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인지과학

AI 신기술

인지과학 헌팅턴 2017. 9. 10. 14:29

1956년 이후 컴퓨터가 사람처럼 생각 할 수 있도록 할 수 있게 노력을 계속해 왔다. 계산기 수준의 컴퓨터에 소프트웨어를 제공함으로 사람의 감정을 표현하는 로봇들이 만들어지기 시작했다. 물론 아직까지는 사람의 그것을 흉내내는 수준이지만, 발전속도는 놀라울 정도이다. 그 이유중 첫째는, 1964년 초당 백만번 연산을 하던 컴퓨터의 연산 능력이 2016년을 지나면서 초당 9경번 이라는 놀라운 연산속도를 보여 주었다. 초기에 비해 900억배으 증가를 보여준 것이다.  60년전 AI 선구자라고 할 수 있는 John McCarth 가 이야기 한대로 기계가 인간이 가지고 있는 학습, 지능의 특징들을 정밀하게 기술하고 구현 할 수 있다는 말이 현실이 되어 가고 있는 것이다.


둘째는 현대는 모바일 시대에 따른 놀라운 속도의 데이터 양이 증가 하고 있다는 사실이다. 데이터의 양은 2020년까지 44ZB 까지 전망된다고 IDC 에서 발효했다. 물의 양으로 비유 하자면 미국 온타리오 주의 호수물과 같은 양의 물이라고 할 수 있다. AI 는 이미 인간들의 생활에 깊숙이 들어 오기 시작했다. 1974년 제한된 자연어 번역으로 영단어를 최대 20개까 번역하였다. 1994년에는 글로벌 체스 챔피언에게 승리 하였고 2011년에는 세계 퀴즈쇼에서 AI 왓슨이 승리를 거두었다. 2016년에는 알파고가 바둑챔피언에게 승리를 거두었다. 

 


AI 의 핵심 딥더링

AI는 인간의계산과 생각의 속도를 조금씩 추월하고 있다. 이를 바탕으로  AI 기술이 신산업으로 진입을 시작 했다. 이것은 기계 스스로 학습하고 판단이 가능한 "딥러닝"이 대용량 데이터 처리와 인사이틀ㄹ 발굴 하는 빅데이터를 기반으로 하고 바른 데이터 처리를 고도화된 네트워크를 통해 전송이 가능함에 따라 인간의 학습, 추론, 지각, 자연어 이해등이 가능하도록 프로그래밍이 현실화 된것이다. 

AI 는 인간과 똑같은 두되를 만들기 위한 시도에서 출발 하였다. 인간의 뇌에서 정보처리를 담당하는 뉴런(Neuron)을 모방한 인공신경망을 만들어 인간의 두뇌와 비슷한 방법으로 입력되는 정보들을 습득하고 스스로 학습까지 가능하게 되었다. 인공신경망의 시작은 기본 알고리즘인 Percptron 에서 출발 하였다. 딥러닝의 발달로 CCTV 를 통해 사물을 인식하고, 운전자 없이 자율주행이 가능해졌다. 

동영상에서는 자동으로 맥락을 파악하여 번역까지 제공하여 몇년 안에 외국어 습득이 필요 없게 될 수도 있는 기술들이 만들어 지고 있다. 전문분야에서 딥러닝은 의료기록DB 를 스스로 분석하고 판단하여 눈병진단 및 치료법을 제안 하는 진료 솔루션이 영국의 무어필드 병원에서 현실화 되었다. 이러한 분석을 위해서는 빅데이터 기술을 발전 을 시켜야 하는데 그 뒷받침을 클아우드 환경이 제공 하고 있다. 클라우드 기반으로 언제 어디서나 엄청난 양으로 늘어 나는 데이터를 분산처리 할 수 있는 환경이 만들어 지게 되었다.

대용량 빅데이터를 처리 할 수 있게 되고 빨라진 네트워크는 물론 수십만개의 디바이스들이 인공지능과 용합되어 산업 부분 전반에 걸쳐 인간의 노동이 필요 없어질 수도 있는 단계까지 예상하고 있다. 특히 인공 지능은 IoT 와 융합하여 홈 기기의 완전 자동화는 물론 디바이스를 통해 생활에 필요로 한 대부분의 정보를 인간에게 제공해 주고 제안하는 기능까지 진화 하고 있다. 실제로 AI 음성인식 기반의 디바이스를 통해 비서 역할까지 가능한 수준으로 영역을 확대 하고 있다. 여기에 인간과 대화가 가능한 로봇이 상용화를 앞두고 있다. 특히 각 개인마다 필요한 사항까지 스스로 판단하여 정보를 제공 하는 AI 로봇들이 만들어 지고 있다.

특히 2017년 가장 중요한 기술적 진화를 보여주고 있는 부분은 무인자동차가 상용화 되었다는 것이다. 법률적인 문제까지 해결이 가능해짐에 따라 구글 같은 경우 가장 높은 수준의 자율주행 기술을 가지고 인공지능이 스스로 판단하여 운전하는 기술에 대한 특허를 출원 하였다. 이 기술은 차량은 물론 배와 비행기 무인조정까지 포함된 기술들이다. 자율 운행에 필수적인 인지, 판단, 제어를 AI 가 수집된 정보를 기초로 스스로 분석하고 판단하여 자율주행을 수행 하는 것이다.

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