4차 산업 혁명 시대, 언제 어디서나 인공지능은 대체할 수 없는 중요한 개념이 되어버렸습니다.
하지만 아직도 인공지능이 무엇인지, 이 사회에서 어떤 역할을 하는지 헷갈리시는 분도 계실 겁니다.
오늘은 인공지능에 대해 알기 쉽게 설명해 드리는 시간을 갖도록 하겠습니다.
인공지능 알고리즘, 컴퓨터를 대체한다
인공지능의 개념은 17세기에서부터 시작됐습니다.
그 당시에는 인공지능 그 자체보다는 철학적인 논쟁에 가까웠죠.
하지만 20세기 중반부터 컴퓨터가 급격히 발달하기 시작하면서 컴퓨터로 두뇌를 만들 수 있다는 가능성이 제시됐습니다.
이 가설로 인해 인공지능은 학문의 영역으로 들어서기 시작했고, 많은 관심을 받고 지속해서 연구가 이뤄졌습니다.
그리고 2006년, 최초로 딥러닝 논문이 발표되었습니다.
이때부터 인공지능은 인간의 수준을 뛰어넘는 단계에 이르렀고, 지금도 특정 분야에서는 사람의 능력과 비교가 어려울 정도로 탁월한 성능을 선보이고 있습니다.
인공지능 정의, 사람의 지능을 모사하다
그렇다면 인공지능을 한 번 정의해봅시다.
인공지능은 일반적으로 인간의 학습 능력, 추론 능력, 지각 능력이 필요한 작업을 할 수 있도록 컴퓨터 시스템을 구현하려는 컴퓨터과학의 세부 분야 중 하나입니다.
또 지능을 가진 컴퓨터 시스템을 일컫기도 하고, 인간의 지능을 기계에 인공적으로 구현한 것을 뜻하기도 합니다.
세계 곳곳에 쓰이는 인공지능 활용사례
먼저 우리가 가장 잘 알고 있는 인공지능은 바로 구글의 ‘딥마인드 알파고’입니다.
알파고는 유럽 바둑 챔피언과 대결하여 승리를 거뒀고, 2016년 3월 우리나라 이세돌 9단과의 대국에서도 4승 1패로 승리를 거뒀습니다.
또 우리가 주로 쓰는 삼성과 애플의 휴대폰에도 인공지능이 있습니다.
바로 삼성전자의 빅스비, 애플의 시리입니다. 이 두 인공지능은 자연언어 처리 능력을 갖췄으며, 사용자의 음성을 인식해 원하는 답변을 내놓는 것으로 유명합니다.
음성 합성 기술도 빼놓을 수 없습니다.
음성 합성 기술은 말소리의 음파를 기계가 자동으로 만들어 내는 기술로, 모델의 말소리를 녹음하여 일정한 음성 단위로 분할한 다음, 부호를 붙여 합성기에 입력하였다가 지시에 따라 필요한 음성 단위만을 다시 합쳐 말소리를 인위로 만들어내는 기술입니다. TTS(text-to-speech)라고도 하며, 음성 인식과 함께 다양한 곳에 쓰이고 있습니다.
음성 합성 기술은 전화 안내 멘트, 교육용 음성파일과 시각장애인 웹 접근성 향상을 위해 유용하게 쓰이고 있습니다.
국내를 대표하는 TTS 기술에는 인공 지능 가상 연기자 서비스 타입캐스트가 있습니다.
딥러닝 머신러닝 차이는?
현재 가장 주목받고 있는 인공지능 기술은 머신러닝과 딥러닝입니다.
그렇다면 딥러닝 머신러닝의 차이점은 무엇일까요?
머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 스스로 학습하여 예측이나 판단을 제공하는 기술로, 대표적인 사례로 유튜브가 있습니다.
유튜브를 사용하다 보면 가끔 구독하지 않은 채널의 동영상도 표시될 때가 있는데요.
이는 유튜브에서 머신러닝 기술을 활용해 사용자가 시청한 동영상 기록을 기반으로 사용자의 성향을 파악해 유사한 동영상을 표시하는 것입니다.
딥러닝은 깊은 인공신경망 알고리즘을 활용하는 머신러닝 기술로, 정확히는 머신러닝 범주 안에 포함되는 개념입니다.
이미지, 음성 등과 같이 시각적이고 청각적인 데이터를 주력으로 다루는 인공지능 기술로, 딥러닝을 기반으로 개발한 기술 중 가장 대중적인 것이 바로 얼굴인식과 음성인식입니다.
이제 이러한 생체 인식은 금융권에서 사용자 인증을 대신할 정도로 그 정확도와 보안성이 높아졌습니다.
