인공지능의 미래
최근 인공지능 분야의 혁신은 디지털 환경과 사람들의 삶을 전례 없는 방식으로 바꾸고 있습니다. 역사상 처음으로 인간의 지능이 인공 기계로 대체될 것입니다. 이 변화는 인공지능, 머신러닝, 심층 신경망에 기반한 정교한 기술에 힘입어 가속화되고 있습니다.
최신 인공지능 기술, 주요 동향, 그리고 전반적인 세상의 미래를 살펴봅니다.
AI 칩
대형 반도체 제조사들은 AI 애플리케이션의 실행 속도를 높이는 AI 기반 칩 개발에 나서고 있습니다. 음성 인식이나 컴퓨터 비전과 같은 인공지능 응용 프로그램에는 복잡한 수학 연산이 포함되어 프로세서가 애플리케이션을 실행하기 어렵게 만듭니다. AI 칩은 향후 기술 발전에 혁명을 가져올 것입니다.
하늘을 나는 자율주행 운송수단
Airbus와 Uber Technologies 같은 기업들은 무인 항공기 개발에 투자하고 있습니다. 이들은 인구 밀집 지역의 이동 여건 개선, 신속한 화물 배송, 경제적인 항공 운송을 목표로 합니다. Amazon도 서비스 개선을 위해 드론 배송 이니셔티브를 시작했습니다.
5단계 자율주행
자율주행 5단계는 차량의 완전한 자동화를 의미합니다. 즉, 차량이 사람의 개입 없이 완전히 작동할 수 있다는 뜻입니다. 5단계 차량은 주변 환경에 대한 데이터를 수집하고 다양한 조건에서 모든 주행 작업을 처리할 수 있어야 합니다.
완전 자율주행 차량은 사람들이 이동 시간을 더 효율적으로 활용하게 해 줄 것입니다. 차량 내에 헬스장이나 업무 공간을 설치하는 다양한 콘셉트가 이미 나오고 있습니다.
얼굴 인식
얼굴 인식(생체 인식의 한 형태)에 대한 광범위한 연구 덕분에, 이 기술은 AI가 미래를 바꾸는 데 계속 중요한 역할을 할 것입니다. 얼굴 인식은 "미래의 지문"이라 불리며 널리 사용될 것입니다. 심장 박동을 분석해 사람을 감지하는 새로운 연구도 등장하고 있습니다. 탐지 정확도가 계속 높아지면서 얼굴 인식의 활용 범위는 기하급수적으로 확대되고 있습니다.
대화형 AI 플랫폼
대화형 AI 플랫폼은 제3자가 Google Assistant, Bixby, Siri와 같은 대화형 사용자 인터페이스와 가상 비서를 만들고 설정할 수 있도록 개발자용 API를 제공합니다. 비서나 챗봇은 중지하거나 비활성화할 수 있습니다.
현재 대화형 AI 플랫폼의 활용에는 메시징 방식, 규칙 기반 챗봇, 고객 서비스용 텍스트 음성 변환이 포함됩니다. 채팅이 사용자의 의도를 더 잘 이해하는 보다 복잡한 상황을 처리할 수 있도록 노력하고 있습니다.
엣지 AI(Edge AI)
엣지 AI는 머신러닝, 심층 신경망, 연산 로직, 사물인터넷(IoT) 최적화와 같은 AI 기법을 활용하는 것을 의미합니다. IoT와 AI는 세 가지 방식으로 함께 작동할 수 있습니다. IoT 데이터를 AI 시스템의 입력 데이터로 사용하거나, AI 기법을 IoT 시스템에 적용하거나, AI와 IoT 기법을 상호 이익을 위해 결합하는 것입니다.
현재 엣지 AI를 자율 내비게이션, 네트워크 가용성, 비디오 분석에 활용하기 위한 연구와 시험이 진행되고 있습니다.
자율 이동 로봇
차세대 자율 이동 로봇은 고도화된 센서, 내비게이션, 지능을 갖추고 사람의 개입 없이 독립적으로 작동할 것입니다. 새로운 유형의 로봇은 여러 동작 및 소리 감지기를 갖추고, 예를 들어 전선 같은 장애물이 있는 바닥에서도 스스로 이동하며 예상치 못한 상황에 대응할 수 있습니다. 이러한 기술은 제조 현장에 많은 새로움을 가져올 것입니다.
연결된 집
연결된 집은 주거 공간을 자동화하기 위한 것입니다. 여러 기기와 애플리케이션이 멀티미디어 엔터테인먼트, 홈 보안, 모니터링, 에너지 소비 관리, 헬스케어와 연결됩니다. 가상 비서(Amazon Echo와 Google Home)는 연결된 집이라는 개념을 대중화했습니다.
현재 프로그램된 집의 한계를 넘어 미래 AI 기술을 위한 지능형 집을 만들기 위해 머신러닝과 분석 엔진을 활용하는 시험이 진행되고 있습니다.
스마트 업무 공간
스마트 업무 공간은 IoT, 인공지능, 공간 매핑, 스마트 빌딩을 활용해 일하고, 협업하고, 계획하고, 조율하는 새로운 방식을 도입하며 업무 공간에 혁신을 가져옵니다. 이 개념을 활용하려면 조직은 업무 공간의 디자인을 바꾸고 사람과 물리적 공간 사이의 복잡한 상호작용을 이해해야 합니다.
AI PaaS(서비스형 플랫폼)
AI PaaS는 AI 모델 구축 도구, API, 다양한 유형의 예측 모델, 일반적인 데이터 분류 기능을 제공합니다. AI PaaS의 클라우드 방식은 기존의 로컬 데이터 분석 및 머신러닝 플랫폼 시장을 뒤흔들고 있습니다. 앞으로 AI PaaS는 AI 솔루션을 빠르게 만들고 배포하는 것을 목표로 합니다.
모든 기술의 미래는 인공지능과 함께 나아가고 있습니다. 스마트 기기에서 스마트 홈에 이르기까지 말입니다. 가까운 미래에 AI는 일상생활 곳곳에 말 그대로 존재하게 될 것입니다. 어떤 산업 분야의 기업이든 "업그레이드"하고 새로운 시대에 들어서고자 한다면, 머신러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 딥러닝 같은 핵심 AI 서비스를 도입해야 합니다.
