인공지능이란? 인공지능 역사와 유형 분류

인공지능

 

1984년작 영화 터미네이터가 생각납니다. 그 당시 정말 재미있는 SF영화라고만 생각했었습니다. 슈퍼컴퓨터인 스카이넷이 인류저항군과 싸우는 내용으로 인공지능이 인간의 통제에서 벗어나 스스로 생각하고 오히려 인간을 통제하려는 내용이었습니다. 39년이 지난 지금 이것은 단지 영화가 아니라 현실이 되어 가고 있습니다. 최근에 데이터라벨링 교육을 들으면서 인공지능? AI? 제4차 산업혁명등 정확히 뭐였지 라는 의문점이 들어서 저 또한 공부해 보고 여러분께 다시 한번 안내해 드리면 좋을 것 같다는 생각에 글을 올려봅니다.

 

 

 

인공지능이란?

인공지능은 기계에 생명을 불어넣어 인간처럼 배우고 추론하며 결정할 수 있게 합니다. 이것은 코드라인을 보고 듣고 이해하며, 새로운 가능성을 꿈꿀 수 있는 능력을 가지고 있다는 것을 의미합니다. 컴퓨터 과학과 데이터 마법, 인식의 최첨단 융합을 통해 우리가 살고 일하며 혁신을 탐구하는 방식에 혁명을 일으키며 기술의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있게 됩니다. 우리는 미래를 손끝으로 가져와 공상 과학을 현실로 바꾸며, 기계가 단순한 도구가 아니라 인간의 진보를 위한 끝없는 탐구에서 신뢰할 수 있는 파트너가 되는 세상을 만들어 나갈 수 있습니다. 이것이 현대 연금술입니다.

 

인공지능의 역사

인공지능의 역사는 고대 그리스 신화로 거슬로 올라가며, 인공지능 기술의 발전은 여러 분야에서 이루어졌습니다. 현대적인 AI 시대는 1950년대 논리적인 추론을 통해 최초의 AI 프로그램이 개발된 이후 시작 되었습니다. 앨런 튜링 등의 연구자들은 인간의 지능을 모방하기 위해 기초적인 컴퓨터 프로그래밍을 시작하였습니다.

• 1960년대 -1970년대에는 '지식기반 시스템'이라는 개념이 등장하여, 전문가 시스템이나 지식 표현방법 등이 개발되었습니다. 이후, 컴퓨터 과학 분야에서 다양한 연구가 이루어졌으며 이를 토대로 인공지능 기술은 더욱 발전해 나갔습니다.
• 1980년대-1990년대는 '머신러닝'이라는 개념이 등장하며, 데이터와 통계적 알고리즘을 활용하여 컴퓨터가 스스로 학습하고 패턴을 인식하는 능력이 향상 되었습니다. 이러한 기술 발전 덕분에 인공지능 기술이 새로운 차원으로 발전하게 되었습니다.
• 2000년대 이후에는 컴퓨터 비전, 음성인식, 자연어 처리등 다양한 분야에서 인공지능 기술이 급속도로 발전하였고, 딥러닝 강화학습 등의 기술이 주목을 받았습니다. 이러한 발전으로 인공지능 기술은 이전에는 불가능했던 고도의 작업을 수행할 수 있게 되었습니다.
• 현재에는 인공지능이 다양한 산업분야에 적용되어 혁신적인 서비스와 제품들이 등장하였습니다. 자율주행자동차, 의료진단 보조시스템, 언어번역, 음성비서 등이 그 예시입니다. 이러한 혁신적인 제품과 서비스들은 인공지능 기술의 발전을 뒷받침하여, 새로운 비지니스 모델의 탄생을 이끙러내고 있습니다.
• 미래에는 더욱 발전된 인공지능 기술이 더 많은 분야에서의 혁신과 변화를 이끌것으로 예상되어, 인간과 기계의 경계가 점점 흐려지는 미래를 향해 더 나아갈것으로 기대됩니다. 이처럼 인공지능은 성장과 발전을 거듭하여 현재에 이르고 있으며 앞으로도 놀라운 발전이 기대되는 기술 분야 중 하나로 꾸준히 주목을 받고 있습니다.

인공지능 기술은 미래의 산업과 사회를 크게 변화시킬것으로 예상되어, 많은 국가들이 인공지능 연구에 많은 자금과 인력을 투자하고 있습니다. 이러한 투자와 연구로 인공지능 기술은 더욱 발전하여, 다양한 산업 분야에서의 혁신과 발전을 이끌어낼 것으로 기대됩니다.

 

인공지능의 유형과 분류

인공지능(AI)은 기능, 기능 및 응용 프로그램에 따라 여러 유형으로 크게 분류될 수 있습니다. 아래 몇 가지 일반적인 AI 유형을 소개해보도록 하겠습니다.

좁은 AI 또는 약한 AI: 좁은 AI는 특정 작업을 위해 설계되고 해당 작업만 수행하도록 제한된 AI 시스템을 말합니다. 이들은 좁은 영역에서 뛰어나며 특정 영역 밖에서 작업을 일반화하거나 수행할 수 없습니다. 좁은 AI의 예로는 애플의 시리와 같은 가상 개인 비서, 온라인 쇼핑 플랫폼에 사용되는 추천 알고리즘, 이메일 서비스의 스팸 필터 등이 있습니다.

일반적인 AI 또는 강한 AI: 강한 AI라고도 알려진 일반적인 AI는 인간과 유사한 인지 능력을 가지고 있으며 다양한 영역에 걸쳐 지식을 이해하고, 학습하고, 적용할 수 있는 AI 유형입니다. 일반 인공지능은 인간이 할 수 있는 모든 지적 작업을 수행할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 하지만, 진정한 일반 AI는 현재 존재하지 않으며 여전히 이론적인 개념입니다.

기계 학습(ML): 기계 학습은 알고리즘과 통계 모델을 사용하여 시스템이 데이터로부터 학습하고 명시적인 프로그래밍 없이 예측 또는 결정을 내릴 수 있도록 하는 AI의 하위 집합입니다. 머신러닝은 지도학습, 비지도학습, 강화학습, 딥러닝 등 다양한 유형으로 더 나눌 수 있습니다.

자연어 처리(NLP): 자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석하고 생성할 수 있도록 하는 데 초점을 맞춘 인공지능의 한 유형입니다. NLP 기술은 언어 번역, 감정 분석 및 음성 인식과 같은 응용 프로그램에 사용됩니다.

컴퓨터 비전(CV): 컴퓨터 비전은 인간이 시각적 신호를 인식하고 이해하는 방식과 유사하게 컴퓨터가 세상의 시각적 정보를 해석할 수 있게 해주는 AI의 일종입니다. CV 기술은 이미지 및 비디오 인식, 얼굴 인식 및 자율 주행 차량과 같은 애플리케이션에 사용됩니다.

로봇 및 자율 시스템: 로봇 및 자율 시스템은 인공지능을 사용하여 사람의 개입 없이 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 로봇 또는 자율 시스템을 설계 및 구축하는 것을 포함합니다. 이러한 유형의 AI는 자율주행차, 드론, 산업 자동화와 같은 분야에서 응용 프로그램을 찾습니다.

전문가 시스템: 전문가 시스템은 특정 영역에서 인간의 전문 지식을 모방하는 AI 시스템입니다. 이러한 시스템은 기술 자료와 추론 엔진을 사용하여 결정을 내리고 권장 사항을 제공합니다. 전문가 시스템은 의료 진단, 재무 분석 및 의사 결정 지원 시스템과 같은 분야에서 일반적으로 사용됩니다.

사물인터넷(IoT)AI: AI와 IoT의 결합은 AI 기술과 사물인터넷 장치의 통합을 포함하여 실시간으로 데이터를 수집, 분석 및 처리할 수 있습니다. 이러한 유형의 AI는 스마트 홈, 스마트 시티 및 산업 자동화와 같은 분야에서 응용 프로그램을 찾습니다.

오는 날 존재하는 많은 종류의 인공지능 중 일부에 불과합니다. AI는 빠르게 진화하는 분야이며, 연구자와 엔지니어는 그 분야를 더욱 발전시키고 다양한 영역에서 새로운 응용을 가능하게 하기 위해 새로운 AI 기술을 지속적으로 개발하고 있습니다.