'인공지능(AI)'에 해당되는 글 35건

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제4차산업혁명 시대에 걸맞게 디지털, 인공지능, 데이터, 소프트웨어, IoT, 로봇, AR, VR, MR, XR, AI 플랫폼... 등에 대한 훌륭한 연구 자료가 하루가 다르게 쏟아져 나오고 있습니다. 관심 주제를 분야 별로 분류하여 쉽게 살펴볼 수 있도록 정리하여 공유하고 있습니다. <저자와 출처>를 밝혀두었으니 <원자료>는 링크를 클릭하여 확인해보시기 바랍니다. 도움이 되었으면 합니다.

인공지능의 급격한 발전과 그 명과 암

현대 인공지능은 심층학습(Deep Learning)으로 인해 세 번째 황금기를 맞이하여 급속도로 발전하고 있다. 심층학습이 다양한 분야에서 성공을 거두면서 인공지능에 대한 유례없는 관심과 연구가 집중되고 있는 가운데, 인공지능 기술에 대한 가능성을 낙관적으로 보는 시각이 두드러지고 있다. 특히, 인공지능 연구자들이 긍정적인 성향이 강한데, 삶의 미래연구소(Future of Life Institute)의 조사에 따르면 45년 뒤에 50%의 확률로 인공지능이 인간을 초월할 것이라고 전망했다. 더불어 인공지능이 인간의 모든 직업을 대체하는 데는 120년이 걸릴 것으로 예측했다.

이러한 예측에 대한 대비로 국제사회는 "인공지능을 인류에 이롭게 활용하자"는 대전제에 대한 공감대를 형성하고 있다. 국제기구와 표준회의, 비영리단체는 인류와 인공지능이 공존하는 세상을 만들기 위해 화두를 제기하고 대응책을 마련하고 있다. 이와 더불어 전 세계의 일부 석학들은 인공지능이 인ㄱ나을 지배하고 전복시킬 수 있다는 점을 강조하며 인공지능의 발달로 인한 어두운 면 역시 수면 위로 올려 논의의 필요성을 역설하고 있다.

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인공지능이 고도화될수록 인간의 사적 영역은 인공지능에 의해 점유되고 있다. 그러나 현재의 인공지능은 기술적으로 완벽하지 않기 때문에, 이러한 사회적 변화는 인공지능에 대한 막연한 두려움을 유발하거나, 때로는 실제로 물리적인 피해를 야기하기도 한다. 이러한 시점에서 인공지능 윤리의 중요성이 사회 전반적으로 크게 확산되고 있는 추세이다. 인공지능 윤리는 인간과 기계가 함께 공존하기 위한 중요한 철학이며 더 안전하고 편안한 삶을 위한 토대가 된다. 따라서 인공지능 윤리에 대한 관심, 이해, 확산이 더욱 요구된다.

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인공지능, 빅데이터 등의 디지털 기술이 널리 활용됨에 따라 알고리즘의 편향성, 개인정보 침해 등 사회적 부작용에 대한 우려의 목소리가 커지고 있다. 이에 대해 인공지능 업계는 △인공지능 개발자가 준수해야 할 윤리 원칙 마련, △인공지능의 사회적 영향을 전담하는 부서 설치, △인공지능을 활용해 사회에 기여하는 프로젝트 수행 등의 노력을 기울이고 있다. 국내 업계의 경쟁력을 강화하는 동시에 연구 활동을 위축시키지 않는 인공지능의 사회적 역할 강화 전략이 필요하다.

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인공지능 시대의 도래와 안전 문제

미국 정부와 유럽연합에서는 트럼프 대통령의 행정명령, EC의 인공지능 윤리지침을 통해 인공지능 안전 연구에 투자하고 있다. 해외 대학과 연구소에서도 인공지능 안전 전략과 도구를 개발하고, 관련 연구를 추진하고 있다. 인공지능이 현실 세계에서 구현되기 위해서는 기술 발전과 병행하여 안전이 필수적이며, 국내에서도 인공지능 안전에 대한 준비가 필요하다.

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미래 인공지능 기술

인공지능(AI)에 관한 학자들의 정의는 다양하다. 벨만은 인간의 사고, 의사결정, 문제해결, 학습 등의 활동에 연관 지을 수 있는 자동화라고 했고, 윈스턴은 인지와 추론, 행위를 가능하게 하는 계산의 연구라고 하였으며, 크루즈웰은 사람이 기능적으로 수행해야 하는 기능을 수행하는 기계의 제작을 위한 기술이라고 하였다.

그러나 ISO/IEC JTC1/SC42 인공지능 분과의 ISO/IEC 22989:2019(x):CD에서는 인공지능을 3가지 관점에서 정의하였다. 먼저 시스템 관점에서는 ‘지식과 기술을 습득, 처리 및 적용하는 공학적 시스템의 능력. 지식은 사실, 정보이고 기술은 경험 또는 교육을 통해 습득(capability of an engineered system to acquire, process and apply knowledge and skills. knowledge are facts, information and skills are acquired through experience or education)’이라고 정의하였고, 공학적 관점에서 ‘지식과 기술을 습득하고, 처리하고, 적용할 수 있는 능력을 가진 시스템 공학을 연구하는 학문(discipline which studies the engineering of systems with the capability to acquire, process and apply knowledge and skills)’이라고 정의하였으며, 좁은 의미로는 ‘특정 문제를 해결하기 위한 잘 정의된 하나의 작업(AI that is focused on one well defined task to address a specific problem)’이라고 정의하였다.

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spri.kr/posts/view/22231?code=issue_reports

현대 인공지능은 유례가 없을 정도로 빠르게 진화하고 있다. 이러한 속도 때문에, 많은 전문가들은 인공지능이 사람을 지배할 것이라는 예측을 내놓고 있다. 대표적으로, 테슬라 최고경영자인 엘론 머스크는 미래 인공지능을 핵무기에 빗대어 표현하면서 그 위험성을 강조했다. 지난 2018년 3월 작고한 영국의 물리학자 스티븐 호킹 역시 인공지능이 인간을 대체할 수 있다는 것에 두려움을 표명했다. 그렇다면 이처럼 인공지능이 인류를 위협할 수 있다는 사실은 어디에서 기인하는 것일까? 그것은 사람 수준의 인공지능(Human-level intelligence), 즉 범용 인공지능(Artificial General Intelligence)이라고 일컬을 수 있다.

  범용 인공지능은 기본적으로 사람 수준의 지능을 구현한 시스템이라고 개념 지을 수 있다. 범용 인공지능은 사람처럼 학습하고, 추론하며, 문제를 인식하고 이것을 해결하기 위해 능동적인 대처를 한다. 그러나 사람 수준의 지능은 전문가마다 보는 시각이 매우 다를 수 있다. 따라서 범용 인공지능의 구체적인 정의는 각 분야마다 다르고, 연구자들은 범용 인공지능을 개발하면서 그 정의를 정립해 나가고 있다. 

  여기서 중요한 점은 범용 인공지능이 사람 수준을 능가할 수 있는 초지능(Superintelligence)로 바라보는 것이다. 만약 범용 인공지능이 탄생한다면, 이것은 자가 향상(Self-improvement)을 통해 사람보다 훨씬 높은 수준의 지능에 도달한다는 관점이다. 이 관점은 대표적인 미래학자인 레이 커즈와일이 그의 저서에서 밝힌 특이점과도 일맥상통한다. 범용 인공지능을 초지능으로 가는 변곡점으로 여긴다면, 앞서 서술한 세계 석학과 최고경영자의 우려 섞인 예측도 충분히 상상 가능한 미래다.

  그러나 현재 범용 인공지능과 관련된 연구 현황을 살펴 볼 때, 아직 범용 인공지능이 탄생하기에는 시기상조로 보인다. 그러나 현대 인공지능의 눈부신 발전은 많은 연구자들에게 범용 인공지능 시대가 도래 할 것이라는 긍정적인 신호를 보내고 있다. 이에 국제사회는 범용 인공지능의 출현에 대비하기 위해 인공지능을 인류에 이롭게 활용한다는 대원칙을 세우고 있다. 우리도 이러한 국제사회의 동정에 적극 참여하여 범용 인공지능 시대를 대비해야 할 것이다.

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