AI 인공지능의 역사와 기술 진보 사례

AI 인공지능의 역사와 인공지능 기술 사례

AI 인공지능은 과거에 비해서 수많은 기술적 진보를 일으켜 왔습니다. 구체적인 사례를 바탕으로 인공지능이 과거에서 부터 현재까지 어떻게 진화되어왔는데 같이 한번 알아보도록 합시다. 인공지능은 1950년로 거슬러 올라서 보자면 이때의 인공지능은 뉴럴 네트워크라는 인공지능이 발달한것을 알수가 있었습니다. 이 시기의 인공지능은 사고하는 기계에 대한 인공지능에 대한 연구가 주된 인공지능이라고 했고 이러한 인공지능의 역사는 1970년대 까지 이어지는것을 함께 알수가 있었습니다. 이러한 인공지능의 발전은 1980년대에 이르러서 2010년대에 이르면 기계학습의 연구가 활발하게 이루어 지는것을 알수가 있었습니다. 이러한 기계학습의 인공지능 부터 현재에 이르러는 딥러닝 기술의 발전으로 AI 붐을 견인하고 있는것을 인공지능의 현재단계라고 말할수가 있겠습니다. 그렇다면 이러한 인공지능을 활용하는것이 중요한 이유에 대해서 여러분들께 설명드리겠습니다. 첫번째로 AI 인공지능 딥러닝 기술을 이용한다면 여러분들이 반복적으로 시행하고 있는것들을 프로그램을 통해서 자동으로 학습하게 할수 있습니다. 예를들어서 이해하기 쉽게 설명드리겠습니다. 어떠한 시스템이나 오차나 잘못이 있는것을 수작업으로 반복적으로 인간이 수행하고 있다고 가정해보겠습니다. 그러한 가정을 토대로 인간이 이러한 일을 하고 있다고 할때 인공지능 딥러닝 AI 기술을 이용한다면 순식간에 오류를 판단할수 있을것이며 일의 효율도 더욱더 증가할것이라 예상하는바 입니다. 또다른 인공지능기술의 장점에 대해서 말해보겠습니다. 인공지능 기술을 활용한다면 기존 기술에 보다 더 뛰어난 인텔리전스를 가미하게 됩니다. 이해하기 쉽게 예를 들어서 설명해 보겠습니다. 우리나라 사람들이 자주 이용하는 카카오톡을 예를 들어서 설명해 보겠습니다. 카카오톡의 경우 단순히 사람과 사람과 소통하는 메신저 기능에서 벗어나서 다양한 기능을 제공하고 있습니다. 배달에서 부터 카카오택시 카카오 선물 등등 다양한 방법으로 다양한곳에서 기능을 하고 있습니다. 구체적으로 사람들이 있는 위치를 분석하여서 자신이 있는 위치와 인공지능 딥마인드 기술을 활용하여 가장 가까이 위치하고 있는 사람을 카카오택시로 연결시켜주는등 생활속의 사소한 부분에서도 인공지능 기술을 활용하고 있는것이 특징입니다. 또 다른 구체적인 이용사례를 살펴보자면 메일 캘린더 서랍 이모티콘 프렌즈 음악 등등의 서비스를 제공하고 있으며 이러한 서비스제공의 바탕에는 인공지능 기술이 잘 활용되고 있음을 알수가 있습니다. 이렇듯 인공지능 딥마인드 AI의 활용사례는 단순히 우리가 아는것 뿐만 아니라 생활속의 다양한 환경속에서 사용되고 응용되고 있는것을 알수가 있었습니다. 그렇다면 다음으로는 인공지능 기술 진보의 사례의 하나인 점진적인 학습 알고리즘에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 인공지능의 학습 알고리즘은 어떠한 것일까요 인공지능의 학습 알고리즘을 예를 들어서 설명드리겠습니다. 만약에 체스경기를 하고 있다고 가정을 해본다면 인공지능 학습 알고리즘은 시뮬레이션을 통해서 경우의수에 따른 체스경기를 합니다 그리고 두 경기중에 이긴 경우의수의 체스경기를 학습합니다. 학습한 체스경기를 바탕으로 컴퓨터는 체스경기에 이길 확률이 높은 경우를 분석하여 그 결과값을 공유합니다. 이러한 인공지능 딥러닝 알고리즘이 발달하면 발달할수록 컴퓨터는 체스경기에서 독보적으로 이길확률이 높아져서 결국 아무도 그 체스경기에서 이길수가 없게 되는것입니다. 예전에 이세돌의 알파고와의 경기에서도 TV방송에서는 바둑은 수많은 확률이 있고 그것을 알파고라는 인공지능 알고리즘이 이기기는 쉽지 않다고 하였습니다. 그래서 예전에 체스경기와는 다르게 수많은 사람들의 관심이 집중되었던것이 사실이였고 그래서 이세돌의 알파고와의 경기가 많은 언론 매체 뿐만 아니라 세계에서도 주목을 받은것이라 생각되는바 입니다. 이러한 인공지능 알고리즘 딥러닝 기술을 어떻게 활용할지에 대해서는 세계의 나라마다 각각 다른 입장을 가지고 있다고 여겨집니다 각각 다른 환경에서 기술을 개발을 하고 있고 그 기술의 격차도 있기 때문에 쉽게 어떤 곳이 더 낫다라고 이야기하기는 쉽지 않습니다. 본론으로 돌아가서 인공지능 알고리즘의 장점은 위에서 말한 이러한 경우라고 말할수가 있겠습니다. 다음의 인공지능 기술의 특징이자 역사라고 한다면 인공지능은 뉴럴 네트워크를 통해서 다양한 많은 네트워크와 상호작용하면서 데이터를 전송하는 특징이 있습니다. 인공지능이라는것은 단순히 그 분석 데이터 하나만을 토대로 결과값을 내는것이 아닌 다양한 데이터와 상호작용하면서 그것의 결과값을 만들어 내는 특징이 있습니다. 하나의 데이터를 분석할때 그것의 결과값은 오류가 생길수도 있습니다만 다양한 데이터정보를 융합하여서 결과를 예측할때 보다 더 정확한 데이터값을 낼수 있고 그러한 정확한 데이터를 만들어 내는것이 인공지능 알고리즘 딥러닝의 장점이라고 여겨질수 있겠습니다. 우리는 이러한 인공지능을 적극적으로 활용해서 우리의 실생활의 다양한곳에 활용할 필요성이 있다고 여겨집니다. 예를 들어서 의료분야 미용분야 생활속 생필품 마트 학교 등등 인공지능 딥러닝 알고리즘 기술은 그 활용성이 무궁무진하다고 여겨지고 있습니다. 그러한 활용성을 이용해서 우리 인간의 삶을 더욱더 윤택하게 만들어줄것이라 생각하는바 입니다 . 우리모두도 적극적으로 이러한 기술을 사용하도록 합시다. 감사합니다.