인공지능 기술의 이해 : AI 기술의 종류와 활용 사례

인공지능 기술의 이해 : AI 기술의 종류와 활용 사례

작성자 hectodata

2021년 초, 한 달이 채 되지 않는 시간 동안 사용자 40만 명을 모았던 AI 챗봇 이루다 기억하시나요? 이루다는 출시 후 얼마 지나지 않아 혐오 표현, 개인정보 무단 사용 등 각종 논란으로 인해 서비스를 잠정 중단했지만, 얼마 전 개선 과정을 거치고 2.0 베타 테스트를 시작했습니다. 여러 리뷰를 읽어보면 개선된 이루다는 민감할 수 있는 질문에 대해 방어적인 태도를 보이는 것을 알 수 있었습니다. 그리고 제작사인 스케터랩도 공식 홈페이지에 AI 윤리와 프라이버시 정책, 그리고 혐오 표현을 걸러낼 수 있는 어뷰징 정책에 대해 자세히 설명해두어 문제점을 사전에 차단하는 모습을 보이고 있습니다.

논란과 관심의 중심에 있는 이루다는 딥러닝 기술을 활용한 인공지능(AI) 챗봇입니다. 우리는 인공지능이라고 하면 일반적으로 이루다와 같은 대화형 챗봇이나 사람과 닮은 로봇 등의 이미지를 떠올립니다. 하지만 이 외에도 우리가 생활 속에서 접하는 인공지능은 굉장히 다양하죠.

이번 시간에는 인공지능(AI)의 개념이 무엇인지, 어떤 기술이 있는지, 그리고 활용되는 분야까지 인공지능의 모든 것을 집어보겠습니다.

인공지능(AI)이란?

인공지능(AI)은 학습, 문제 해결, 패턴 인식 등 인간이 지닌 지적 능력을 컴퓨팅 환경에 알고리즘을 생성하고 적용하여 구현하는 기술을 뜻합니다. 쉽게 풀자면, 컴퓨터가 사람처럼 사고 할 수 있게 만드는 기술이죠.

인공지능의 개념은 1956년에 처음 도입되었습니다. 이후 수많은 전문가들에 의해 데이터 처리 수준이 증가하고 저장 기능이 향상되었죠. 현재는 머신러닝과 딥러닝 등의 기술이 접목되어 인공지능이 사람을 뛰어넘을 정도가 되었습니다.

인간과 달리 인공지능은 단순 반복 작업을 수행하는 데 지치지 않습니다. 그리고 예기치 못한 오류가 거의 발생하지 않죠. 때문에 인간이 더욱 고차원적인 일에 집중할 수 있도록 도와주는 없어선 안 되는 존재가 되었습니다.

인공지능(AI), 머신러닝, 딥러닝의 차이점

인공지능에 관해 이야기할 때 빠지지 않는 것이 있습니다. 바로 머신러닝과 딥러닝이죠. 대충 기계가 알아서 학습한다는 의미인 것 같은데, 무슨 차이가 있는 건지는 헷갈립니다. 하지만 아래의 그림처럼 인공지능이 가장 넓은 개념이고 머신러닝과 딥러닝이 하위에 속한다고 생각하면 쉽게 이해할 수 있습니다.

00-1-1

머신러닝은 인공지능을 구현하는 대표적인 기계학습 방법으로, 사람이 일일이 프로그래밍 할 필요 없이 컴퓨터가 대량의 데이터를 접했을 때 스스로 규칙을 학습할 수 있도록 알고리즘을 만드는 것입니다. 딥러닝은 여기서 한 발짝 더 나아간 개념입니다. 학습에 필요한 데이터를 사람이 제공해야 했던 머신러닝과 달리, 데이터를 스스로 학습하고 자체 신경망을 통해 예측의 정확성을 판단할 수 있다는 차이점이 있습니다. 비유하자면 컴퓨터에 인간의 두뇌가 들어 있는 것처럼 기술을 통해 스스로 학습하는 것이 가능한 거죠.

인공지능(AI) 기술의 응용 분야

인공지능 기술은 다양한 분야에 응용되고 있습니다. 주요 응용 분야는 아래와 같습니다.

  1. 전문가 시스템(Expert System)
    인공지능 기술 응용 분야 중에서 가장 활발한 영역입니다. 특정 문제에 대한 전문적인 지식을 컴퓨터에 기억시키고, 시스템화하여 비전문가도 전문지식을 활용할 수 있도록 하는 시스템입니다. 대표적인 예시로 의료 진단 시스템, 설계 시스템을 들 수 있습니다.

  2. 자연어 처리(Natural Language Processing)
    인간의 언어, 억양 및 맥락을 컴퓨터가 이해할 수 있도록 돕는 인공지능의 한 분야입니다. 딥러닝 기반의 자연어처리 기술은 대량의 텍스트로부터 의미 있는 정보를 추출하고 활용할 수 있도록 만듭니다. 기계 번역, 챗봇 등이 자연어 처리 기술을 활용하는 분야입니다.¹

  3. 데이터 마이닝(Data Mining)
    보유한 데이터를 분석하여 유용한 정보를 추출해 조합하는 기술을 뜻합니다. 방대한 양의 데이터 속에서 특정 패턴을 뽑아내고 통계적인 방식으로 가치를 부여합니다. 해당 기술은 위험 및 생산성 관리, 시장 분석, 시스템 설계 등에 활용됩니다.²

  4. 컴퓨터 비전(Computer Vision)
    컴퓨터의 시각적인 부분을 연구하여 디지털 이미지, 비디오 등에서 의미 있는 정보를 추출하는 기술입니다. 컴퓨터 비전은 우리에게 익숙한 안면 인식에 활용되고 있습니다. 인간의 시각으로는 판단하기 어려운 부분을 컴퓨터가 분석하는 영역입니다.

  5. 지능로봇(Intelligent Robots)
    인공지능 기술을 활용한 로봇을 통칭합니다. 외부환경을 인식하여 스스로 상황을 판단하고 자율적으로 움직이는 기계입니다. 우리가 상상하는 인공지능의 대표적인 이미지가 지능로봇에 해당합니다.


인공지능(AI) 활용 사례

거의 모든 기계에 인공지능(AI)이 접목되어 있다고 보아도 무방할 정도로, 사람들은 컴퓨팅 환경을 통해 자동화된 생활을 즐기고 있습니다. 그중 우리에게 익숙한 몇 가지를 소개하겠습니다.

🛣️
내비게이션

01-4

우리가 매일 사용하는 인공지능의 대표적인 사례로 내비게이션을 들 수 있습니다. 운전자에게 필수적인 내비게이션 시스템 안에는 길 안내는 기본이고 도로의 실제 상황을 분석하여 나오는 도착 예정 시간 등 모든 알고리즘이 인공지능으로 짜여 있죠.

🎤
음성인식 인공지능 비서

02-2

“오케이 구글, 오늘 날씨 알려줘" 음성인식 인공지능 비서를 사용하는 집에서 흔히 들을 수 있는 멘트입니다. 기가지니, 헤이카카오, 클로바프렌즈, 오케이구글 등 시중에 출시되어 있는 음성인식 인공지능 비서만 해도 굉장히 다양합니다. 그리고 휴대폰에 탑재되어 있는 음성인식 비서도 많이 활용되고 있죠.

🤖
챗봇

03-2

사람이 아닌 기계와의 대화형 채팅이 가능한 챗봇도 인공지능의 대표적인 활용 사례입니다. 한때 안 쓰는 사람이 없을 정도였던 심심이도 챗봇에 해당하죠. 그리고 최근 2.0 버전을 출시한 이루다도 대표적인 인공지능 챗봇입니다. 챗봇은 딥러닝 자연어처리 기술을 활용하여 대화를 많이 할수록 인간의 언어를 학습하고 발전한다는 특징이 있습니다.

🚘
자율주행 자동차

04-2

자율주행 자동차는 인공지능의 총 집합체입니다. 인간의 컨트롤 없이 스스로 움직이는 자율주행 자동차에는 위험 상황 발생 시 ‘인지와 예측-대응-행동 계획-제어'까지 가능한 고도화된 인공지능 시스템이 내재되어 있습니다.


인공지능(AI)의 개념부터 활용 사례까지 잘 보셨나요? 언젠가는 시스템적인 한계를 뛰어넘고 윤리적인 문제 또한 완전히 보안하여 영화 Her에 나온 것처 완벽한 인공지능 비서가 나올 것이라 기대해 봅니다.

[자료 출처]

  1. [스페셜리포트] 자연언어처리(NLP) 무엇인가... 그 기술과 시장은? / 인공지능신문
  2. 인공지능, 기계학습, 데이터 마이닝 – 무엇이 다른가? / 삼성디스플레이 뉴스룸

코드에프는 데이터를 활용한 핀테크 서비스를 지원하며 서비스 제공 기업이 온전히 서비스에만 집중할 수 있도록 돕습니다. 코드에프는 복잡한 절차를 간결하게 바꾸고 수고로움을 줄이고자 노력합니다. 또한 국내 시장에만 머무르지 않고 전 세계의 데이터를 중계해 주는 것을 목표로 합니다. 코드에프가 궁금하시다면 아래 배너를 눌러주세요 : )

ghost_banner-3

© Hecto Data Co., Ltd. All right reserved. Published with Ghost


(주)헥토데이터ㅣ대표자 : 오승철

사업자 등록번호 : 113-86-32627


개인정보 처리방침