초지능성- 인공지능 기술

인공지능 기술 동향

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인공지능은 인간이 가진 지각, 학습, 추론, 자연언어 처리 등의 능력을 컴퓨터가 실행할 수 있도록 국내외 주요기관 2019년 ICT 10대 이슈 ICT신기술 정보통신기획평가원 17 프로그램으로 구현하는 기술로, 기계학습, 딥러닝, 자연어 처리, 음성인식, 시각인식 등 첨단기술을 개발하는 방향으로 발전되고 있으며, 와 같이 안전, 의료, 국방, 금융, 복지 등 다양한 응용 분야에 특화된 소프트웨어와 머신러닝, 클라우드, 고성능 컴퓨터 기술 등을 포함하고 있다.

인간의 지능으로 할 수 있는 사고, 학습, 자기 개발 등을 컴퓨터가 할 수 있도록 하는 방법을 연구하는 컴퓨터 공학 및 정보기술의 한 분야로서, 컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 모방할 수 있도록 하는 것을 인공지능이라고 말하고 있다. 2016년 3월 12일 우리나라 최고 바둑 고수인 이세돌이 딥러닝 학습이 가능한 구글의 인공지능 알파고에게 1:4로 패한 사건에 전 세계가 충격에 빠졌다.

인공지능 반도체 기술

4차 산업혁명과 인공지능이 본격 이슈

우리나라에 4차 산업혁명과 인공지능이 본격 이슈가 된 것도 이때부터 라고 해고 과언이 아니다. 인공지능을 구현하는 대표적 핵심기술을 머신러닝이라고 한다. 딥러닝도 머신러닝의 일종으로, 머신러닝 또는 기계학습은 컴퓨터가 학습을 할 수 있게 하는 기술을 말한다. 1959년 아서 새뮤얼은 머신 러닝을 컴퓨터에 명시적인 프로그램 없이 배울 수 있는 능력을 부여하는 것이라고 하였다.

인간이 다양한 경험을 통해 지식을 익히는 것처럼 기계를 학습시켜 인간의 일을 대신할 수 있게 하는 것이다. 현재 인공지능은 스마트폰, 사물인터넷 등 우리 생활 깊숙한 곳까지 들어와 있다. 앞으로도 인공지능은 자율주행자동차, 인공지능 비서 등 많은 분야에 응용될 것이다.

또한 인공지능은 그 자체로 존재하는 것이 아니라, 컴퓨터 과학의 다른 분야와 직간접으로 많은 관련을 맺고 있다. 특히 현대에는 정보기술의 여러 분야에서 인공지능적 요소를 도입하여 그 분야의 문제 풀이에 활용하려는 시도가 매우 활발하게 이루어지고 있다.

최근 인공지능 개발 트렌드는과 같이 단순히 인지능력에서 벗어나, 인지한 환경 속에서 최적의 답을 찾아내고, 여기에 스스로 수행한 학습을 더해 추론 및 예측을 하며, 향후에는 문제를 스스로 발견하고 해결하는 행동 단계에 이르기까지 다양한 분야의 연구와 투자가 활발히 진행되고 있다. 최근 5년간 인공지능은 많은 발전을 이루었으나 현 수준에서 인공지능은 인간의 지능을 완벽하게 구현하는 데는 많은 한계를 갖고 있다. 즉, 자율적인 상황 판단과 능동적인 행동을 기반으로 하는 인간의 지능 수준과 큰 차이가 있는 것이다.

위와 같은 제한사항을 극복하기 위해 오래 전부터 제안되어 온 수학·과학 분야의 이론과 모델링에 기반한 인간처럼 계산에서 인간처럼 생각 하는 지능을 구현하기 위해, 기존 인공신경망 구현 방식을 하드웨어, 소프트웨어적으로 고도화시키려는 노력과 기존 과학, 수학 분야의 연구가 아닌 신경과학과 같은 분야의 연구를 기반으로 인공지능을 구현하려는 시도가 활발히 진행 중이다