01. 인공지능 ( AI ) 이란?
인공지능은 컴퓨터가 인간처럼 생각하고 학습 할 수 있도록 만드는 기술이다.
인공지능은 로봇이나, 스피커, 자동차같은 하드웨어가 아니고 그것에 들어가는 소프트 웨어인 셈이다.
즉, 인공지능도 사람이 컴퓨터한테 내리는 명령어의 집합체이며, 사용자가 설정한 정해진 알고리즘에 따라서만 계산한다.
현재 많이 사용하는 대다수의 인공지능은 많은 양의 데이터로부터 일정한 규칙 ( 특징이나 패턴 ) 을 찾고, 이 특징을 바탕으로 데이터 분류 및 예측을 수행하는 방식이다.
02. 인공지능의 주요 하위 분야
인공지능의 하위 분야를 설명하기 이전, 알고리즘의 뜻을 먼저 알아보자면 다음과 같다.
🔍 알고리즘이란?
알고리즘은 문제를 해결하기 위한 단계별 지침을 의미한다, 쉽게 말해서, 특정 작업을 수행 하기 위한 레시피와 같다.
위 내용을 참고하여, 인공지능의 하위 분야를 살펴보자.
🔍 인공지능 주요 하위 분야
- 머신러닝(Machine Learning)
- 정의: 데이터를 통해 학습하고, 학습한 내용을 바탕으로 예측하거나 결정을 내리는 AI 기술.
- 예시: 회귀 분석, 분류, 클러스터링 등.
- 딥러닝(Deep Learning)
- 정의: 인공신경망을 사용하여 학습하는 머신러닝의 하위 분야.
- 예시: CNN, RNN, GAN 등.
- 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)
- 정의: 텍스트 데이터나 음성 데이터를 이해하고 생성하는 기술.
- 예시: 번역, 감정 분석, 텍스트 요약, 챗봇.
- 실제 사용 예시: 구글 번역, 시리와 같은 음성 비서, 자동 텍스트 요약기.
- 컴퓨터 비전(Computer Vision)
- 정의: 이미지나 비디오 데이터를 분석하고 해석하는 기술.
- 예시: 객체 탐지, 이미지 분류, 얼굴 인식.
- 실제 사용 예시: 자율 주행 자동차의 객체 인식, 페이스북의 사진 태깅, 의료 이미지 분석.
- 로보틱스(Robotics)
- 정의: 로봇을 설계하고 제어하는 기술로, 로봇이 환경을 인식하고 작업을 수행할 수 있게 함.
- 예시: 자율 주행 로봇, 드론, 산업용 로봇.
- 실제 사용 예시: 공장에서 제품을 조립하는 로봇, 아마존 창고에서 물건을 운반하는 로봇, 배달 드론.
- 전문 시스템(Expert Systems)
- 정의: 특정 분야의 전문가 지식을 사용하여 문제를 해결하는 시스템.
- 예시: 의학 진단 시스템, 금융 분석 시스템.
- 실제 사용 예시: 의사가 환자를 진단하는 데 도움을 주는 시스템, 금융 거래에서 투자 결정을 지원하는 시스템.
- 퍼지 로직(Fuzzy Logic)
- 정의: 불확실하고 애매한 정보를 처리하는 기술로, 전통적인 이진 논리가 아닌 연속적인 값으로 문제를 해결함.
- 예시: 가전제품의 제어 시스템, 자동 온도 조절 시스템.
- 실제 사용 예시: 세탁기의 자동 세탁 모드, 냉장고의 자동 온도 조절.
- 강화 학습(Reinforcement Learning)
- 정의: 보상과 벌칙을 통해 학습하는 방법으로, 에이전트가 환경과 상호작용하면서 최적의 행동을 학습.
- 예시: 게임 AI, 로봇 제어.
- 실제 사용 예시: 알파고(바둑 AI), 자율 주행 차량의 경로 학습.
03. 인공지능 활용 사례
- 의료 지원 보조
▸ IBM의 왓슨 헬스, 의료 영상 분석 시스템을 통한 의료 지원 보조
의료 진단 시스템은 환자의 건강 기록과 의료 데이터를 분석하여 질병을 예측하고 진단하는데에 사용된다. - 스마트 홈 기기
▸ 스마트 온도 조절기나 조명, 보안카메라 등 스마트 홈 기기들은 AI를 사용하여 사용자에게 맞춤 환경을 제공한다. - 자율 주행 자동차
▸ AI를 사용하여 도로를 인식하고, 주행 경로를 파악하고 계획하여 주행한다. - 맞춤형 추천 시스템
▸유튜브, 넷플릭스, 온라인 쇼핑몰 등 사용자의 조회 및 시청 기록과 선호도, 구매 등을 분석하여 맞춤형 콘텐츠를 추천한다. - 음성인식 비서
▸ 애플의 시리나 구글의 어시스턴트 등 이들은 사용자의 음성을 인식하고 질문에 대한 답을 하거나 명령을 수행하는데에 사용한다.
📌 최근 가장 핫한 인공지능 챗봇인 Chat GPT 또한 대표적인 활용 사례라고 볼 수 있으며, 단순 질문에 대한 답을 내 주는 것에 더 나아가 사용자가 원하는 상황을 설명 함에 따라 이미지까지 생성이 가능하며, 이는 앞으로 AI 발전에 따라 활용 분야는 더 다양해 질 것으로 예상 된다.
