인공지능의 이해(What's A.I?)

개념

인공지능 또는 AI는 인간의 학습 능력, 추론 능력, 지각 능력을 인공적으로 구현시키는 컴퓨터과학의 한 분야이다. 자연어의 이해, 음성 번역, 로보틱스, 인공 시각, 문제 해결, 학습과 지식 획득, 인지 과학 등에 응용된다. 지능을 갖고 있는 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템이며, 인간의 지능을 기계등에 인공적으로 구현한 것이다. 일반적으로 범용 컴퓨터에 적용한다고 가정한다. 이 용어는 또한 그와 같은 지능을 만들 수 있는 방법론이나 실현 가능성 등을 연구하는 과학 기술 분야를 지칭하기도 한다.

역사

연도	역사
1950년대 초반	앨런 튜링이 "컴퓨터는 사고할 수 있는가?"라는 논문을 발표하여 인공지능의 개념을 제시했다.
1956년	다트머스 회의에서 인공지능 분야의 초석이 마련되었다. 이 회의는 인공지능 연구의 탄생을 알리는 중요한 이벤트였다. 이 회의는 존 매카시와 함께 이끌었다.
1960년대	이 시기에는 기호주의 인공지능이 주류를 이루었다. 프로그래머는 기호 및 규칙을 사용해 컴퓨터에게 지식을 제공했다. 대표적인 프로그래밍 언어로는 LISP가 있다.
1970년대 후반	이 시기에는 전문가 시스템의 개발이 활발하게 진행되었다. 전문가 시스템은 특정 분야의 전문가 수준의 지식을 가진 프로그램이다. 그래서 의료, 금융, 제조 등 다양한 분야에서 사용되었다.
1980년대	이 시기에는 연결주의 인공지능이 떠올랐다. 그러면서 신경망과 관련된 연구가 활발해졌고, 역전파 알고리즘이 처음 소개되었다.
1990년대	이 시기에는 컴퓨터의 성능이 향상되면서 머신 러닝 기술이 다시 주목받게 되었다. 서포트 벡터 머신과 같은 알고리즘이 등장하였으며 머신 러닝의 활용 영역이 확대 되었다.
2000년대 이후	이 시기에는 딥 러닝이 떠올랐다. 대규모 데이터셋과 GPU와 같은 고성능 컴퓨팅 자원 발전으로 심층 신경망이 효과적으로 학습될 수 있게 되었다. 딥 러닝은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 혁신적인 성과를 이루었다.

기술적 측면

머신 러닝

데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 결정을 내리는 기술이다.
주요 알고리즘은 회귀, 분류, 군집화, 차원 축소 등이 있다.
대표 라이브러리로는 텐서플로(TensorFlow), 파이토치(PyTorch) 등이 있다.

딥 러닝

인공 신경망을 사용하여 복잡한 패턴을 학하는 머신 러닝의 하위 분야이다.
심층적인 구조와 다양한 레이어를 통해 고차원의 추상적인 특징을 학습한다.
대표적인 신경망 구조에는 CNN(Convolutional Neural Networks), RNN(Recurrent Neural Networks) 등이 있다.

자연어 처리

인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술이다.
텍스트 분류, 개체명 인식, 기계 번역, 감성 분석 등의 작업을 수행한다.
대표적인 모델은 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers), GPT 등이 있다.

컴퓨터 비전

이미지 및 비디오에서 정보를 추출하고 이해하는 기술이다.
객체 감지, 분할, 인식, 추적 등의 작업을 수행한다.
대표적인 모델은 CNN 기반의 모델이 널리 사용된다.

응용

자율 주행 자동차

인공지능 기술을 활용하여 운전자 없이 자동으로 주행하는 자율 주행 자동차이다.
센서 데이터를 분석하고 환경을 인식해서 안전한 주행을 해준다.

의료 진단

의료 영상 데이터를 분석하여 종양의 탐지, 질병의 조기 진단 등에 활용된다.
머신 러닝과 딥 러닝을 기반으로 한 의료 이미지 분석 시스템이 개발되고 있다.

자연어 처리

컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술이다.
기계 번역, 텍스트 요약, 감성 분석, 질문 응답 시스템 등에 사용된다.

금융 서비스

부정 행위 탐지, 신용 스코어링, 자동화된 투자 추천 등에 인공지능 기술이 사용된다.
금융 거래의 효율성과 정확성이 향상된다.