AI, AI, AI
Blue Tech+ Letter #11
Editor’s Note
이 레터는 기술과 시장의 중간쯤에서 소개하고 싶은 콘텐츠를 전달하기 위해서 매월 2,4주 화요일을 기준으로 발행합니다.
주로 IT 기술, 트렌드, 특허와 관련된 아티클을 중심으로 내용을 구성하고, 공유가 가능한 세미나, 컨퍼런스 등을 가볍게 스케치해서 포함할 예정입니다. 건축을 하기 위해서 필요한 청사진(BLUEprint) 처럼 보안 이외의 Tech와 Market을 이해하는데 도움이 되었으면 합니다.
이번 주제는 인공지능입니다. 레터를 대신 만들어줄 인공지능봇 하나 있으면 좋겠네요.
하지만, 읽고 이해하고 활용하는 건 사람이 해야 할 일이겠죠.
피드백은 언제나 환영합니다.
Special Section : Artificial Intelligence (A.I.)
인공지능을 활용하는 다양한 서비스들이 등장하고 있습니다.
내년 겨울이면 인공지능으로 분석해서 붕어빵이 닮았는지 안닮았는지 판단해 주고, 좀 더 닮게 해줄건지 다르게 해줄건지 물어볼지도 모르겠네요.
인공지능에 대해서 너무 과신해서도 안되겠지만 과소평가해도 안되겠죠. 인공지능으로 할 수 있는 것과 할 수 없는 것을 잘 알아야할 때입니다.
인공지능과 라이프스타일, 마케팅
https://brunch.co.kr/@totoro4/43
알파고 이후 인공지능은 어떻게 발전하고 있을까요? 그리고 인공지능과 같은 기술이 발달하면 우리 생활에는 어떤 영향을 미치게 될까요?
밀레니얼에게 인공지능은 새로운 것일까요 아니면 익숙한 것일까요? 밀레니얼이라고 뭔가 완전하게 다를까요..?
인공지능은 데이터 중심의 가치 제안과 플랫폼을 중심으로 한 대량 개별화를 쉽게 해주겠죠. 우리는 그 안에서 확인의 편향이 강화되지 않도록 우연한 발견과 만남을 할 수 있도록 해 주는 것이 필요해질 겁니다.
머신러닝/AI의 확산
https://ebadak.news/2020/01/19/machine-learning-deployment/
테크바닥뉴스에서 번역한 벤 에반스의 머신러닝의 확산에 관한 글입니다.
글에서는 머신러닝의 확산을 네 가지 단계로 설명하고 있는데 쉽게 읽을 수 있는 내용입니다.
1단계 : 플랫폼 레이어(기반기술의 태동)
2단계 : 묻지마 머신러닝 (기존 문제의 개선)
3단계 : 애플리케이션 (새로운 문제의 해결)
4단계 : non-테크 산업의 혁신 (모든 산업의 디폴트)
“AI가 정치, 경제, 사회 다 바꾼다” – ETRI, 7대 AI 트렌드 발표
https://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=sec&sid1=001&oid=092&aid=0002179089&viewType=pc
한국전자통신연구원(ETRI)이 발표한 '2020년 인공지능(AI) 7대 트렌드' 보고서에 대한 요약 기사입니다.
개인적으로는 3번 다크 데이터에 대한 이야기가 흥미롭네요. 보고서 전체 자료는 아래 링크에 첨부되어 있습니다.
https://www.etri.re.kr/kor/bbs/view.etri?b_board_id=ETRI01&b_idx=18116
AI In Numbers Q1’20: Global Funding, Corporate Activity, Partnerships, And R&D Trends
https://www.cbinsights.com/research/report/ai-in-numbers-q1-2020/
CB Insights가 집계한 인공지능 스타트업 투자 그래프입니다. 2017년부터 빠르게 증가하고 있는 것을 볼 수 있습니다.
AI startups rasied $18.5billion in 2019, setting new funding record
2019년에 인공지능 스타트업에 대한 US venture capital의 투자가 최고치였다는 기사입니다. 1,345개의 인공지능 관련 기업에 대한 투자였는데 2018년의 1,281개 기업에 16.8billion보다 늘어난 규모입니다.
기업 흥망성쇠 열쇠 쥔 ‘AI’ - 5800조원 시장 열린다
https://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=sec&sid1=101&oid=023&aid=0003503049
이코노미조선에 실린 기사로 시장규모를 전망하고 있네요. 2025년에 시장이 얼만지 알 수 없지만, 적어도 급성장하는 추세는 알 수 있습니다.
‘무어의 법칙’보다 7배 빠르다, 질주하는 인공지능
https://n.news.naver.com/article/028/0002479996
Blue Tech+ Letter #9에서 소개했던 스탠포드 대학교의 AI 인덱스에 대한 한글 해설 기사입니다.
2012년 이전에는 무어의 법칙대로 2년마다 2배씩 향상되었지만 지금은 3~4개월마다 두배씩 개선되고 있답니다.
아래는 이미지넷 훈련에 걸리는 시간이 2년 사이에 3시간에서 1분30초로 줄어들었다는 그래프입니다.
설명 가능한 인공지능(XAI) – 왜 주목하나?
http://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=14859
일반적으로 인공지능은 결과를 확률로 보여줄 뿐 왜 그런 확률이 나왔는지는 설명하지 못하는, 과정의 블랙박스였습니다.
이제 판단 과정과 결과를 논리적으로 설명할 수 있는 ‘설명 가능한 인공지능(eXplainable Artificial Intelligence, XAI)가 등장한다고 합니다.
그 이유를 인공지능에게 설명하도록 시켜볼까요..?
IBM이 바라본 AI 5대 전망 – 자동화, 자연어 처리, 신뢰가 핵심
http://techm.kr/bbs/board.php?bo_table=article&wr_id=7548
IBM연구소가 2020년 AI 5대 전망을 발표했습니다. 음.. 요약이 어렵네요..
Artificial intelligence predictions for 2020: 16 experts have their say
https://www.verdict.co.uk/2020-artificial-intelligence-predictions/
16명의 전문가가 인공지능에 대해서 예측한 기사입니다.
구글 데이터셋 서치, 베타 딱지 떼고 정식 공개
http://www.bloter.net/archives/368891
구글이 공개되어 있는 다양한 데이터들을 쉽게 검색해 주는 deataset search의 베타 테스트를 끝내고 정식 오픈했습니다.
2018년 9월에 처음 공개되었는데 다양한 데이터 셋으로 머신러닝 모델 훈련과 테스트를 하는 용도로 사용할 수 있도록 600만개의 인덱스가 제공됩니다.
머신러닝은 알고리즘을 검증할 데이터가 늘 이슈였는데 여기서 ‘검색’하면 되겠네요. 역시 구글스러운 서비스..
Reformer : The Efficient Transformer
구글에서 제공하는 ai 관련 블로그에서 리포머에 대해 소개하고 있습니다.
딥러닝에서 문맥을 파악하는 것은 수백단어 정도를 분석하는 것이었는데 구글이 리포머를 통해서 백만 단어를 처리할 수 있는 놀라운 능력 향상은 선보였습니다.
Transformer를 개선한 것이라고 하는데 프로그래밍과 딥러닝의 기초적인 내용을 이해한다면 간단한 내용이라고 하네요.
단일 가속기에서 16GB의 메모리만 사용해서 최대 1백만 단어의 컨텍스트 창을 처리하도록 설계되었다고 합니다.
라인 AI B2B 사업 개시 – 챗봇, OCR SaaS 상품 선봬
https://www.ajunews.com/view/20200122165721143
라인이 AI 기술을 네이버비즈니스플랫폼(NBP)의 클라우드에 올려서 SaaS 형태로 챗봇과 OCR 서비스를 제공하네요.
라인 챗봇은 AI 채팅 서비스로 무료 버전과 월50만원의 기본료가 있는 상품으로 제공되며, OCR도 무료 버전과 상용 버전으로 구분됩니다.
OCR 버전은 2019년 6월 국제패턴인식협회(IAPR)가 개최한 문자 인식 경연에서 알리바바와 텐센트를 제치고 1위를 했다고 합니다.
Why Google thinks we need to regulate AI
https://www.ft.com/content/3467659a-386d-11ea-ac3c-f68c10993b04 (유료)
구글 CEO의 파이낸셜타임즈 기고문 링크입니다. 단, 파이낸셜타임스는 유료로 기사는 유료사용자만 볼 수 있습니다..
구글 CEO도 ‘인공지능 규제’ 강조한 까닭
https://blog.naver.com/tech-plus/221781324820
1/20일 파이낸셜타임스에 기고한 구글 CEO 순다 피차이(Sundar Pichai)의 글에 대한 설명입니다.
딥 페이크(Blue Tech+ Letter #2에 소개했습니다)와 같이 부정적으로 사용될 수 있는 인공지능 기술에 대한 통제가 국제사회의 협력이 필요하다는 이야기입니다.
구글, 중국 정조준 – “안면인식 기술 규제를”
https://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LPOD&mid=sec&oid=009&aid=0004504556
같은 맥락으로 벨기에 브뤼셀에서 열린 컨퍼런스에 참석한 순다 피차이가 했던 말을 전하는 매일경제 기사입니다. 중국은 CCTV로 감시하는 사회라고 할 만큼 안면인식 기술이 발달해 있는데 이에 대한 규제의 필요성을 말했습니다.
Jobs and employment after AI: reasons for optimism
https://www.elementai.com/news/2020/jobs-and-employment-after-ai-reasons-for-optimism
Element AI 사이트에 실린 인공 지능 이후의 직업에 대한 글입니다.
로봇과 인공지능이 우리의 모든 일을 맡게 되지는 못할 것이며, 이전의 자동화 물결에 대해서 살펴보면 고용에 미칠 영향을 이해할 수 있습니다.
본문 중간쯤에 나오는 그래프를 보면 컴퓨터와 산업용 로봇이 본격적으로 생산 시설에 적용되면서 생산성은 높아지지만 임금은 크게 오르지 않았다는 것을 볼 수 있습니다.
AI가 사람대신 할 수 있는 업무에만 초점을 맞추는 비관적인 분석이 아니라 AI를 통해서 작업 품질을 높이고, 사람들은 좀 더 복잡하거나 AI에 대한 보완적인 기술을 이용해서 새로운 직업이 생겨날 것으로 예측합니다.
예를 들어, 소프트웨어 엔지니어는 1980년대 이후에 생긴 새로운 직업이죠 ^^
감사합니다.
