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인지과학

초지능과 초연결성

인지과학 헌팅턴 2017. 10. 3. 08:30

4차 산업혁명의 뜻

4차산업혁명이란 단어는 2016년 다보스포럼에서 단어가 나오고 일반인들에게도 알려지기 시작했습니다. 1차산업혁명은 생산성에 변화를 가져오는 시대였습니다. 2차산업혁명은 대량생산의 시대, 3차산업혁명은 인터넷, 4차산업혁명은 크게 보면 하나는 초연결성, 하나는 초지능 두가지를 이야기 합니다. 이 두가지를 부연설명 하자면 연결성을 이야기 합니다. 언어가 없을때는 혼자 살다가 언어가 생기면서 연결성이 생기고 전화를 통해 극대화대기 시작하다가 인터넷 시대로 오면서 극대화 되기 시작했습니다. 그런데 인터넷은 컴퓨터를 찾아가서 사용해야 했지만 모바일 시대에는 사람간의 연결성이 더욱확대가 됩니다. 최근에는 사람과 기계, 기계와 기계를 연결 하는 IoT 시대로 접어 들게 되어 과거와 달리 모든 사람이 연결되어 있는 시대가 되었습니다. 정보의 유통이 초연결성이 되고 있는 것입니다. 초지능의 경우는 사람뿐이 아니라 사물이나 기계에 인공으로 지능을 만들어 부여 할 수 있는 시대가 되었고, 같이 연결되어 기존의 생산방법을 바꿀 가능성이 열려있는시대가 되었다는 것이 4차산업혁명의 중요한 점이라고 하겠습니다. 각 산업혁명의 시대는 모든이들에게 기회를 주었습니다. 과거에는 경제원론책을 보면 생산요소가 생산,토지,자본이었지만, 최근에는 이전요소들과는 달리 기업가치가 형성되고 있는것을 알게 되었습니다. 

지식의 시대

기업가치를 보면 인텔이 토지가 많고 자본 노동이 많아서가 아니라 지식이 있어서라는 것을 알게 된것입니다. 그래서 초지능이라는 것은 생산요소 자체를 바꾸는 것과 같은 것입니다. 인공지능 기술개발 자체보다 생산개발성 자체를 올릴수 있는 기회라는 것입니다. 예전 정보시스템은 기존의 정보시스템을 얼마나 효율적으로 구축하느냐 였으나 지금은 새로운 비지니스를 새로 창조 할것이냐에 초점이 맞추어져 있습니다. 그런데 내가 하면 기회이고 남이 하면 위기라는 말이 있는것과 같이 기존 회사들의 위기들은 크다고 할 수 있습니다. 1970년 메인프레임 시대를 거쳐 PC 시대 그리고 인터넷과 모바일시대를 거쳐 인공지능과 사물정보통신 시대로 접어 들었습니다. 시대를 거치면서 데이터의 양이 급속도로 늘고 있습니다. 데이터가 생긴다는 것은 지식을 추출할 수 있는 가능성이 커진다는 것을 알 수가 있습니다. 진리값을 찾는 방법은 기존에 있는 이론에서 지금의 문제를 해결하는 연역방법과 여러사례로 부터 공통점을 뽑아내서 지식을 추출하는 귀납방법이 있습니다. 어떻게 보면데이터를 통해 분석을 해서 결론에 도달하는 행위는 전형적인 귀납적인 방법이라고 할 수 있습니다. 기존에는 학술연구 활동은 연역과 귀납을 통해 해 왔는데, 그동안의 전반부 산업혁명은 귀납을 통해 정보를 추출할수 있는 데이터가 없었었습니다. 지금은 다양한 데이터가 생성되는 것은 물론 그 양도 늘어나서 데이터양이 늘어난것은 물론이고 관리비용도 싸지게 되었습니다. 그리고 이것을 처리 할 수있는 프로세서가 생겨나서 귀납적인 방법을 통해 지식을 추출할 수 있는 가능성이 커지게 되었습니다. 과거에는 데이터가 숫자인줄 알았지만, 현재는 문자 이미지 영상 센서등도 비정형 데이터가 될 수 있는 것을 알게 되었습니다. 이 기술을 추출하는 방법에는 데이터를 분석해서 필요로 하는 지식을 뽑아 활용한다는 패러다임이라고 하는 빅데이터가 있습니다. 빅데이터는 인공으로 지능을 만들 수 있는 것입니다. 빅데이터를 기계가 학습하는 것을 기계 학습이라고 이해 하면 되겠습니다. 이런 학습은 인공신경망을 통해 학습을 시키는데, 예를 들어 개인의 신용평가를 할때 다른 곳의 수 많은 기업의 재무재표를 구해서 그 다음해의 경영평가를 통해서 보는 것과 마찬가지로 개인의 독립변수를 가진 것을 그 다음해의 경우를 파악해서 데이터를 먼저 만든 후에 과거의 미래를 우리가 알고 있으므로 인공신경망에 자료를 넣고 학습을 지속적으로 가중치를 계속 넣어 주면서 시키게 되는 것입니다. 이러한 결과치가 많아질 수록 인공지능이 되고 현재 은행에서 활용을 하게 있고 심사역을 맡은 사람이 필요 없게 되는 것입니다. 

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