016년 1월부터 외국의 인공지능 로봇이 작성한 증권가 소식 기사를 보도하고 있다. 주식시장이 마감되면 로봇 기자가 증시와 관련된 자료를 이용해 0.3초 만에 기사를 작성한다. 이미 짜놓은 기본 문장을 이용해 쓰는 것이지만 쉽지 않은 일부터 적용해 나가고 있다. 딥러닝(Deep Learning·심층학습) 기술을 토대로 기존 기사에 나온 어휘를 학습하면, 로봇 기자도 감성이 담긴 스토리텔링 기사까지 쓰게 될 것이다.

이세돌 9단과 대국한 구글의 인공지능 알파고는 실패와 성공을 반복하면서 스스로 학습하는 딥러닝 방식으로 바둑 실력을 쌓았다. 수백 개, 수천 개, 수만 개의 대국 학습을 하는 알파고는 바둑의 전력을 스스로 터득해 최고 수준에 도달하게 됐다. 학습방법에 `몬테카를로 트리 탐색'이라는 비장의 무기를 도입하면 프로기사도 꺾을 수 있는 실력을 갖추게 된다. 몬테카를로 트리 탐색은 어디에 바둑돌을 둬야 이길 확률이 높은지 계산하는 학습기술이다.

감자를 설명할 상대방이 컴퓨터라면 어떻게 해야 할까? 컴퓨터에 데이터를 제공하며 컴퓨터가 스스로 학습하게 하는 것을 `기계학습(Machine Learning·머신러닝)'이라고 한다.

컴퓨터는 데이터를 많이 가지고 있을수록 판단을 정확하고 빨리 할 수 있다. 수많은 사진 중에 `감자'를 가려내는 작업을 할 때 `이 사진은 감자인가?'라는 질문에 `예'라고 답해 `성공'이라는 꼬리표를 단 데이터가 많다면 컴퓨터는 쉽게 감자를 찾아낼 수 있을 것이고 데이터 사이에 `감자-붉은색', `감자-둥글다'처럼 깊은 관련이 있는 내용도 제공해 주게 되면 `맞다' 와 `아니다' 같은 결과를 찾아내며 데이터 사이의 관계를 찾아내는 것을 `데이터 마이닝(Data Mining)'이라고 부른다.

이처럼 학습하는 기술들이 발전됨에 따라 AI 정치인, 소설가, 판사, 의사, 군사 무기 등 이루 말할 수 없을 정도로 발전돼 가고 있다. 우리 주위에는 AI 스피커부터 어르신들을 돌봐드리는 돌봄이 등 생활 속에 인공지능이 접근해 와 있는데 여러분은 어떠한 인공지능을 준비하고 계신가요?