인공지능의 미래

인공지능은 우리 사회를 편리하게 변화시킬 것으로 예상한다. 인간 대체라는 우려도 존재한다. 4차 산업이 필요한 기술은 컴퓨터의 발전으로 인해서 가능한 것 이라 생각 한다. 인공지능의 트랜드와 시장 전망을 보면 기술별, 용도별, 이해관계 기준별로 나눌 수 있다.

 

4차 산업인 ICT 정보통신 분야에서 향후 전망은 인간이나 동물의 뇌신경회로 처럼 알고리즘을 다층 구조화한 뉴럴 네트워크로 이루어진 심층학습은 2012년에 화상인식 정밀도가 크게 향상하여 길이 열리게 되었으며, 최근에는 빈칸 채우기와 같은 형식으로 자기학습을 진행하는 자연 언어처리 분야가 크게 발전하고 있다. 일찍이 IT 업계의 진보ㆍ발전을 개나 쥐의 성장 속도와 같이 빠르다는 의미에서 도그(마우스) 이어(year)라고 불렀는데, 그야말로 하루가 다르게 기술이 발전하고 있으며, 다양한 분야에서 잇따라 인간을 뛰어넘는 연구 결과가 발표되고 있다.

 

미국의 물리학자이자 인텔의 공동 창업자인 고든 무어가 제언한 ‘무어의 법칙’은 반도체 업계의 경험칙으로서, 반도체의 집적률은 18개월마다 2배로 증가한다는 법칙이다. 컴퓨터 처리 성능은 이 집적률에 비례하며, 실제로 현재까지 기하급수적으로 향상하였다. 아래 그림은 CPU(중앙연산처리장치) 클럭 주파수의 천이를 나타내는 그래프인데, ‘y＝10X’이 직선으로 나타나는 이른바 편대수 그래프이며, 실제로는 시간의 경과와 함께 ‘「1→2→4 →8→16→32’로 가속도적으로 진화함을 나타내고 있다.

 

중앙연산처리장치(CPU) 클럭 주파수 천이

2019년에는 Google이 53양자 비트의 양자 컴퓨터를 높은 정밀도로 작동시키는 데 성공하여, 랜덤 양자 회로를 사용하는 벤치마크 태스크를 실행했다. 실제 양자 컴퓨터는 이러한 태스크를 200초 만에 실행할 수 있는데 반해, 동일한 태스크를 고전 컴퓨터에서 수행하게 되면 1만 년이 걸린다는 견적이 발표되었고, 이러한 결과는 ‘양자 초월성’으로서 각종 매체에서 보도되었다.

 

최근에는 반도체 개발 속도가 둔화되기 시작하여, 무어의 법칙이 끝났다는 견해가 있는데, 양자역학을 사용하는 꿈의 컴퓨터라 불리는 ‘양자 컴퓨터’의 연구가 진행되고 향후 실용화되면, 처리 성능이 더욱 향상할 것으로 기대된다.

 

인공지능이 미래학자인 레이 커즈와일은 2045년에 인공지능이 인간지능을 뛰어넘는 특이점 (싱귤래리티 (Singularity))에 도달, 그 이후로는 통제 불가능한 상황이 전개될 것이라고 예측했고, 모셰 바르디 미국 라이스대 컴퓨터과학과 교수는 2045년이면 인간이 할 수 있는 일의 매우 중요한 부분을 기계가 직접 수행할 것이라고 전망하며 기계가 인간이 할 수 있는 일을 대신하게 되면 인간은 무엇을 할 것인가가 중요한 질문으로 떠오르게 될 것이라고 했다.

 

인공지능의 특이점(Singularity)은

인공지능이 인간의 지능을 뛰어넘는 상황을 의미합니다. 이 개념은 미국 컴퓨터 과학자인 레이 커즈와일이 자신의 저서인 『특이점이 온다 (The Singularity Is Near)』에서 제시한 것입니다. 특이점은 기술적 진보가 눈부신 속도로 발전하며, 사람들이 이러한 진보에 대응하기 어려워지는 상황을 의미합니다. 이러한 상황에서 인간과 인공지능의 관계가 어떻게 변화할지 예측하기 어려울 수 있습니다.

 

인공지능의 장점은

다양한 분야에서 활용되며 그 영역을 계속 확장하고 있습니다. 의료, 제조, 금융 등이 가장 주요한 분야입니다. 의료 분야에서 AI 사용은 크게 증가하였습니다. IBM Watson Health 같은 플랫폼은 의사들이 직면하는 복잡한 문제 해결에 돕기 위해 만들어졌습니다. 예를 들어 심장병 직감을 위한 패턴 탐색 등 다양한 응용 사례가 나타나고 있습니다. 또한 제조 및 금융 분야에서도 AI는 중요한 역할을 하고 있습니다. 제조업에서는 공정 최적화, 품질 관리 등에 AI가 활용되며, 금융 분야에서는 신용 점수 산정, 부도 예측 등에 활용됩니다. 인공지능 기술은 자동화 및 효율성을 구축해 생산성과 효율성을 높일 수 있습니다. 이러한 기술은 인간의 창의성과 독창성을 크게 확장할 수 있습니다. 인공지능 기술은 또한 가장 최상의 자료만을 적용해 일을 할 수 있습니다. 이에 따라 인공지능 시스템은 신속하게 가장 합리적인 판단을 내릴 수 있으며, 이는 인간이 일할 때 이성과 감성 사이에 흔들리는 갈등을 최소화하고, 최적화된 작업을 주도하기 위함입니다

 

인공지능의 한계는

인공지능의 기술은 많은 발전을 이루었지만, 여전히 한계가 있습니다. 인공지능 시스템은 '상식’을 모르고, 지속적인 학습과 적용을 하지 못하며, 원인과 결과를 이해하지 못하고, 윤리적이지 못한 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해서는 인공지능 기술의 발전을 지속적으로 추진하면서, 인간의 창의성과 독창성을 보완하는 방향으로 발전해 나가야 합니다. 또한, 인공지능 기술의 활용에 대한 윤리적인 고민과 논의가 필요합니다

 

인공지능 기술의 핵심인 기계 학습은

지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 구분됩니다. 지도 학습은 입력 데이터와 출력 데이터를 이용해 학습하는 방법으로, 분류, 회귀, 시퀀스 예측 등 다양한 문제에 적용됩니다. 비지도 학습은 출력 데이터 없이 입력 데이터만을 이용해 학습하는 방법으로, 군집화, 차원 축소, 이상치 탐지 등에 적용됩니다. 강화 학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방법으로, 게임, 로봇 제어, 자연어 처리 등에 적용됩니다. 이러한 기계 학습 방식은 인공지능 기술의 발전과 함께 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 환자 데이터를 이용해 질병 예측, 진단, 치료 등에 활용되며, 금융 분야에서는 부정 거래 탐지, 신용 스코어링 등에 활용됩니다. 인공지능 기술의 발전은 기계 학습 방식의 발전과 함께 이루어지고 있으며, 이러한 기술의 발전은 우리 사회와 개인의 삶에 큰 변화를 가져올 것입니다.

 

데이터 라벨링은

인공지능 학습을 위해 데이터에 태그를 붙이는 작업입니다. 데이터 라벨링은 이미지, 비디오, 음성 또는 관련 마커와 같이 비정형 데이터에 대한 주석을 추가하여 기계학습 모델이 인식하고 학습할 수 있는 형식으로 바꿉니다. 데이터 라벨링은 기계학습 모델이 정확하게 예측하도록 기계에서 이해할 수 있도록 사용자가 레이블링 된 데이터를 제공하는 것입니다. 데이터 라벨링은 인공지능 기술의 발전과 함께 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

 

예를 들어, 의료 분야에서는 환자 데이터를 이용해 질병 예측, 진단, 치료 등에 활용되며, 금융 분야에서는 부정 거래 탐지, 신용 스코어링 등에 활용됩니다. 데이터 라벨링은 인공지능 기술의 발전을 지속적으로 추진하면서, 인간의 창의성과 독창성을 보완하는 방향으로 발전해 나가야 합니다.