인공지능 AI 연구레포트 (인공지능 역사와 현재 발달수준 분석 / 인공지능 기업적용사례 및 장단점 분석 / 인공지능 시대를 대비한 우리의 자세 / 인공지능 미래전망과 나의생각 정리)

소개글

인공지능 AI 연구레포트 (인공지능 역사와 현재 발달수준 분석 / 인공지능 기업적용사례 및 장단점 분석 / 인공지능 시대를 대비한 우리의 자세 / 인공지능 미래전망과 나의생각 정리)에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 인공지능 (AI) 이란?

2. 인공지능의 유형

3. 인공지능의 역사와 현재 발달수준

4. 인공지능의 장단점
(1) 인공지능의 장점
(2) 인공지능의 단점

5. 인공지능 기술 기업적용 사례

6. 인공지능 시대를 대비한 우리의 자세

7. 인공지능의 미래전망과 나의생각 정리

본문내용

원이 가시화 되고 있다. 딥러닝에 의한 판단과 의사 결정 결과에 대해 인간이 이해할 수 있는 방법으로 설명을 할 수 있는 기능은 그동안 딥러닝 방식의 인공지능에 대해 가장 강하게 제기되던 비판 중 하나였다. 과거 규칙과 지식 기반이 그 결정과정을 나름대로 제시할 수 있는 것에 비해 블랙박스 아니냐는 비판을 넘어서기 위해, 단계별 과정의 추상화나 설명을 위한 기술 개발이 한국에서도 시도되고 있고, 영국 정부 정책의 리뷰 리포트에서도 강조되고 있다. 생애학습 인공지능은 지금까지 학습된 결과를 활용하다 새로운 데이터와 환경이 나오면 이를 그대로 다시 학습하는 과정을 반복하는 데에서 벗어나 사용하는 시스템이 점진적으로 전체 구조에 영향을 최소화하면서 학습이 이루어지게 하자는 연구 계획이다. 또 하나의 영역은 인간 의도에 대한 명확한 이해 분야이다. 사람이 지시한 것의 진짜 의미가 무엇이고, 명령과 의도가 다를 수 있음을 어떻게 확인할 것인가 하는 소위 ‘마이다스 왕’ 문제이다. 이는 버클리 대학의 스튜어트 러셀 교수팀이 지속적으로 도전하고 있다. 이와 함께 인간과 인공지능의 상호작용을 위한 인터페이스의 중요함을 인식하게 된다. XAI와 같이 사람과의 접점에서 인공지능이 어떻게 사람과 상호작용을 원활히 할 수 있는가는 또 다른 문제이다. 인공지능과 인간의 상호작용이 어떻게 되는 것이 더 효율적이거나 편리할 수 있는가에 대한 논의가 늘어나고 있다. 가정용 소셜 로봇의 경우도 어떤 디자인이 인간에게 편안함이나 안정감을 주는가에 대한 연구, 인간이 이해하는 방식의 감정표현을 위한 다양한 인터페이스 연구가 필요하다. 최근 자동차업체 포드는 버지니아공대와 협력해 자율주행차를 위장한 차량 실험을 했다. 이를 통해 도로의 사람들이 어떤 반응을 보이고, 어떻게 차와 사람이 상호 작용을 할 수 있는가에 대한 연구를 수행하고 있다.
이와 같이 인공지능 기술이 인간 사회와 생활에서 활용되는 경우가 늘어나면서 인공지능과 인간의 상호작용이 어떻게 되는 것이 더 효율적이거나 편리할 수 있는가에 대한 논의가 늘어나고 있다. 가정용 소셜 로봇의 경우도 어떤 디자인이 인간에게 편안함이나 안정감을 주는가에 대한 연구, 인간이 이해하는 방식의 감정 표현을 위한 다양한 인터페이스 연구가 필요하다. 인공지능 스피커 역시, 다양한 가상 에이전트가 어떤 성격을 가질 것이며, 어떤 표현이 사람들에게 더 친밀감을 가질 수 있는가에 대한 인문사회학적 연구가 필요하고, 사용자가 여럿일 경우, 또는 에이전트의 이름이 여럿일 경우 이들의 성격을 어떻게 표현할 것인가가 중요한 이슈가 된다. 인공지능이 가진 사회적 의미 또는 영향력에 대한 논의도 지속될 것이다. 각 나라 정부나 주요 연구 기관들이 인공지능이 가져올 사회적 영향력이나 규범, 제도에 미치는 영향에 대해 관심을 갖기 시작한 것은 2016년부터이다. 그러나 이 문제는 2018년에도 논의가 지속될 것이고, 어떻게 인공지능 기술이 우리가 그동안 지켜온 가치를 무너뜨리지 않고, 사회에 긍정적인 역할을 할 것인가에 대해 과학자, 인문사회학자, 법률가, 정책 입안자들의 논의가 계속될 것이다. NIPS에서 뉴욕 대학 교수이며 ‘AI Now’의 공동 설립자인 케이트 크로포드가 ‘편향의 문제’를 주제로 진행한 기조연설이 큰 관심을 불러 일으킨 것은 학자들도 이런 문제를 인식하고 있다는 증거이다.
머신러닝과 인공지능에서 활용하는 대규모 데이터에 담길 수 있는 편견, 배제, 차별의 문제를 어떻게 최소화할 것인가 하는 것은 이제 정부와 사회 단체들의 큰 관심이 되고 있다. 생명의 미래 연구소는 이를 위해 다양한 분야 전문가들이 모여서 매년 ‘이로운 인공지능’을 위한 논의를 하고 있다. 이 주제는 짧은 기간에 해결될 것이 아니고 우리가 기술과 정책에서 어떤 합의를 이끌어낼 것인가 하는 지속적인 주제이며, 잘못 적용될 경우 그 피해 규모나 기술적 해결이 매우 많은 사회적 비용을 초래할 것이기 때문에 인공지능의 가장 큰 위험 요소라고 할 수 있다. 결론적으로 2018년 우리는 현재 확보한 기술이 할 수 있는 역량이 무엇이고 어떤 분야에서 가장 효과를 얻을 수 있는지 조금씩 알아나갈 것이고, 안개가 걷히면서 시야가 분명해질 것이다. 기술적 한계나 사업적 제약을 넘어서기 위한 기술 개발은 다양한 방면에서 지속될 것이며, 지금까지 미처 생각하지 못한 인간과의 상호작용을 위한 사용자 경험, 인터페이스의 중요성에 눈을 뜰 것이고, 안전하고 유익한 인공지능 기술을 위한 사회적 논의는 계속될 것이다.

키워드

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