이호스트ICT 공식 블로그

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

안녕하세요  입니다 :)

 

 

 

최근들어 IT 업계뿐만 아니라 사회 전반에 걸쳐 인공지능(AI) 혁명이 일어나고 있습니다.

하지만 동시에 다음과 같은 인공지능 전반에 관한 오해도 공존하고 있습니다. 

 

 

 

 

 

 

AI에 관한 일반적인 오해 

 

(1) 딥러닝을 통해 AI가 인간의 지능 수준까지 도달할 수 있다.

(2) 알파고의 놀랄만한 성공을 보면, AI가 인간 수준의 지능에 도달했음을 알 수 있다.

(3) 딥러닝의 뛰어난 능력은 AI가 데이터 제공만으로 대부분의 문제를 해결한다는 데 있다. 예를 들어, ImageNet과 같은 네트워크에 

충분한 데이터를 제공하면 대부분의 비주얼 이해 문제를 해결 할 수 있다.

(4) AI는 너무나 강력해서 영화 '터미네이터'처럼 인간의 능력을 능가하고, 인류 생존을 위협할 것이다.

위와 같은 오해를 하지 않으려면, AI 기술과 잠재력에 대해 보다 현실적으로 검토하고 평가하는 것이 중요 합니다.

또, 인재 육성 및 유치에 지속적으로 투자함으로써 장기적인 기술 발전을 이룩하는 것이 필수 입니다.

 

 

 

그렇다면, 위 예시들 중 무엇이 오해이고 미숙한 관점일까요?

 

 

 

수십 년 전, 인공신경 네트워크 기술이 고안, 개발 되었습니다. 인공신경 네트워크는 인간의 뇌를 모방하여, 

여러층으로 인공 신경을 쌓는 것을 의미합니다. 최근의 성공은 방대한 데이터, 급속히 증가하는 계산력, 몇몇 인공신경

네트워크의 알고리즘 발전과 조합을 통해서 가능했으며, 향후에도 전도유망할 것으로 생각됩니다.

다만, 딥 네트워크 모델은 매우 특수한 측면(시각적 인식이나 패턴 인식의 수준이 낮은 형태의 모델)을 갖고 있어

아직까지 인간은 물론이고, 동물의 지능에 대해서도 포괄적인 이해가 완성되진 않습니다.

그 외 모델화되고, 연구화된 인간지능으로는 보다 근본적인 측면의 추론, 계획, 형성 개념, 의사결정 등이 있지만 현재까지 괄목할만한 성과는 없었습니다. 

 

 

 

그래도 AI보드 게임 플레잉(알파고), 비디오 게임 플레이, 음성인식에서 가능한 요소로서 딥네트워크의 성공이

이미 검증되었듯이, 딥러닝이 이러한 기능들을 실현하기 위한 도구를 제공했다는 것에 희망적인 발전을 기대할 수 있습니다.

 

 

인간을 큰 차이로 이긴 알파고는 현재 AI 혁명에서 매우 중요한 시사점을 안겼습니다.

AI가 인간 수준으로 바둑을 둔다는 것은 불가능하거나, 매우 먼 미래의 일이라는 인식을 깨버렸고,

아이러니하지만 AI가 인간을 이긴 것이 AI기술 전반의 근본적인 발전이라는 인식도 깨버렸습니다.

 

 

알파고는 엄청난 기술적 진보이지만, 결국 기존 알고리즘의 합리적인 조합일 뿐입니다.

또한 AI 연구진들도 '인간 수준의 뛰어난 AI' 달성에 근접했다고 주장하고 있지 않습니다.

사물 인식의 문제를 해결하기 위한 ImageNet data와 딥 네트워크 조합의 성공은, 마치 방대한 데이터를

아키텍처의 일부 트위스트를 거쳐 딥러닝 프레임워크에 제공하면, 모든 이미지 이해 문제를 해결할 수 있다는 성급한 희망을 야기했습니다. 

 

 

그러나 예전 기사에서 소개했듯이, 특정 비주얼 작업에 대한 맞춤형 비주얼 알고리즘에는 방대한 스펙트럼이 존재합니다. 

이러한 비주얼의 개념적 작업들은 보편적인 딥러닝의 범주에 속하기보다는

각각의 기능 발현을 위한 서로 다른 아키텍처로 확대되고 있으며, 동시에 일반적인 사물 인식 작업에  훈련된 일반적 기능 확장 레이어도 유지하고 있습니다.

 

 

 

이러한 '비주얼 서비스 레이어'는 뒤의 'Visual AI 의 현실적 전망'에서 더 자세히 설명하겠습니다.

 

 

지금까지의 내용은 인간 수준의 AI(또는 일반적으로 부르는 'The Singularity')에 관한 올바른 통찰이

없었던 시기에 나왔기 때문에, 추가적으로 설명할 필요가 없습니다.

오히려 AI 분야의 연구진들은 (1) 훈련 AI 모델 해석의 어려움, (2) 비일관적인 AI모델 행동의 현실 사례, (3) 관리 불가능한 속도로 인간의 노동력을

대체하는 AI의 잠재력에 관하여 좀 더 현실적인 우려를 하고 있습니다.

이는 아주 가까운 미래에 발생할 수 있는 과제들로, 조속히 해결되기 위해서는 더 많은 관심이 필요합니다.

 

 

 

 

 

 

Visual AI의 현실적 전망

 

 

컴퓨터 비전 분야의 컴퓨터 과학자와 엔지니어는 딥러닝 기술 환경에 익숙해있기 때문에, ImageNet 분류 문제의 해결이 그 외 이미지의

이해 기능으로도 확장될 수 있다는 것을 일찍기 깨달았습니다. 

그러한 비주얼 기능의 사례로는 장면 속에서 사물 찾기(탐색), 각각의 이미지 속 2개의 사물 간 동일성(매칭), 개별적으로 사물 추적하기(추적), 

사물의 정확한 경계 찾기(세분화), 비디오에서 픽셀 수준의 움직임 추정(모션/옵티컬 플로우 계산), 장면의 3차원 구조 재구성(3D/스테레오), 

비디오에서 인간 행동 인식(행동 인식), 문구 또는 문장에서 이미지나 비디오 묘사(이미지/비디오 캡션/태깅/인덱싱) 등이 있습니다.

이것들은 모두 수학, 기하학, 통계 모델링, 최적화 머신러닝 등의 분야에서 수십 년 동안 컴퓨터 비전 문제를 해결하기 위해 등장했던

다양한 도구들 입니다.

딥러닝에서 이러한 문제들이 재발견되고 관련 연구 활동이 폭발적으로 증가하면서 사실상 이 문제들은 이미지 분류와 마찬가지로

동일한 수준의 성공을 누리게 되었습니다.

 

 

 

Visual AI 기술의 근본적인 접근 방식이 성공적으로 확장되었고, 정확성도 훨씬 높아져서 다양한 시각 인식 기능을

자동화하도록 확산되었습니다. 따라서 앞으로는 생활의 모든 측면과 비즈니스를 더욱 편리하고

효율적으로 향상시키는데 폭 넓게 도입될 것입니다. 예를 들어, 모든 Visual AI 기술들이 자율 주행 개발에 도입되어,

AI 운전자는 도로를 따라가고, 신호를 인식하며, 가까운 구조물의 거리를 예측하고, 그 외에도 이동하는 차량과 사람들을 탐색, 추적할 수 있습니다.

 

 

또 다른 사례로 Visual AI의 기능을 활용해서 로봇/드론 탐색도 가능합니다.

 

 

현재 Visual AI분야의 발전 속도로 볼 때, 이 기술은 더 향상되어 인간이 수행하는 단조로운 작업(예를 들어, 관리용 비디오나 제조업의

부품 분류 작업에서 운영자 감독, 검색 등)들을 대체할 것입니다.

 

 

그 후 비주얼 인식 관련 기타 작업(고차원의 추론을 필요로 하지 않는)들이 그 뒤를 따르게 될 것입니다.

 

 

 

 






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안녕하세요 이호스트아이시티입니다 :) 

오늘도 인공지능AI 에 대한 정보를 알아보도록 할게요!

 

 

 

 

 

 

'구글, 아마존, 삼성은  왜 AI에 사활을  걸었을까?' 

 

 

2014년, 구글은 매출 0원의 인공지능 스타트업 딥마인드를 4억 파운드, 약 6,800억 원에 인수했다. 

 

2018년 5월에는 내부 연구소인 구글 리서치를 구글 AI로 바꿨는데 이는 인공지능에 대한 구글의 방향과 의지를 담았다고 할 수 있다. 

 

 

아마존은 2016년 AI 스타트업 오비어스를 인수했고, 마이크로소프트 또한 영국의 스타트업 스위프트키를 2.5억 달러, 

약 3,000억 원에 사들였다. 

도요타는 실리콘밸리에 지난해 초 자체 AI 연구소인 도요타 리서치 인스티튜트를 세웠고 GM은 자율주행 기술을 보유한 크루즈오토메이션을 인수했다. 

 

 

2016년 삼성은 AI 플랫폼 기업인 비브랩스를 인수했고, 2018년 9월 ‘삼성 AI 포럼 2018'을 개최해 인공지능 분야 스타학자들을 초빙했다.

삼성은 이에 그치지 않고 미국, 영국, 캐나다, 러시아 등에 글로벌 AI 연구센터를 설립했다.

 

 

중국의 움직임 또한 심상치 않다. 중국의 인공지능 스타트업 센스타임은사상 최고의 투자금 6억 2,000만 달러,

약 6,900억 원을 투자 받았다. 게다가 2018년 5월까지 16억 달러 이상을 더 투자 받았으며, 기업가치는 45억 달러로 전 세계 인공지능

스타트업 중 가장 높은 평가를 받았다.

중국 정부 또한 인공지능 스타트업 육성에 굉장히 적극적이다. 2016년 인공지능 관련 중국 자본 점유율이 1%였지만 1년 뒤 48%, 38%인 미국마저도 넘어섰다.  

중국의 정책적 지원에 힘입어 중국의 스타트업들이 두각을 나타냈고, 특히 인공지능 기술을 활용한 안면인식 기술은 세계 최고 수준이다. 그야말로 AI 전쟁이다.

 

 

 

 

 

그렇다면 국내외 많은 기업들은왜 AI에 주목하는 것일까? 

 

그 이유는 인공지능 기술이 그 어떤 기술보다 강력한 혁신과 성장의 발판이 되기 때문이다. 

인공지능 기술은 저성장 산업구조를 고성장 구조로 바꿀 수 있으며, 기존의 산업 구조를 탈피해 새로운 비즈니스를 만들어낼 수 있다. 

 

비단 IT뿐만 아니라 의료, 보안, 자동차, 금융, 교통, 교육, 엔터테인먼트 등 거의 모든 산업 분야에 인공지능이 적용되고 있다. 

그리고 현재도 인공지능 기술은 우리 생활 깊숙이 자리 잡고 있다. 우선 인공지능 비서를 통해 음성만으로 원하는 정보를 얻을 수 있게 됐다.  

뿐만 아니라 우리가 이용하는 플랫폼에서도 인공지능은 효과적으로 쓰이고 있다. 자신에게 맞는 서비스나 상품, 영상을 추천하는 것 또한 인공지능 덕분이다.  

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7월 4일, 손정의 소프트뱅크 회장은 한국을 방문해 문재인 대통령을 만난 자리에서 이렇게 말했다. 

“앞으로 한국이 집중해야 할 것은 첫째도 인공지능, 둘째도 인공지능, 셋째도 인공지능이다.” 

“AI는 인류 역사상 최대 수준의 혁명을 불러올 것이다”

 

_ 손정의 소프트뱅크 회장

 

 

 

인공지능이라는 이 거대한 파도를 올라타야 할 것인가? 말 것인가? 

비즈니스 분야에서 인공지능은이제 단순한 ‘성장’의 문제가 아니라 ‘생존’의 문제다. 

 

 

 

 

 

<원문>

https://m.post.naver.com/viewer/postView.nhn?volumeNo=22132969&memberNo=38553054&searchRank=39 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

AI

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안녕하세요 이호스트아이시티 입니다 :)

 

 

 

 

 

드디어 날씨도 선선해지고, 9월이 찾아왔습니다 

모두 행복한 9월 보내시길 바라며 ...

 

 

 

 

 

 

오늘은 '인간의 외로움, AI가 덜어줄까?' 라는 주제에 대해서 얘기해보도록 할게요!

 

인간은 사회적 동물입니다. 혼자서는 살 수 없는, 타인에게 의지하는 존재라는 말 입니다. 

사름은 다른사람과 교류하며 정서,심리적 건강을 얻습니다. 여러 연구에 따르면 외로움과 고독감을

심하게 느끼며 소속 집단이 없는 사람일 경우, 각종 질병에 시달리는 비율과 사망률이 높다고 합니다 

 

 

 

 

 

 

 

최근 재미있는 실험결과 하나가 발표됐습니다.

 

독거노인이 인공지능(AI) 스피와 이야기를 나누는 비율이 그 아래 나이대 사람보다 3배!이상 높다는 연구 결과입니다.

 

 

 

AI 스피커는 처음 등장했을 때 단지 음성으로 음악을 틀고 정보를 검색하고 가정 내 스마트기기를

관리하는 기능으로만 홍보되지 않았습니다.

 

애플은 AI 스피커 홈팟<사진>을 광고할 때 사람의 외로움을 타깃으로 삼았습니다.

애플은 AI 스피커가 인간과 정서적으로 교류할 수 있다는 것을 정확히 알고있었습니다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

외로움을 채워줄 '인공지능 로봇'  

스파이크 존즈의 영화 'HER' 는 인공지능과 사랑에 빠지는 남자의 이야기다. 

주인공 시어도어는 인공지능 사만다와 많은 얘기를 나누며 자신의 공허한 감정과 외로움을 사만다가 채워주고 있음을 느낀다. 

 

많은 관객이 이 영화에 공감한 것은 우리와 내면적 대화를 나누는 상대라면 그게 실제 인간인지 아닌지는

크게 신경 쓰지 않는다는 사실이었다. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

감정을 모사하는 '소셜로봇' 연구 매진

대학과 기업에서는 정서적으로 교감하는 로봇, 이른바 '소셜로봇' 개발 연구에 매진하고 있다.

이 로봇은 실제로 분노, 기쁨, 슬픔 같은 인간의 기본 감정을 모사할 수 있다.

사람의 감정을 알아차릴 뿐만 아니라 자신의 감정까지 표현하는 것을 목표로 한다.

 

 

 

 

소셜로봇은 무엇보다도 소프트웨어인 인공지능이 인간을 대체할 정도로 똑똑해야한다.

그러려면 공공의 안녕을 침해하지 않는 선에서 빅데이터 확보가 매우 중요하다.

외로움을 개인의 문제로만 치부할 수는 없다. 우리 사회는 외로움을 어떻게 사회적으로 해결할 수 있을지,

치열한 고민이 필요하다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

최근 미국 MIT랩에서 몸통과 머리의 자연스러운 움직임과 디스플레이를 통해 표정을 드러내는

소셜로봇 지보<사진>를 개발 중이다. 지보는 일정을 관리하는 개인비서로서의 역할을 할 뿐만 아니라

음성명령을 이해하고 명령 내린 사람의 얼굴을 인식할 수 있다. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 





 

 

 

 

 

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<원문>

http://www.etnews.com/20190828000175

 

 

 

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