인공지능 학습훈련

인공지능 학습훈련과 빅데이터 알고리즘

인공지능 AI 는 이미 많은 사용자들에게 영향을 미치고 있으며, 인터넷의 꾸준한 발달로 인해 인공지능 발전속도는 더욱 빨라지고 있습니다. 머지 않은 시점에 그 영향력은 계속 커지리라는건 누구나 어렵지 않게 예측할 수 있는데요, 인공지능은 인간에게 있어 디지털 뿐 아니라 서로, 그들의 실제 환경속에서 상호작용 하기 때문에 그 결과가 좋던 나쁘던 삶을 크게 바꿀 수 잇는 잠재력을 지니고 있습니다. 인공지능이 긍정적인 영향을 끼치도록 하려면 인공지능에 대한 정확한 분석과 이해, 그리고 인간친화적인 인공지능 학습훈련이 전제되어야 하는데, 이러한 과정이 아직은 많은 이들이 접근하기에는 어려운점이 많아 인공지능 기술 자체에 부정적인 의견을 가지고 있는 사람이 많다는점 역시 필연적이라고 생각합니다. 최근 몇년 사이에 인공지능에 대한 관심이 높아졌습니다. 인공지능 기술이 적용된 분야는 혁신에 가까울정도로 많은 발전이 이루어졌고, 상당한 파급력을 보이고 있습니다. 하지만 한편으로는 사회적, 경제적, 윤리적 문제 역시 대두되면서 논쟁의 중심에 서게 되었죠. 각 나라 정부들 역시 이러한 인공지능에 대한 법률 논의가 활발하게 이루어지고 있지만, 아직은 걸음마 수준이기 때문에 인공지능에 대한 확실한 법률적 제도가 자리잡으려면 상당한 시간이 소요될것으로 예상됩니다. 인공지능이 화두가 되면서 인공지능 학습훈련 역시 주목을 받고 있는데요, 빅데이터와 사물인터넷이 발전하면서 인공지능 어플리케이션이 속속 등장하고, 인공지능 관련 서비스 역시 점점 다양해지고 있습니다. 인공지능 학습훈련이 점점 고도화 되면서 간단한 수준의 빅데이터를 활용한 서비스 개발을 넘어서서 의료, 교육, 교통, 법률, 공공분야에 까지 적용이 되고 있는데, 앞으로 인공지능 학습훈련이 정교화되면서 더 많은 분야에서 이와 같은 변화가 일어날것이고, 우리가 그 동안 경험하지 못한 큰 변화 역시 발생하게 될것입니다. 인공지능 학습훈련이 발전하게 된 이유에는 여러가지가 있겠지만, 그 중 하나는 바로 인공지능 사용량이 빠르게 커지고 있다는 점입니다. 수요가 풍부하게 때문에 이에 대한 공급 역시 활발해지는 것이죠. 몇 가지 예를 살펴볼까요? 우선 우리가 자주 사용하는 이메일 입니다. 이메일에는 하루에도 수 없이 많은 스팸 메일이 생성됩니다. 인공지능은 빅데이터를 기반으로 이를 학습하고, 스팸 필터 기능을 강화할 수 있게 됩니다. 실제로 다양한 포털 사이트에서는 이메일 스팸 차단 기능을 제공하고 있는데, 이는 사람이 일일이 수작업을 하는게 아니라 인공지능 기술을 적용해 이루어지는 것입니다. 또 우리가 자주 시청하는 주문형 비디오의 경우도 인공지능 학습훈련의 결과물이 적용되었다고 볼 수 있는데요, 내가 관심있는 장르나 자주 시청했던 컨텐츠와 관련한 다양한 영화나 드라마, 애니메이션을 추천해주는것이 바로 그 예 입니다. 이전의 구매한 다른 사람들의 활동을 학습하고 이를 인공지능으로 분류해서 적합한 컨텐츠를 선별한 것이죠. 마지막으로 음성인식 서비스 입니다. 음성인식 기능을 인공지능을 이용해 기능을 최적화하고 정교화 할 수 있습니다. 몇년전에 비해 음성인식 기능이 빠르게 발전할 수 있었던것도 인공지능의 발전이 있었기에 가능했던 것입니다. 앞서 몇몇 글에서도 언급했지만 인공지능은 태생적으로 학습훈련이 필수적입니다. 충분한 학습이 이루어지지 않는다면 인공지능의 정확도는 떨어질 수 밖에 없습니다. 당연한 이야기겠지만 학습할 데이터가 부족하면 그만큼 변수가 커지고, 예외사항이 발생하기 때문입니다. 그렇기 때문에 인공지능에 있어서 빅데이터는 필수적이며 빅데이터를 수집할 수 있는 인터넷 기술 역시 필연적으로 요구될 수 밖에 없습니다. 인공지능 학습훈련 방법은 크게 세가지로 나눠볼 수 있습니다. 첫 번째로 감독 대상 학습 입니다. 학습 알고리즘에는 라벨이 부착된 데이터와 원하는 출력물이 주어집니다. 예를 들어 고양이 라고 표시된 고양이 사진은 알고리즘이 고양이의 사진을 분류하는 규칙을 정립하는데 도움이 될 것입니다. 두 번째로 감독되지 않은 학습 입니다. 학습 알고리즘에 제공된 데이터는 라벨이 붙어 있지 않으며, 입력 데이터의 패턴을 식별하기 위한 알고리즘을 필요로 합니다. 예를 들어 보겠습니다. 학습 알고리즘이 종종 사람들이 혹은 본인이 구매한 제품과 유사한 제품을 추천해주는 시스템을 생각하면 이해하기 쉬울겁니다. 세 번째로 강화 학습 입니다. 알고리즘은 보상과 처벌 측면에서 피드백을 제공하는 환경과 상호작용 하게 됩니다. 인공지능 학습훈련 방법을 보면 우리 일상생활에서 적어도 한번쯤은 경험해봤을 이야기일 겁니다. 즉, 기계학습은 전혀 새로운 이야기가 아니라는 겁니다. 이러한 기본적인 훈련을 바탕으로 앞으로 인공지능은 더욱 정교하고 복잡한 학습훈련을 소화하게 되고, 이로서 더욱 발달한 인공지능 기술이 탄생하게 될 것입니다. 이렇게만 긍정적인 발전이 이루어지면 얼마나 좋을까요? 하지만 인공지능 학습훈련이 고도화 될수록 이에 대한 안전과 보안 문제도 대두되기 시작했습니다. 즉, 부작용이 발생할 수 있고, 실제로 우리 생활에도 영향을 주고 있습니다. 자율주행차를 예로 들어보겠습니다. 자율주행 기술은 현재 빠르게 발전하고 있죠? 상용화가 된다면 우리의 생활 편의성은 지금과는 비교도 할 수 없을 정도로 높아질 겁니다. 하지만 만약에 자율주행 알고리즘 조작을 통해 사고가 발생하거나, 금전적인 피해를 발생시킨다면? 이와 같은 일이 절대 일어나지 않을거라는건 누구나 장담하기 힘듭니다. 혹은 인공지능 학습훈련 과정에서 잘못된 알고리즘을 입력한다거나, 오류가 발생한 상태에서 실 생활에 적용된다면 상상하지도 못할 인적, 물질적 피해가 발생할겁니다. 또 보안 해킹 문제도 염려하는 부작용 중 하나입니다. 인공지능 학습훈련은 현재 빅데이터를 기반으로 하는데, 미쳐 훈련하지 못한 부분에서 문제가 발생한다면 속수 무책일 수 있기 때문입니다.