AI의 연구분야와 최근 동향 및 영향

인공지능의 연구분야

요소 기술 분야

1. 탐색

탐색은 문제의 답이 될 수 있는 것들의 집합을 공간으로 간주하고 문제에 대한 최적의 해를 찾기 위해 체계적으로 찾는 것을 말한다. 전형적인 탐색 방법으로는 너비 우선 탐색, 깊이 우선 탐색이 있고 휴리스틱 정보를 이용하는 A*알고리즘, 게임 트리를 구성하여 탐색 시간을 줄이기 위한 여러 기법들도 개발되고 있다.

2. 지식 표현

지식표현 분야는 문제를 해결하거나 심층적인 추론을 하는데 사용할 수 있도록 지식을 효과적으로 표현하는 방법을 다룬다. 지식 표현 방법에는 IF-THEN 형태의 규칙, 프레임, 의미망, 논리를 지식으로 표현하는 명제 및 술어 논리, 퍼지 논리, 확률적 방법 등이 있다.

3. 추론

추론은 가정이나 전제로부터 결론을 이끌어내는 것을 말한다. 입력에서 결론으로의 전향추론 방식, 결론에서 원인을 확인하는 후향추론 방식이 있다. 지식이 확률 그래프 모델로 표현되고, 상황 정보가 증거로 주어지게 되면 베이즈정리, 한계화 등을 통해 확률분포를 계산하여 추론을 한다.

4. 학습

학습은 경험을 통해 나중에 동일한 문제나 유사한 문제를 더 잘 해결할 수 있도록 시스템의 구조나 파라미터를 바꾸는 것을 말한다. 컴퓨터가 학습하는 방법을 다루는 분야를 기계학습이라고 하는데, 기계학습의 방법에는 입력과 대응하는 출력을 데이터로 제공하고 대응 함수를 찾는 지도 학습, 데이터만 주어지게 하여 유사한 것들로 묶어 확률분포로 나타내는 비지도 학습, 바람직한 행동 정책을 찾도록 하는 강화 학습 등이 있다.

5. 계획수립

계획수립은 현재 상태에서 목표 상태에 도달하기 위해 수행해야 할 일련의 행동 순서를 찾는 것을 말한다.

주요 응용 분야

1. 전문가 시스템

전문가 시스템은 특정 문제 영역에 대해 전문가 수준의 해법을 제공하는 것으로 간단한 제어시스템부터 복잡한 계산과 추론을 요구하는 의료, 원자력발전소, 항공우주 분야 등에서 활용되고 있다.

2. 데이터 마이닝

데이터 마이닝은 대량의 데이터로부터 잠재적으로 유용할 것 같은 숨겨져 있는 지식을 추출하는 것을 말한다. 데이터 마이닝은 디스크에 있는 대량에 데이터를 다루는 것을 전제하므로, CPU 처리 시간보다 디스크 접근 횟수를 최소화하면서 패턴을 찾는 것에 관심을 두고 있다.

3. 패턴인식

패턴인식은 데이터에 있는 패턴이나 규칙성을 찾는 것을 의미한다. 대표적인 인식 대상으로 문자, 음성, 영상, 텍스트, 신호 등을 들 수 있다.

4. 자연어 처리

자연어 처리는 사람이 사용하는 일반 언어로 작성된 문서를 처리하는 분야이다.

5. 컴퓨터 비전

컴퓨터 비전은 컴퓨터를 이용하여 시각 기능을 갖는 기계장치를 만드려는 분야이다. 첫 번째로 입력 영상을 가공하는 영상처리 단계, 두 번째로 특징 추출 단계, 마지막으로 추출된 특징 정보를 분석하고 목적에 맞게 해석하는 해석 단계로 구성된다.

6. 음성인식

음성인식은 음성을 입력 받아 자연어인 문장으로 변환하는 것을 의미한다.

7.로보틱스

로보틱스는 로봇과 관련된 기술 분야로서 대표적으로 지능적인 로봇이 로보틱스 분야라고 할 수 있다.

8. 에이전트

에이전트는 사용자로부터 위임받은 일을 자율적으로 수행하는 시스템을 말한다. 순수하게 소프트웨어로 되어있는 소프트웨어 에이전트, 지능 로복으로 대표되는 물리적 에이전트로 분류된다.

인공지능의 최근 동향과 영향

인공지능의 최근 동향

1. 음성인식 및 자연어 처리 – 시리, 왓슨

IT제품 중에서 21세기 들어 가장 큰 문화적 변화와 영향을 준 것은 바로 스마트폰이다. 어디에서나 인터넷에 연결되고 앱을 실행할 수 있는 스마트폰의 등장은 휴대전화의 위상을 통화와 메시지 전달을 위한 통신 단말에서 모든 정보와 서비스를 사용할 수 있는 정보 단말로 바꾸어 놓았다. 바로 이 스마트폰에 탑재된 대표적인 인공지능 서비스로 음성인식과 자연어 처리 기술을 적용한 개인 비서 서비스 앱, 애플의 시리다. 이러한 서비스를 이용하여 음성으로 정보검색 서비스 등을 자연스럽게 이용할 수 있다. 이러한 서비스를 구현하기 위해 다양한 인공지능 요소기술들이 사용되고 있다.

또 다른 서비스로는 한 IBM의 왓슨이 있다. 왓슨은 자연어로 주어진 질문에 답변하는 인공지능 시스템이다. 질의응답 서비스를 위해 자연어 처리, 정보 검색, 지식 표현 및 추론, 기계학습 등의 인공지능 기술을 사용하며 현재는 의료, 통신, 금융서비스, 정부 등 다른 정보 서비스 분야에 활용하도록 분야를 넓혀가고 있다.

2. 자율주행 자동차

구글은 자율주행 자동차를 개발하여 성공적으로 시범 서비스를 했다. 현재는 많은 테스트를 통해 성능을 개선하고 있다. 이에 세계적으로 자동차 회사를 중심으로 자율주행 자동차에 많은 투자를 하고 있고, 인프라 구축에 대한 작업이 많은 국가에서 진행되고 있다. 미국 자동차 공학회에서 자율 자동차의 자동화 단게를 0에서 5까지 분류하고 잇는데 현재는 2단계에 머무르고 있다. 단계가 높아질 수록 완전한 자동화 수준을 이루어지고있는데 많은 기술이 발전하고 있기 때문에 머지않아 단계 3 이상의 자율주행 기능을 보게 될 것이다.

3. 로봇

로봇 분야에서는 인공지능 기술이 핵심적인 역할을 하고 있다. 군사용 보행로봇인 빅독이 대표적인 인공지능을 활용한 로봇이다.

4. 기계번역

일상에서 쉽게 사용할 수 있는 서비스로 기계번역 서비스가 있다. 구글과 마이크로소프트의 번역기는 100개 이상의 언어 간 기계번역을 제공하는 서비스로 외국 정보를 읽거나 분석하는데 많은 도움을 주고 있다.

5. 알파고

구글은 프로 바둑기사들의 기보와 자기 자신과의 바둑을 둔 데이터를 학습한 알파고라는 바둑 프로그램을 개발했다. 2016년 3월 이세돌 기사와의 바둑 대국에서 알파고가 승리하면서 많은 사람을 놀라게 했다. 현재까지는 많은 성능 개선이 이루어졌고 현재의 알파 제로모델은 바둑 뿐만 아니라 체스, 장기 등에서도 놀라운 성능을 보여주었다.

6. 컴퓨터 비전

딥러닝 기술이 적용되면서 눈부시게 발전하고 있는 분야가 컴퓨터 비전이다. 얼굴 인식, 식별 등에서 이미 사람보다 우수한 시스템이 개발되었다. 영상 분류 기술은 사람에 필적할만한 성능을 보이고 있고 객체 위치 검출, 객체 인식 기술은 실시간 처리가 가능할 정도로 발전하고 있다.

인공지능의 영향

1. 일자리 감소

인공지능을 포함한 기술의 발전은 새로운 일자리를 만들기도 했지만 자동화로 인해 많은 일자리를 기계로 대체해 왔다. 지금까지는 육체노동의 블루칼라 일자리를 많이 줄여왔지만, 앞으로는 사무, 관리 및 전문직 등의 화이트칼라 일자리 또한 많이 줄일 것으로 예상된다. 인공지능 기술의 발전은 생산성 및 효율성 측면에서는 매우 긍정적이지만, 일자리의 감소라는 부정적인 측면을 내포하고 있다. 이에 따라 고용과 일자리 문제, 기회의 불평등 문제, 소득의 양극화 문제 등의 해결을 위한 변화와 타협이 일어날 것이다.

2. 윤리 문제

인공지능 기술의 발전은 인간 본연의 영역에 있던 윤리 문제를 표면으로 끄집어내고 있다. 예를 들면 자율주행 자동차가 여러가지 윤리적인 문제의 상황에 직면할 수 있는데, 이 때, 자율주행 자동차는 어떤 선택을 하도록 프로그래밍이 되어야 하는지에 대한 문제가 있다.

3. 사생활 침해와 존엄성

인공지능 기술은 개인의 신원을 확인하는 데도 사용되고 있다. 지문 인식과 얼굴 인식은 이미 널리 사용되는 기술이다. 그런데 이 기술이 개인을 식별하는데 사용되는 개인 식별 데이터를 위조하는 곳에도 사용될 수 있다. 이를 통해 개인의 필체를 학습하여 글을 쓸 수 있고, 목소리를 흉내낼 수도 있고, 영상속의 얼굴을 바꿀 수 있는 기술도 있다. 이를 통해 인공지능 기술 발전과 함께 개인은 새로운 형태의 사생활 침해와 존엄성에 대한 도발에 직면할 수도 있다.

4. 무고한 인명피해 초래

마지막으로 인공지능이 군사용으로 활용되고 있는데 바로 인공지능이 살상용 자율무기 체계의 핵심기술이다. 따라서 잘못된 판단을 한다면 무고한 인명피해를 초래할 수 있다.

Writer: Jae-Hwan Lee