#외전: AI (인공지능)
인공지능의 성숙도와 핵심에 대한 끄적끄적.
요즘에는 AI가 중요하다. 일을 할 때 다양한 Marketing Tech / Ad Tech / Retail Tech 회사들이 제시하는 기술이 대부분 AI가 들어가기 때문이다.
세상에는 수많은 AI들이 이미 존재한다. Ethic 문제도 이미 거론되고 있으며 AI와 관련된 개인정보, 정보취득의 한계등에 대한 다양한 논의가 있지만 아직 나는 아주 수박겉핧기 수준의 지식이기 때문에 몇 가지 요즘에 배우고 보고 들은것은을 좀 정리해서 내 것"화" 시켜보려고 한다.
AI는 매우 다양한 종류와 수준의 성숙도를 가진 기술이기 때문에 모든 AI를 하나로 취급하는 것은 어렵다. 하지만 몇 가지 주워들은 카테고리로 나누자면,
대화형 AI: 대화형 AI는 일상적인 질문에 답변하고 대화를 나눌 수 있는 기술. Siri, Alexa, Google 어시스턴트 등이 대표적인 예.
이미지 인식 AI: 이미지 인식 AI는 사진이나 영상 속에서 물체나 인물 등을 인식하는 기술. 이 기술은 주로 자율주행 자동차, 안전 검사, 보안 등에 사용됩니다. 구글 포토, 아마존 리코그나이즈 등이 대표적인 예이고 최근 Retail에서 사용하는 AI Driven Image Recognition으로 제품이 진열대에 잘 올라가 있고 경쟁사의 제품은 얼마나 어떤 할인을 하는가도 측정해서 분석 시간을 획기적으로 줄여주기도 한다.
자율주행 AI: 자율주행 AI는 차량을 스스로 운전하도록 하는 기술. 테슬라, 우버, 구글 등이 자율주행 AI 분야에서 선두 주자인데 아직 내 목숨을 AI에게 맡기고 싶지 않다.
기계 학습 AI: 기계 학습 AI는 대용량의 데이터를 분석하여 패턴을 파악하고 예측하는 기술. 이러한 기술은 예측 분석, 음성 및 문자 인식, 추천 시스템 등에 사용되는데, 구글의 딥마인드, 애플의 머신러닝 기술, 아마존의 추천 시스템 등이 대표적인 예이다. DCO 및 Creative Automation이라는 광고 마케팅 AI기술도 일전에 소개했던 것처럼 다양한 변수들을 순식간에 (0.02초) 처리해서 결과물을 내는 것만으로도 많은 시간을 줄여주고 near real-time personalization (개인화)를 가능하게 한다.
이러한 AI 기술들은 모두 매우 중요하지만, 성숙도 순위는 상황에 따라 다를 듯하다. 이는 각 분야에서 적용되는 기술이 다르기 때문. 그러나 출근할 때 사용하는 Siri 같은 대화형 AI는 상대적으로 더 성숙한 기술로 여겨지며, 자율주행 AI는 아직 개발 단계.
대화형 AI가 상대적으로 더 성숙한 기술로 여겨지는 이유는 여러 가지가 있는데.
첫째, 대화형 AI는 이미 상용화되어 있으며, 대중적인 제품과 서비스에 사용되고 있기 때문. Siri, Alexa, Google 어시스턴트와 같은 대화형 AI는 스마트폰, 스마트 스피커, 컴퓨터 등 다양한 기기에서 이용 가능하며, 일상에서 자연스럽게 사용되고 있어서 이미 많은 양의 추가 학습이 이루어지고 있는 단계.
둘째, 대화형 AI는 인간과의 상호작용을 중심으로 개발되어왔다고 한다. 이를 위해 음성 인식, 자연어 처리, 대화 추론 등 다양한 기술들이 발전했고 이러한 기술들은 이미 많은 연구와 개발이 이루어졌으며, 대화형 AI를 구현하는 데 영향을 많이 미친다고 한다.
반면, 자율주행 AI는 아직 상용화되지 않은 제품들이 대부분이며, 개발이 더 많은 연구와 시간이 필요한 분야. 자율주행 AI는 자동차와 같은 기계가 스스로 판단하여 운전을 할 수 있도록 하는 기술이기 때문에, 매우 높은 안전성과 신뢰성이 요구되는 것이 당연한 듯하다. 또한, 주변 환경을 인식하고 판단하기 위해 다양한 센서와 알고리즘, 연계된 인공지능 기술들이 더 필요하기 때문. 그래서 아직 개발 단계에 인 듯하다.
AI의 코어은 데이터와 알고리즘. 데이터는 인공지능 시스템을 학습시키는데 필요한 핵심 자원이며, 알고리즘은 데이터를 분석하고 이해하는 데 사용되는 수학적 모델인데 내가 제일 못하는 부분이기도 하다.
AI 시스템은 대부분 학습 기반의 모델로 구성되어있다고 한다. 즉, 시스템은 대량의 데이터를 수집하고 이를 사용하여 패턴과 규칙을 추출하고 이를 기반으로 예측, 분류, 추천 등의 작업을 수행하기 때문에 데이터 퀄리티가 매우 중요하다 (그래서 Fakenews가 많아지면 많아질수록 AI가 학습하는 내용에 선입견이 더해지지 않을까?) 아무튼 데이터는 AI의 성능과 정확도에 큰 영향을 미치며, 데이터의 양과 질이 AI의 성능을 결정하는 중요한 요소라고 한다.
DCO (다문화와 나에 써본 글에 있습니다. --> )에서 6하원칙에 따라 엑셀로 만들었던 Decision Tree가 결국에 방대한 개념에서는 인공데이터 신경망이 되는 것이 아닐까라고 어림짐작해 본다.
많이 어렵지만 매일매일 조금씩 더 배워보려고 합니다. ^^;;;;
나중에 AI들이 서로 성장해서 서로 싸우기 시작하면 지구가 멸망하는 그날이 오게 될까요. ㅠㅠ
*head image: Rawpixel Ltd.
