인공지능 - 연구 분야

인공지능 - 연구 분야

K-MOOC 인공지능 만들기

 

인공지능 연구 분야

기능적 분류

• 지각 (Perception)
  • 환경을 지각하는 능력
• 인지 (Cognition)
  • 문제에 대해 생각하는 인지 능력
• 행동 (Action)
  • 문제를 해결하기 위해 행동으로 옮겨 의사결정을 하는 것

 

과정적 분류

• 학습 (Learning)
  • 데이터를 가지고 어떻게 학습을 하는가?
• 추론 (Reasoning), 표상 (Representation)
  • 학습한 데이터를 가지고 어떻게 추론을 해서 문제를 풀 것인가?
• 탐색 (Search)
  • 다양하고 새로운 문제를 풀면서, 어떤 해결책이 더 좋은지 탐색을 한다
• 계획 (Planning)
  • 어떻게 탐색해서 목표에 달성할 것인지 계획을 한다

 

양상적 분류

• 주변을 이해하기 위해서 시각 (Vision) 능력을 가져야 한다
• 상대방의 언어를 이해하기 위해 언어 (Language) 능력을 가져야 한다
  • 사람들은 언어를 통해 데이터를 전달하고 이해를 한다
• 로봇 같이 사람처럼 행동을 하기 위해 행위 (Behavior) 능력을 가져야 한다

 

활용 분야

• 자연언어처리, 음성인식, 챗봇, 정보검색 등
• 컴퓨터 비전, 물체 인식/추적, 로보틱스
• 추천 시스템, 진단 시스템, 의사결정
• 제조, 금융, 의료, 교육, 게임, 공공, 국방, 과학
  • Smart Factory / Traffic Prediction

이처럼 정말 많은 분야에서 인공지능이 활용되어 인간들의 삶을 더욱 효율적으로 만드려고 노력하고 있다

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인공 지능 성공 사례

DeepBlue (1997)

• 인간 체스 챔피언을 인공지능이 처음으로 이겼다
• 이때까지는 인공지능이 학습을 하지 않았다
• 2000년 이후로 머신러닝 / 딥러닝을 통해 인공지능이 학습을 하기 시작했다

 

DARPA Challenge (2005)

• 자율주행 자동차 대회에서 처음을 132마일을 6시간 동안 완전 자율 주행을 했다

 

Google Car (2011)

• 무인차 등장

 

AlphaGo / Alexa (2016)

• 알파고가 바둑에서 이세돌을 이긴다.
  • 체스보다 더 어려운 종목이라서 많은 관심 속에서, 대회가 치뤄졌다
• Alexa라는 AI 스피커가 등장했다
  • 스마트 스피커로 가전 제품으로 인공지능이 사용되기 시작했다

 

OpenAI (2019)

• 많은 글을 학습을 해서, 사람처럼 글을 써주는 AI가 나왔다

 

그 외

• AI는 유저들이 어떠한 영상, 글, 사진을 좋아하는지 학습하여 추천해 줄 수 있다
• AI가 유저들과 쳇을 통해 대화를 하거나, 스피커를 통해 대화를 할 수 있게 되었다
• AI가 유저의 목소리 또는 얼굴을 알아볼 수 있는 능력도 가질 수 있게 되었다
• AI가 다양한 학습을 통해, 유저가 글을 쓰거나 영상, 사진을 올리면, 그 데이터를 기반으로 새로운 사진, 영상, 글을 만들어 주는 서비스도 생겼다