'인공지능'이란 무엇인가요?
인공지능이란 인간의 학습능력과 추론 능력, 지각 능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술입니다. 즉, 사람의 지능을 가진 ‘생각하는 기계’를 연구하는 분야입니다. 인공지능이 요즘 사람들에게 주목을 받는 이유는 기술의 발전으로 인간이 처리할 수 있는 데이터의 한계를 넘어서고, 학습 수준이 일부 기능은 사람의 인지 수준까지 처리할 수 있는 수준까지 발전하고 있기 때문입니다.
'인공지능'은 어떻게 분류되나요?
인공지능이라는 큰 범주 안에 머신러닝과 딥러닝이 존재합니다.
머신러닝은 제공된 데이터를 통해 스스로 학습하는 방법입니다. 즉, 컴퓨터에게 강아지 사진을 100장을 보여주고 “이건 강아지 사진이야”라고 알려줍니다. 그리고 이번에는 고양이 사진을 100장 보여주고 “이건 고양이야”라고 알려줍니다. 그렇게 강아지와 고양이에 대한 학습이 이뤄지면, 임의의 강아지 혹은 고양이 사진을 보여주고 무슨 동물인지 맞추도록 하는 게 바로 머신러닝이죠.
대신 딥러닝은 뇌의 뉴런과 유사한 정보 입출력 계층(신경망 알고리즘, 뉴럴 네트워킹)을 활용해 데이터를 학습합니다. 데이터들 간의 상관관계를 찾아내어 예측을 정확하게 방법이죠. 머신러닝의 경우 강아지와 고양이의 특징을 추출하는 것은 사람이 하며, 추출된 특징을 학습하여 고양이인지, 강아지인지 판단하는 것은 기계가 합니다. 반면 딥러닝은 특징을 추출하고 학습하는 모든 과정을 기계가 하게 됩니다. 즉 머신러닝의 발전된 형태가 딥러닝이라고 보시면 됩니다.
인공지능은 어떻게 활용 가능한가요?
인공지능은 결국 사람의 인지능력을 대체하는 형태로 발전하고 있습니다. 즉, 시각을 대체하는 컴퓨터 비전(Vision), 청각을 대체하는 음성인식(Speech to Text), 목소리를 대체할 수 있는 음성합성(Text to Speech), 그뿐만 아니라 감정 분석, 검색, 언어 (통역, 번역) 등의 서비스를 발전하고 있습니다. 컴퓨터 비전 서비스는 Uber 같은 경우 실시간 안면 인식 서비스에 활용이 되고 있습니다. 고객이 Uber 택시를 호출하면 운전자는 실시간으로 본인 인증을 카메라를 통해서 하게 되는 거죠. 최근 텔레비전에서는 음성합성 기술을 통해 유명 가수의 목소리를 AI가 그대로 합성해서 노래 한 곡을 가수와 AI가 번갈아 가며 부르고, 누가 AI 인지 맞추는 프로그램이 인기를 끌기도 했습니다.
최근 마이크로소프트사는 애플 아이폰의 음성 비서 서비스인 Siri를 만든 회사 '뉘앙스'를 18조 원에 인수하면 시장에 충격을 주었습니다. 왜 그렇게 큰 금액으로 인공지능 회사를 인수하였을까요? 바로 앞으로 마이크로소프트의 Window, Office 365, 서피스 노트북, Xbox 게임기 등 모든 제품에 인공지능이 사람이 이야기하는 내용 즉 문맥에 따른 맥락을 파악하고 이에 맞는 서비스를 제공하기 위함입니다. 자율주행 중 전화를 하면서 목적지가 변경이 되면 이를 파악한 음성인식 서비스가 새로운 목적지에 맞게 내비게이션을 설정하고 화면에 운전 경로를 표시해 주는, 말 그대로 똑똑한 비서와 같은 서비스를 기대해도 되지 않을까요?
'인공지능'이란 무엇인가요?
인공지능이란 인간의 학습능력과 추론 능력, 지각 능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술입니다. 즉, 사람의 지능을 가진 ‘생각하는 기계’를 연구하는 분야입니다. 인공지능이 요즘 사람들에게 주목을 받는 이유는 기술의 발전으로 인간이 처리할 수 있는 데이터의 한계를 넘어서고, 학습 수준이 일부 기능은 사람의 인지 수준까지 처리할 수 있는 수준까지 발전하고 있기 때문입니다.
'인공지능'은 어떻게 분류되나요?
인공지능이라는 큰 범주 안에 머신러닝과 딥러닝이 존재합니다.
머신러닝은 제공된 데이터를 통해 스스로 학습하는 방법입니다. 즉, 컴퓨터에게 강아지 사진을 100장을 보여주고 “이건 강아지 사진이야”라고 알려줍니다. 그리고 이번에는 고양이 사진을 100장 보여주고 “이건 고양이야”라고 알려줍니다. 그렇게 강아지와 고양이에 대한 학습이 이뤄지면, 임의의 강아지 혹은 고양이 사진을 보여주고 무슨 동물인지 맞추도록 하는 게 바로 머신러닝이죠.
대신 딥러닝은 뇌의 뉴런과 유사한 정보 입출력 계층(신경망 알고리즘, 뉴럴 네트워킹)을 활용해 데이터를 학습합니다. 데이터들 간의 상관관계를 찾아내어 예측을 정확하게 방법이죠. 머신러닝의 경우 강아지와 고양이의 특징을 추출하는 것은 사람이 하며, 추출된 특징을 학습하여 고양이인지, 강아지인지 판단하는 것은 기계가 합니다. 반면 딥러닝은 특징을 추출하고 학습하는 모든 과정을 기계가 하게 됩니다. 즉 머신러닝의 발전된 형태가 딥러닝이라고 보시면 됩니다.
인공지능은 어떻게 활용 가능한가요?
인공지능은 결국 사람의 인지능력을 대체하는 형태로 발전하고 있습니다. 즉, 시각을 대체하는 컴퓨터 비전(Vision), 청각을 대체하는 음성인식(Speech to Text), 목소리를 대체할 수 있는 음성합성(Text to Speech), 그뿐만 아니라 감정 분석, 검색, 언어 (통역, 번역) 등의 서비스를 발전하고 있습니다. 컴퓨터 비전 서비스는 Uber 같은 경우 실시간 안면 인식 서비스에 활용이 되고 있습니다. 고객이 Uber 택시를 호출하면 운전자는 실시간으로 본인 인증을 카메라를 통해서 하게 되는 거죠. 최근 텔레비전에서는 음성합성 기술을 통해 유명 가수의 목소리를 AI가 그대로 합성해서 노래 한 곡을 가수와 AI가 번갈아 가며 부르고, 누가 AI 인지 맞추는 프로그램이 인기를 끌기도 했습니다.
최근 마이크로소프트사는 애플 아이폰의 음성 비서 서비스인 Siri를 만든 회사 '뉘앙스'를 18조 원에 인수하면 시장에 충격을 주었습니다. 왜 그렇게 큰 금액으로 인공지능 회사를 인수하였을까요? 바로 앞으로 마이크로소프트의 Window, Office 365, 서피스 노트북, Xbox 게임기 등 모든 제품에 인공지능이 사람이 이야기하는 내용 즉 문맥에 따른 맥락을 파악하고 이에 맞는 서비스를 제공하기 위함입니다. 자율주행 중 전화를 하면서 목적지가 변경이 되면 이를 파악한 음성인식 서비스가 새로운 목적지에 맞게 내비게이션을 설정하고 화면에 운전 경로를 표시해 주는, 말 그대로 똑똑한 비서와 같은 서비스를 기대해도 되지 않을까요?