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인공지능의 미래가 어떤지 알고 싶나요?

인공 지능이 세상에 미치는 영향은 이미 체스 컴퓨터부터 검색 엔진 알고리즘, Google 연구원들이 지각이 있다고 믿을 만큼 설득력 있는 챗봇에 이르기까지 다양한 방식으로 느껴지고 있습니다. 그렇다면 AI의 미래는 무엇일까요?

내일의 복권 번호를 예측할 수 없는 것처럼 AI의 미래도 예측할 수 없습니다. 하지만 이 분야의 연구가 기술 발전을 주도하기 때문에 우리는 미래 지향적인 모자를 쓰고 인공 지능이 주도하는 미래 세계가 어떤 모습일지 추측하는 것이 좋습니다.

명확하게 말하자면, 우리는 비즈니스 분야에서 AI의 발전에 초점을 맞추겠지만, 전체적으로는 세상의 그림도 그릴 것입니다.

대중 문화 속 인공 지능의 미래

소설은 실제 과학 연구에 영향을 미칠 수 있습니다. 아이작 아시모프(Isaac Asimov)가 단편 소설 "런어라운드(Runaround)"에서 표현한 로봇 공학의 세 가지 법칙은 인공 지능 분야 초기부터 윤리에 대한 논의의 일부였습니다. 출발점. .

이러한 허구의 이야기에는 AI를 무기로 사용하는 것에 대한 큰 불안감이 담겨 있습니다. 틀림없이 AI의 가장 유명한 가상 사례는 2001년의 HAL 9000: A Space Odyssey 또는 같은 이름의 게임 시리즈인 The Terminator입니다. 두 속성 모두 필요한 모든 수단으로 인간을 죽이려는 인공 지능을 포함합니다.

그러나 AI는 영웅이자 괴물로 묘사되는 경우가 많지만, 무기로서의 지위가 여전히 최전선에 남아 있는 경우가 많습니다. 많은 독자들은 50피트 높이의 외계 로봇이 자신의 정체성과 미군에 맞서 싸우다가 궁극적으로 무기보다는 슈퍼맨이 되기로 결정하는 영화 '아이언 자이언트(The Iron Giant)'를 기억할 것입니다.

AI를 무기로 사용하는 것에 대한 이러한 우려는 정당성 여부와 관계없이 현대 AI 관련 정책에 영향을 미칩니다. 최근 2019년에도 유엔은 치명적인 자율무기체계(LAWS) 금지를 논의하면서 소설 속에 등장하는 일종의 '킬러 로봇'에 대한 불안감을 불러일으켰다.

오늘날의 인공 지능

인공 지능은 현대 생활의 어느 곳에나 존재하는 부분이 되었습니다. Google에서 무언가를 검색하면 Google 검색 엔진의 핵심인 일련의 AI 알고리즘 중 최신인 MUM(Multitasking Unified Model) 인공 지능 알고리즘에 의해 처리됩니다. Amazon의 Alexa 또는 유사한 홈 가상 비서가 있다면 인공 지능이 가정 생활에 들어왔습니다.

비즈니스 용도에 초점을 맞추면 인공지능은 기본적으로 어디에나 있습니다. 전 세계적으로 크고 작은 기업들은 무엇보다도 고객 서비스, 자동화된 사기 탐지, 자동화된 송장 처리를 위해 챗봇을 사용하고 있습니다. 실제로 이 글은 많은 사람들이 널리 사용하고 있는 인공지능 기반의 스마트 글쓰기 기능을 탑재한 GoogleDocs를 이용하여 작성되었습니다.

세계의 거의 모든 대형 기술 회사에는 AI를 적극적으로 연구하거나 구현하는 부서가 있으며, 기업의 비용을 절감할 수 있다고 주장하는 AI 기반 SaaS(Software-as-a-Service) 플랫폼을 제공하는 수많은 새로운 AI 스타트업이 있습니다. 비즈니스 세계, 특히 기술 산업에는 인공 지능과 기계 학습이 넘쳐납니다.

Powering the future of AI

그렇다면 이들 기업은 왜 이렇게 AI를 활용하고 있는 걸까요? AI 기반 서비스를 소비자와 경영진에게 제공하기 위해 왜 이렇게 많은 스타트업이 등장할까요? 부침도 있지만, 현재는 실행 가능한 비즈니스 기술로 관심이 높아지고 있습니다.

실제로 그랜드뷰 리서치에서는 인공지능이 2022년부터 2030년까지 연평균 38.1% 성장할 것으로 예측하고 있습니다.

트렌드 외에도 AI의 미래를 주도하는 몇 가지 실행 가능한 AI 사용 사례가 있습니다. 1980년대 초 미국의 주요 기업들은 전문가 시스템을 사용하여 특정 작업을 자동화하여 훌륭한 결과를 얻었습니다.

예를 들어 RPA(로보틱 프로세스 자동화)는 인공 지능이나 기계 학습을 사용하여 위에서 언급한 송장 처리와 같은 단순 반복 작업을 자동화합니다. 올바르게 구현되면 특히 동일한 작업을 수행할 인력을 감당할 수 없는 중소기업(SMB)의 경우 엄청난 비용 절감 도구가 될 수 있습니다. 앞으로 이 사용 사례가 크게 성장할 것으로 기대됩니다.

또한 많은 회사에서는 고객 서비스 챗봇이나 Google 포토의 자동 이미지 향상과 같은 알고리즘을 사용하여 사용자 경험을 최적화합니다. 전자의 경우 누구도 혼자서는 제공할 수 없는 24/7 서비스를 제공합니다. 후자의 경우 Photos의 수동 이미지 향상에 존재하는 인적 오류를 제거하여 이미지를 보다 일관되게 향상시킵니다.

그러나 고객 대면 AI에도 단점이 있습니다. Google 포토의 사진 태깅 알고리즘은 과거 부정확한 것으로 악명이 높았으며, IT 지원을 위해 챗봇과 대화해야 했던 사람이라면 정확한 통신 방법을 모르면 챗봇이 쓸모 없다는 것을 알고 있을 것입니다. 그러나 이 기술의 발전은 확실히 미래의 AI 개발을 주도할 것입니다.

인공지능은 인간과 같은 학습 방향으로 발전하고 있습니다

인공지능의 미래에 대한 논의는 필연적으로 인공지능이 인간과 같은 학습 및 성장 모델을 재구성하거나 일종의 지각 능력을 획득하는 방향으로 바뀔 것입니다. 이 개념은 1950년대 인공지능 분야가 처음 등장한 이후 인공지능 분야의 논의를 지배해 왔습니다.

수상 경력이 있는 Meta의 컴퓨터 과학자이자 최고 인공 지능 과학자인 Yann LeCun은 2022년 6월 말에 논문을 발표하여 기계가 어떻게 인간처럼 생각하기 시작할 수 있는지에 대한 자신의 견해를 논의했습니다. 이 기사에서 LeCun은 인간이 특정 행동의 결과를 직관적으로 예측하는 방식을 인공 지능이 복제할 수 있도록 세계 모델의 심리적 개념을 사용할 것을 제안합니다.

르쿤이 사용한 한 가지 예는 자율주행차와 인간 운전자의 차이였습니다. 자율 주행 자동차가 모퉁이를 돌 때 과속하는 것이 나쁜 결과라는 것을 배우기 위해서는 여러 가지 실패한 사례가 필요할 수 있습니다. 그러나 인간 운전자의 물리학에 대한 본능적인 지식은 모퉁이를 돌 때 과속하는 것이 아마도 좋지 않을 것이라는 점을 알려줄 것입니다.

LeCun은 논문 전반에 걸쳐 이 개념이 인공 지능에 어떻게 복제될 수 있는지 설명합니다. 그는 인공 지능을 위한 6개의 모듈 아키텍처를 제안했습니다. 각 모듈은 인간 두뇌의 모든 부분이 서로 공급되는 방식을 복제하여 세계에 대한 관찰과 모델을 생성합니다.

LeCun 자신도 자신의 제안에 한계와 결함이 있음을 인정하지만, 이 논문은 기술적 또는 수학적 지식이 적은 독자를 대상으로 작성되었으므로 모든 업계의 독자가 인간과 유사한 사고 패턴을 가진 인공 지능을 이해할 수 있습니다. .

분명히 LeCun은 인공 지능의 미래를 바라보는 유일한 회사가 아닙니다. 실제로 Google 자회사 DeepMindAI의 일부 연구원은 간단한 물리학 개념을 배우는 아기를 대략적으로 복제할 수 있는 인공 지능인 PLATO를 성공적으로 개발했습니다.

인공지능의 미래를 이끌 외부적 발전

인공지능 자체의 발전만 보면 완전한 그림을 그릴 수는 없습니다. 병렬 사일로에서는 기술 발전이 이루어지지 않으며, 인공지능과 같은 학제간 분야는 특히 주변 기술 상태에 영향을 받습니다.

예를 들어 클라우드 컴퓨팅은 인공지능의 사용 편의성을 향상시키는 데 큰 진전을 이루었습니다. 클라우드 컴퓨팅이 제공하는 인프라와 서비스는 실무자가 더 이상 인공 지능 플랫폼을 위한 독립적인 인프라를 구축하고 유지할 필요가 없음을 의미합니다.

일부 개발자는 이미 인공 지능을 사용하여 클라우드 컴퓨팅을 발전시키고 있으므로 이는 양방향으로도 진행됩니다. 이러한 통합을 통해 단순화된 데이터 액세스, 클라우드 서버에서 자동화된 데이터 마이닝에 대한 액세스 및 기타 이점을 얻을 수 있습니다.

양자물리학 원리를 기반으로 한 양자 컴퓨팅을 통해 인공지능은 기존 컴퓨팅 방식보다 더 크고 복잡한 데이터 세트를 처리할 수 있습니다.

IBM은 이 분야의 선두주자로서 2022년 5월에 최초의 양자 기반 소프트웨어 애플리케이션을 포함하고 2025년에 개발을 시작할 예정인 양자 중심 컴퓨터 구축을 위한 로드맵을 공개했습니다. 양자 컴퓨팅이 발전하고 사용이 쉬워짐에 따라 인공 지능도 도약을 시작할 수 있습니다.

인공지능이 세계에 미치는 잠재적 영향

인공지능은 이미 21세기에 우리 주변 세계에 큰 영향을 미치고 있지만, 이 분야의 발전에 더 많은 연구와 자원이 투자됨에 따라 우리는 인공 지능이 우리 일상 생활에 더 많은 영향을 미치고 있습니다.

의료 분야에서 인공 지능은 의료 전문가에게 점점 더 큰 데이터 세트를 처리할 수 있는 능력을 제공합니다. 팬데믹이 시작된 이래로 연구자들은 AI 모델링을 사용해 코로나19 백신 개발을 돕고 있습니다. AI 기술이 발전하고 대중화됨에 따라 AI는 다른 질병과 질병을 퇴치하는 데 사용될 수 있습니다.

제조업은 인공 지능과 자동화가 세상을 재편하는 전형적인 예입니다. 이 산업에서 컴퓨터가 블루칼라 작업을 수행한다는 생각은 많은 미국인의 마음 속에 뿌리 박혀 있습니다. 실제로 자동화로 인해 일부 산업 시나리오에서는 일자리 손실이 발생했습니다.

실제로 컴퓨터가 모든 사람의 직업을 완전히 대체하지는 않았지만 인공 지능의 발전으로 이 프로세스가 더욱 자동화될 수 있습니다. AI가 완제품을 생산할 뿐만 아니라 사람의 감독 없이 제품이 배송에 적합한지 확인하기 위해 품질 검사도 수행하는 모습을 볼 가능성이 높습니다.

많은 기업이 재택 근무 및 하이브리드 방식으로 전환함에 따라 인공 지능(특히 RPA)을 사용하여 고객 지원과 같이 사무실 환경에서 필요한 반복 작업 중 일부를 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 직원들은 해결하기 위해 고용된 복잡한 문제에 대한 창의적인 솔루션을 분석하고 개발하는 데 더 많은 시간을 제공할 수 있습니다.

은행과 금융 서비스는 이미 AI를 사용하고 있지만 이러한 회사가 데이터를 분석하고 금융 조언을 제공하며 사기를 탐지하는 방식에 영향이 있습니다. AI가 더욱 발전함에 따라 은행은 AI를 더욱 활용하여 대출 및 모기지와 같이 제공하는 많은 서비스를 유지하고 촉진하는 것을 볼 수 있습니다.