[23-01/인공지능] 인공지능 개요
1. 인공지능이란 무엇인가?
인공지능 ( AI: Artificial Intelligence)
- 사람처럼 생각하고 사람처럼 행동하는 기계(SW, 컴퓨터, 로봇)을 만드는 연구
memo : (공학적으로 바라본 인공지능에 대한 정의)
- 사람처럼 보고 듣고 말하고 행동하는 기계를 만드는 연구
- 사람이 하면 지능을 필요로 하는 일을 기계가 할 수 있도록 하는 연구
- 현재로서는 사람이 기계보다 잘 하는 일을 기계가 할 수 있게 하는 연구
인공지능의 주요 목표
- 인간의 지능 활동을 컴퓨터에 접목하는 것
- 인간이 하는 일을 기계가 대신할 수 있도록 지능을 접목 (자동화, 노동력 대체)
- 일상적인 생활에 편리함 제공
- 인간의 판단과 결정에 도움을 줄 수 있음
- 인간의 실수를 피하게 되고 위험을 줄일 수 있음
memo : 인간이 위험하거나 비용이 들거나 이런것들을 피해줄이고 자동화하면 좋음!
2. 인공지능 연구 분야
인공지능 연구 분야
■ 기능적 분류 (Function)
- 지각, 인지, 행동
- 지각(Perception) : 외부자극(정보)이 뇌 안으로 들어오는 것 (e.g. 공간내 위치감각, 운동지각능력(움직임) )
- 인지(Cognition) : 집중력, 기억력, 사고력, 추리력 등
memo : 시각적인 것을 보고 인지함. 그리고 판단함. 판단을 통해 액션이라는 행동을 함. 신호 받아들이고 인지하는 기능을 만듦.
■ 과정적 분류 (Process)
- 지식표현, 문제해결, 탐색, 추론, 학습
memo : 뭔갈 결정함. 행동 결정을 위한 몇가지 프로세스 필요함.
지식 표현 : 시각적으로 정보 들어옴. 그것을 컴퓨터에 들어올 때 어떤식의 지식으로 표현할지
문제 해결 : 다양한 케이스의 계산을 포함함.
■ 양상적 분류 (Modality)
- 시각, 언어, 동작(로봇)
■ 활용분야 (Applications)
- 자연어처리(음성인식, 챗봇, 대화시스템), 컴퓨터비전(물체인식/추적)
- 전문가시스템, 데이터마이닝
- 로봇틱스, 추천시스템, 진단 시스템, 의사결정 등
3. 학제적 연구로서의 인공지능
1. 철학 : 뇌에서 마음이 어떻게 생성되는가?
2. 수학 : 불확실한 정보하에서 어떻게 추리하는가?
memo : 확률기반 접근. 예측 같은걸 인공지능과 접목함. 대표적으로 금융 수학, 증권 예측
3. 경제학 : 효용을 최대화하도록 어떻게 의사결정을 할 것인가?
memo : 이윤 추구, 최대의 기댓값 바라봄
4. 제어공학 : 인공물이 어떻게 스스로를 제어하는가?
5. 심리학 : 사람과 동물이 어떻게 사고하고 행동하는가?
6. 언어학 : 언어가 어떻게 사고와 관련되는가?
7. 신경과학 : 뇌에서 정보처리가 어떻게 일어나는가?
memo : 뇌과학. 뇌에서 인지하는데 전파가 얼마나 크게 일어나는지
8. 컴퓨터 공학 : 효율적인 컴퓨터를 어떻게 만들 것인가?
4. 인공지능 주요 응용 분야
전문가 시스템 (Expert System)
- 특정 문제 영역에 대해 전문가 수준의 해법을 제공하는 것
memo : 특히 의료에서 많이 쓰임. 의사의 진단을 도와줌
- 간단한 제어시스템에서부터 복잡한 계산과 추론을 요구하는 의료 진단, 고장 진단, 추천시스템에 활용
memo : 고장 진단 - 항공기 같은 분야 고장 진단 굉장히 중요함. 자동으로 스캐닝으로 교체 주기 등을 예측함
- 작업의 중요도 높은 분야의 경우 추천 정보로 활용
- 최종 결정은 현장 작업자가 담당
- 원자력 발전소, 항공우주분야 등
- 이전에는 규칙기반 시스템으로 접근했지만, 현재는 머신러닝 / 딥러닝 활용
데이터마이닝 (Data Mining)
- 실제 대규모 데이터에서 암묵적인, 이전에 알려지지 않은, 잠재적으로 유용할 것 같은 정보를 추출하는 체계적인 과정
memo : 인터넷 웹, SNS에서 의미있는 정보 찾아내는 것
- 기계학습, 통계학 기법 적용
- 연관 규칙, 분류 패턴, 군집화 패턴, 텍스트마이닝, 그래프마이닝, 추천 등
자연어처리 (Natural Language Processing, NLP)
- 사람들이 사용하는 일반 언어로 작성된 문서를 처리하고 이해(Understanding) 및 생성(Generation)하는 분야
memo : 오류 많고 어려움. 특히 한국어는 교착어로 접사가 붙기 때문에 독립어인 영어보다 어려움.
- 언어모델, 주제어추출, 개체명인식
- 문서 요약
- 기계 번역 (Machine Translation)
- 질의응답 / 기계독해 (Machine Reading Comprehension)
memo : 챗봇, 질의응답, 번역
컴퓨터 비전 (Computer Vision, CV)
- 컴퓨터를 이용하여 시각 기능을 갖는 기계장치를 만들려는 분야
- 이미지 분류, 얼굴 인식, 객체 탐지, Pose Estimation 등
memo : 사람이 보는데 한계가 있음 => 기계가 대신하면 볼 수 있는 부분 굉장히 많음
5. 인공지능 활용 사례
일상생활속의 인공지능
- AI스피커 (Siri, Bixby 등)
- AI번역기 (Google Translate, 파파고)
- 로봇청소기
memo : 일반화된 서비스임
광고에서의 인공지능 활용
- 인터넷으로 신문 기사를 읽는 도중에 중간 광고가 나타남
- 여러 번 검색하며 관심을 가졌던 주제와 관련된 광고가 나타남
- 그 외 도서 검색 경험을 바탕으로 한 추천 광고
memo : 로그를 기반으로 광고를 추천함
SNS에서의 인공지능 활용
- 인공지능을 통해 Contents, 동영상 등을 추천
- 인공지능이 사용자가 자주 찾는 프로그램 경향 분석
- 머신러닝, 딥러닝 활용 추천 시스템
사물인식을 활용한 인공지능
- 인공지능 기술에서 얼굴인식과 사물인식은 실용화 단계에 도달
- 인공지능 도어락, 코로나 발열체크, 얼굴인식 결제 시스템
memo : 발열체크 - 간단하지만 그안에서 얼굴의 어떤 온도를 보고 체온을 감지함.
스포츠에서의 인공지능
■ 야구 : 로봇심판
- 어떤 스포츠 경기에서나 심판의 공정성 시비가 있음
- 미국에서 인공지능 로봇심판이 스트라이크나 볼 판정 내림
■ 축구 : 인공지능 분석
- 국내 스타트업 (BePro11: 학생 창업 사례)
인공지능 서비스 로봇
- 인공지능 로봇은 서비스업에도 활용되기 시작함
- 서빙로봇, 바텐더 로봇
■ 우리나라 로봇 카페
- 서울 성수동에 로봇과 인간이 공존하는 카페 봇
농업과 인공지능 (서부 경남 지역)
- 최근 들어 농업 분야에서 인공지능의 활용이 늘어남
- 인공지능 로봇은 물이나 영양제를 뿌리는 등에도 활용됨
- 포도 등 과일을 수확하는 일에도 활용됨
- 축산에 있어 사료를 공급하는 역할도 가능
memo : 농촌이 고령화 되고있음. 도시에 살아도 농촌에서 수확하는 것들을 먹어야함 -> 할 사람이 없다는 것은 큰 사회적 문제임.