인공지능은 세계적 이슈 입니다.

우리나라 정부도 '인공지능 국가전략'을 제시하고
인공지능 분야에 많은 투자를 하고 있습니다.


(출처: 이뉴스투데이, https://www.enewstoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=1347082)


갑자기 인공지능 기술이 이렇게 주목받게된 원인은 무엇일까요?

딥러닝으로 대표 되는 기계 학습 알고리즘의 눈부신 발전,
많은 계산을 필요로 하는 인공지능 알고리즘이 동작하기 위한 컴퓨터 하드웨어의 발전
알파고라는 전세계 사람들이 주목한 빅 이슈 등
여러 가지 원인이 있었겠지만,

저는 조금 다른 각도에서 생각해보았습니다.

지능이란 무엇이며,
현재의 인공지능 기술은 인간의 지능을 어디까지 구현해 낼 수 있을까요?

연단에서 누군가 프리젠테이션을 하고 있다면,
청중석의 전등은 꺼야할까요, 켜야 할까요?
실내 온도가 24도 인데, 에어콘을 켜야 할까요, 히터를 켜야 할까요?

이런 사소한(?) 판단은 지능이라고 부를 수 없는 것일까요?

무엇인가를 인식하고 판단하고 예측하는 이 모든 것들을 지능이라고 부를 수 있을 것입니다.

조금 더 복잡한 문제를 생각해봅시다.
BTS 음악을 즐겨 듣는 사람에게는 다른 어떤 노래를 추천해주면 좋을까요?
붉은 원피스를 구입한 손님에게 추천할 만한 다른 상품은 무엇일까요?

사람은 이러한 문제를 어떻게 풀까요?




사람은 많은 부분을 '경험' 에 의존합니다.
경험, 즉 기존에 알고 있던 지식을 새로 마주친 문제에 대입하여 판단하죠.

현재의 인공지능은 사람이 지식을 쌓는 것을 모방한 기술입니다.

사람의 경험을 대체할 '데이터' 를 가지고, '기계 학습' 이라는 알고리즘을 통해 학습합니다.
알파고가 이세돌을 이기기 위해서 수 백만 건의 기보를 학습했죠.



비록 바둑분야에서 사람이 인공지능에게 지기는 하였지만,
대신, 사람은 다양한 경험을 통해 여러 분야의 지식을 쌓을 수 있습니다.

이세돌은 바둑만 잘 두는 것이 아니라, 할 수 있는 일이 많습니다.
대국 상대가 누구인지도 알고 상대의 표정도 읽을 수 있을 것입니다.
그 외에도 할 수 있는 일이 많겠죠.

그렇다면 알파고는 어떤가요?
알파고가 개와 고양이를 구분할 수 있을 까요?
혹은 음원 사이트에서 내가 좋아할 만한 음악을 추천해 줄 수 있을까요?

아닙니다.

알파고는 바둑 '만' 잘 두는 인공지능입니다.

아이언맨에 나오는 자비스 같은 슈퍼 인공지능은 아직 없습니다.

현재의 인공지능은 하나의 일을 사람과 비슷하게 할 수 있을 뿐입니다.

물론, 어떤 특정 분야에 있어서는 사람보다 조금 더 잘 하기도 합니다만..
하나의 인공지능이 사람 처럼 여러가지 일을 하지는 못합니다.

아직 사람에 비해 한 참 모자라지만, 아이러니하게도 슈퍼 인공지능이 없기 때문에
현재 인공지능 기술이 주목받고 있는 것입니다.

세상에는 수없이 많은 다양한 문제들이 존재합니다.

그 중 어떤 문제들은 인공지능으로 잘 해결되기도 할 것이며,
어떤 분야에서는 이미 성과도 내고 있습니다.
맞춤형 상품 추천으로 매출이 수십 퍼센트 이상 상승한 사례도 있습니다.


(출처: 매일경제 https://www.mk.co.kr/news/economy/view/2020/06/574789/)

만약 어떤 기업이 인공지능 기술을 도입하고자 하면 어떻게 해야할 까요?

앞서 말 했듯이 모든 문제에 올 마이티(All Mighty) 한 슈퍼 인공지능은 존재하지 않습니다.
자신들이 풀고자 하는 문제에 특화된 인공지능을 만들수 밖에 없습니다.

이것이 바로 인공지능 SW 개발자가 필요한 이유입니다.

컴퓨터를 학습 시키기 위해서 데이터를 수집하고 정형화 해야 합니다.
공개되어 있는 데이터는 세상에 존재하는 수 많은 문제들 중에 지극히 일부 문제에 적합할 뿐입니다.
내 문제에 필요한 데이터는 스스로 만들 수 밖에 없습니다.

기업이 기존에 보유한 데이터가 있다 하더라도, 어떤 데이터는 외부에 유출되어서는 안되기에
내부 엔지니어를 통해서 학습 데이터를 가공해야 할 것입니다.

데이터를 모았으면 학습을 시켜야 합니다.

우리 모두가 구글이나, 페이스북의 연구원들 처럼
기계 학습 알고리즘을 연구하고 새로 개발할 필요는 없습니다.

그렇지만, 어떤 알고리즘을 사용해야 우리 문제에 적합할 까요?
어떤 알고리즘을 써야할 지 잘 모르겠다면,
공개되어 있는 여러 알고리즘을 우리 문제에 적용해보고 성능을 비교해보면 어떨까요?

이런 일들은 인공지능 SW 개발자가 없으면 할 수 없는 일들입니다.



앞서 말했듯이 세상엔 다양한 문제들이 있고,
인공지능을 적용해 볼 수 있는 많은 기회들이 앞으로 더 생겨날 것입니다.
나아가, 본인의 주 전공 분야에 인공지능 기술을 접목해볼 수도 있을 것입니다.

지금 배워두면 다가오는 시대에 활용할 기회가 무궁무진한 기술이
바로 인공지능입니다.

여러분도 미래에 투자해 보는 것은 어떨까요?