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ICT/정보통신 AI(인공지능)의 가능성과 한계

  • 관리자 (irsglobal1)
  • 2021-09-13 11:34:00
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‘AI(인공지능)’는 최근 몇 년 사이 언론에서 언급되지 않는 날이 없을 정도로 주목을 받고 있다. 여기에서는 AI가 무엇인지, 그리고 무엇을 할 수 있으며, 어떠한 한계를 가지고 있는지 설명함과 동시에 앞으로의 커다란 가능성에 대해 이야기한다.

 

AI의 가장 중요한 특성은 ‘학습’

 

애초에 AI란 무엇인가? 그 본질을 한 마디로 말하면,

인간의 뇌가 수행하는 지적 작업을, 컴퓨터상에서 실현하기 위한 기술의 총칭이다.

 

인간의 뇌는 매우 복잡하고 고차원적인 정보 처리를 하기 때문에 아직 해명되지 않은 부분이 많아, 현재의 AI 기술이 인간의 뇌에 가까운 움직임을 보일 수는 없다. 하지만 기존 시스템의 처리(예 : 컴퓨터 프로그램)가 인간이 정한 로직(예 : ‘A라면 X를 실행, B라면 Y를 실행’)에 따라 정보를 처리하는 것에 반해, 현재 주류를 이루고 있는 AI는 ‘학습’이라는 프로세스를 거치는데 그것은 ‘인간의 뇌가 하는 일과 유사하다’고 한다.

 

예를 들어, Spectee가 일본 기상 협회 및 후지TV와 협력하여 개발한 ‘AI 날씨’는 ‘긴소매를 입은 사람’ ‘반팔을 입은 사람’ ‘코트를 입은 사람’의 이미지를 미리 학습함으로써 통행인들이 무엇을 입고 있는지 순식간에 판별할 수 있다.

 

<그림> AI 시스템과 기존 시스템의 비교

 

AI가 할 수 있는 일, 잘하는 일

 

AI는 우리 사회 속에 계속해서 활용되고 있으며, 온갖 분야에서 그 힘을 발휘하고 있다. 예를 들어, Apple의 Siri를 비롯한 음성 어시스턴트, 공장의 생산라인에서의 기계 고장 예측, 광고 문구 자동 생성, 주식 자동 매매, 채용 서비스의 인재 매칭... 그 용도는 다양하지만, 이를 정리하면, ‘예측’ ‘분류’ ‘실행’으로 분류할 수 있다. 그리고 AI가 인간의 뇌를 훨씬 능가하는 점은 대상 데이터가 어마어마하게 많은 경우에도 (컴퓨터의 전원을 끄지만 않으면) 24시간 내내 피로해지지 않고 학습하여 정보 처리를 할 수 있다는 점이다.

 

<그림> AI의 예측, 분류, 실행

 

하지만, AI가 도출해낸 답이 100% 옳은 것만은 아니다. 어디까지나 확률 및 경향이 산출되는 것이므로, 인간이 추가로 조정하거나 마지막 판단을 내려야 한다. 예를 들어, Amazon에서 쇼핑하다 보면 ‘추천 상품’이 뜬다. 그 모든 상품이 나의 취향에 100% 맞는 것은 아니며, ‘이건 필요없다’ 싶은 것도 많이 뜬다. 이 점과 관련하여, 고객으로부터 피드백을 받아 어떻게 조정할지, 또 어떻게 화면상에 표시할지에 대해서는 사람이 생각해야 한다. 기존의 시스템이 ‘1+2=3’이라고 답하는 경우라면, AI는 ‘80%의 확률로 1+2=3이다’라는 답을 제시한다고 보면 된다. 이것이 AI의 한 가지 한계라 할 수 있다.

 

AI의 커다란 가능성

 

사실 2010년대에 시작된 현재의 AI 붐은 ‘제3차 붐’이다. 붐이라는 것은 한 번 일었다가도 식게 마련이며, 실제로 제1차ㆍ제2차 붐은 기술적인 한계를 맞아 쇠퇴하였다. 하지만 이번 제3차 붐은 지금까지와는 다른 점을 고찰함으로써 앞으로의 가능성을 보게 되었다.

 

① ‘규칙 기반’에서 ‘학습’으로의 패러다임 시프트

 

같은 AI라 해도 1960년대의 제1차 붐, 1980년대의 제2차 붐 당시에는 규칙 기반, 즉 인간이 규칙을 정하고 AI는 그 규칙을 따라 처리하는 것이었다. 하지만 식별할 때 사용하는 규칙을 모두 인간이 설정하는 것은 시간적으로 불가능하므로, 이러한 붐은 쇠퇴하게 되었다. 예를 들어, 강아지 동영상을 식별하기 위해 필요한 규칙을 상상해 보자. 다리 4개, 귀 2개, 털이 나 있다... 그것은 고양이든 말이든 사슴이든 똑같지 않은가. 애초에 헤어리스 도그라고 해서 털이 없는 견종도 있다. 이처럼 ‘강아지’의 규칙을 정하는 데만도 많은 어려움이 있다.

 

한편, 현재의 붐의 패러다임은 ‘학습’이다. 즉 규칙 자체도 AI가 스스로 만든다. 이것은 기계학습, 특히 딥러닝이라 불리는 기술이 발전함으로써 가능해졌다. 이로 인해 ‘규칙을 정하는 데 시간이 많이 걸린다’는 한계를 뛰어넘게 되었다.

 

② 기술 환경 및 데이터 가용성의 차이

 

또 한 가지 다른 점은 AI를 둘러싼 기술 환경이 과거와는 완전히 다르다는 점이다. 일단 통신 환경을 보자면, 2019년부터 순차적으로 5G가 도입되기 시작하여, 고속 대용량ㆍ저지연ㆍ동시다발 접속 통신이 가능해졌다. 또한 정보 처리와 관련된 프로세스도 크게 진화하여, 차세대 기술인 양자 컴퓨팅도 세계적으로 연구되고 있다. 그리고 디바이스를 보자면, 이전에는 매우 비싼 대형 컴퓨터밖에 없었지만, 개인 컴퓨터가 보급되고, 스마트폰을 누구나 소유하게 되어, 앞으로는 IoT(사물인터넷)을 맞이하여 모든 사물이 센서와 통신 기능을 갖추게 된다.

 

모든 디바이스가 고속 통신으로 연결된다는 것은, 그만큼 이용할 수 있는 ‘데이터’ 양이 비약적으로 증가한다는 것을 의미한다. 그리고 AI에 의한 고도의 분석에 필요한 정보 처리 기술도 크게 발전하고 있다. 즉 AI가 활용되어 사회에 실장될 수 있는 환경이, 과거에 비해 압도적으로 잘 갖추어졌다고 할 수 있다.

 

따라서 이번 제3차 붐은 쇠퇴하지 않을 것이며, 오히려 AI라는 말을 의식하지 않을수록 우리 사회와 생활에 더 잘 녹아들 것이라고 판단된다. 우리 정부는 이미 AI 시대를 맞아 4차 산업혁명위원회를 설립하고(’17.11) DNA(DataㆍNetworkㆍAI)를 3대 혁신 신산업으로 삼아, 분야별 대책을 발표하고 지원을 대폭 확대하고 있다.

 

<그림>

 

 

정리하면......

▣ AI의 특성 : ‘학습’한다는 것

▣ AI의 한계 : 확률 및 경향값을 산출하는 기술이라는 것

▣ AI의 가능성 : 기술 환경의 발전과 데이터의 가용성이 향상하여, 미래의 스마트 사회를 뒷받침하는 핵심 기술이 된다.

 

 

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