인공지능 연구의 역사와 현황

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컴퓨터를 형성하는 시스템 그 자체가 성숙되어가는 한편, 인공지능은 다양한 어려움을 거쳐 급속하게 발전하고 있다. 컴퓨터를 지능으로서 사용하는 인공지능의 연구는 1950년대부터 연구가 활발하게 이뤄져 왔고, 1956년에는 John McCarthy에 의해 처음으로 ‘인공지능(Artificial Intelligence)‘이라는 용어가 제창되었다.

냉전이나 컴퓨터의 발달을 계기로 1960년대와 1980년대에 인공지능 연구에 대규모 투자가 이뤄졌지만, 눈에 띄는 성과를 얻지 못했기 때문에 두 번의 ‘AI Winter’라고 하는 연구 정체기가 발생했다.

한편, 컴퓨터를 툴로서 사용해 인간의 지능증폭(Intelligence Augmentation, IA)에 이용하는 시도는 성공을 거둬 현재의 컴퓨터를 형성하기에 이르렀다. 그러나 컴퓨터의 하드웨어, 소프트웨어, 데이터베이스, 운영 호환성의 발달에 의해 인공지능의 연구도 새로운 단계로 움직이기 시작했다. 그림은 AI와 IA의 지금까지의 동향이다.

그림 1. AI와 IA의 현재까지의 동향

그림 1. AI와 IA의 현재까지의 동향

인공지능에는 ‘강한 AI(Strong AI)‘와 ‘약한 AI(Weak AI)’의 2종류가 있는데, 현재 실용화가 진행되고 있는 것은 ‘약한 AI’다. ‘강한 AI’가 인간의 뇌를 시뮬레이션하는 것을 목적으로 한다면 ‘약한 AI’는 데이터를 부여해 프로그램에게 학습시키는 것으로 목적에 특화된 작업을 할 수 있게 하는 것이다.

이 배경에는 인터넷이나 빅데이터의 등장으로 많은 데이터를 인공지능에 부여할 수 있게 된 것이 한 가지 이유인 듯하다. 예를 들어 개와 고양이의 구별이나 체스 게임에서 이기기 위한 프로그램을 만들기 위해서는 대량의 이미지나 체스 기보가 필요해지므로 많은 데이터를 준비할 필요가 있다. 또 막대한 데이터베이스, 셀프 트래킹, 인터넷 뷰나 검색 이력, 위키피디아와 같은 여러 가지 디지털 데이터가 인공지능의 발전에 공헌하고 있다.

프로그램 자체가 주어진 데이터로 학습하는 기술을 기계 학습(Machine Learning)이라고 하고, 애플사의 음성 어시스턴트 시리(Siri), 이메일 스팸 필터링 기능, 신용카드의 부정사용 인식 시스템 등 여러 가지 분야에 이용되고 있다.

최근에는 웨어러블 단말이나 환경 센서와 같은 IoT 디바이스의 발달에 의해, 지금까지 이상으로 다양한 데이터를 받아들이는 경우가 늘어나고 있다. 그러나 그것들을 효과적으로 활용하기 위해서는 엄청나게 많은 데이터를 취급하고 새로운 알고리즘을 개발하기 위한 데이터 사이언티스트가 필요해진다.

최근에는 기계 학습을 사용한 분석을 클라우드 상에서 제공하는 서비스가 나오고 있다. 대표적인 것으로 구글의 Google Predictive API, Microsoft Azure Machine Learning, BigML사의 서비스 등이 있다.

Google Predictive API에서는 데이터를 분석하여 패턴을 식별할 수 있는데, 감정 분석과 언어 처리, 추천 기능, 유전자 해석과 같은 분야에 특화한 분석이 가능하다. Microsoft Azure Machine Learning은 유저가 자유롭게 분석을 하기 위한 플랫폼으로, 자작 프로그램을 사용한 분석 뿐 아니라 이 서비스로부터 알고리즘을 구입하는 것도 가능하게 되어 있다. BigML사의 서비스는 예측 분석 등이 가능하게 되어 있고, 프로그램 지식이 없어도 기계 학습을 사용한 데이터 분석이 가능하게 되어 있다.

2015년 2월에는 IBM사가 왓슨의 기계 학습 API를 개발자용으로 공개했는데, 다음과 같은 서비스가 제공된다.

  • Speech to Text : 실시간으로 음성을 텍스트로 변환한다
  • Text to Speech : 텍스트를 음성으로 변환한다. 현재는 영어와 스페인어만 지원한다
  • Visual Recognition : 업로드된 이미지를 분석하여 배치된 오브젝트나 사물 등을 식별해서 분류한다
  • Concept Insights : 유저가 검색하는 키워드 뿐 아니라 키워드의 개념을 이해하고 관련 정보를 표시한다
  • Tradeoff Analytics : 우선시해야 하는 사항을 판단하고 의사 결정을 지원한다

 

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