인공지능 트렌드

인공지능 기술개발사

인공지능이란 용어는 1956년 미국 다트머스 컨퍼런스에서 처음 사용되었습니다. 이 컨버펀스에서는 인간의 지능을 모방하거나 기호화하기 위한 컴퓨터 프로그래밍 기술을 다루는 연구를 집중적으로 다루었습니다. 이후 1950년대와 1960년대에는 인공지능 분야에서 많은 연구가 이루어졌으며 로보틱스,자연어처리, 머신러닝, 딥러닝등 다양한 분야에서 발전이 이루어졌습니다. 그러나 1970년대 후반부터 80년대까지 열기사 식어 실용적인 결과를 얻기 힘들어졌습니다. 21세기에 들어 인공지능 기술이 빠르게 발전하면서 새로운 기술들이 등장하여 다양한 분야에서 적용이 되기 시작하며 두각을 나타내기 시작하였고 현재는 시대적 흐름이 되어 버렸습니다.

 

인공지능 기술은 계속 발전하고 있으며 현재 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 인공지능 기술은 기본적으로 데이터와 알고리즘을 활용하여 컴퓨터가 자율적으로 학습하고 판단하는 기술입니다.

 

인공지능 기술의 발전은 다양한 분야에 적용됩니다. 예를 들어 자율주행차,의료진단,언어번역,음성인식,자연어처리 등 다양한 분야에서 인공지능 기술을 활용하고 있습니다. 이러한 기술의 발전은 기업들의 경쟁력 향상에도 큰 도움을 줍니다.

 

인공지능 기술의 발전을 이끌어가는 기업들은 구글,아마존,마이크로소프트,IBM 등이 있으며 인공지능 기술을 핵심 역량으로 삼고 있는 스타트업들도 많이 등장하고 있습니다. 

 

인공지능용 소프트웨어

인공지능용 소프트웨어는 인공지능 기술을 활용하여 작성된 소프트웨어를 말합니다. 이러한 소프트웨어는 다양한 분야에서 활용될 수 있으며 주로 기계학습,자연어 처리,컴퓨터 비전등의 분야에서 사용됩니다. 다양한 종류중 가장 많이 알려진건 텐서플로우, 파이토치, 스카이크등의 머신러닝 프레임워크는 기계학습 알고리즘을 구현하고 모델을 학습시키는데 사용됩니다. 

 

자연어 처리 분야에서는 NLTK, 스파키,코어,NLP 등의 도구와 라이브러리를 사용하여 텍스트 데이터를 처리하고 분석하는데 사용됩니다. 컴퓨터 비전 분야에서는 OpenCV 와 같은 라이브러리를 사용하여 이미지나 비디오 데이터를 처리하고 분석하는데 사용됩니다.

 

인공지능은 기본적으로 인간의 두뇌가 어떻게 작동되는지 이해하는 것이 시작입니다. 인공지능의 기초 원리는 크게 두가지로 나눌 수 있습니다. 첫째 규칙 기반 시스템과 둘째 머신러닝 기반 시스템입니다. 규칙 기반 시스템은 IF-THEN 규칙으로 이루어져 있습니다. 예을 들어 만약 A 라면 B 를 실행한다 와 같은 규칙을 설정하여 컴퓨터가 해당 상황에 대해 정해진 규칙을 실행할 수 있도록 합니다. 

반면 머신러닝 기반 시스템은 데이터를 이용하여 스스로 패턴을 학습하고 예측합니다. 이러한 학습 방법에는 지도학습,비지도학습, 강화학습등이 있습니다.

 

지도학습 : 데리블링된 데이터를 사용하여 모델을 학습시시큰 방법입니다. 분류, 회궈등의 문제를 해결할 수 있습니다.

비지도학습: 레이블링되지 않은 데이터를 사용하여 패턴을 찾는 방법입니다. 군집화,차원축소 등의 문제를 해결할 수 있습니다.

강화학습 : 보상과 벌점을 이용하여 행동의 결과에 대한 피드백을 제공하여 모델이 스스로 학습하는 방법입니다. 게임, 로봇 제어 등의 문제를 해결할 수 있습니다. 

 

머신러인 기반 시스템은 인간의 개입없이 데이터를 학습하므로 규칙 기반 시스템에 비해 더욱 유연하고 정확한 결과를 도출할 수 있습니다.