인공지능기술 발달과 지자체의 변화관리

기사입력 2019.11.18 11:45  |  조회수 934
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인공지능(AI, Artificial Intelligence)기술이 최근들어 급부상하고 있다. 인공지능은 제4차 산업혁명의 도래와 새로운 혁명의 핵심이다. 인공지능은 시스템에 의해 만들어진 지능, 즉 인공적인 지능을 의미한다. 모든 지능화된 기술들은 인간의 지적 활동을 모방하기 위하여 개발되어진 기술들이다. 과거에는 인간의 간단하고 제한적인 지적 활동만을 모방하는데 그쳤으나, 최근에는 기술의 발전으로 인간의 복잡한 지적 활동도 모방하기 위한 많은 시도가 있다.

인공지능이란 인간처럼 사고하고 감지하고 행동하도록 설계된 일련의 순서화된 절차라고 할 수 있다. 세탁물의 종류와 양에 따라 세탁방식을 최적화시키는 인공지능 세탁기나 방의 형태와 청소상태에 따라 청소를 하는 로봇 청소기는 인간을 대신해 인간이 의도한 목표를 이뤄주는 인공지능의 일종이다.

인공지능은 1950년 튜링의 논문에서 인간과 같이 생각할 수 있고 대화를 할 수 있는 기계 혹은 시스템 개발을 제안 하면서 본격적으로 시작되었다. 물론 그 이전에 논리학, 심리학, 철학 등의 발전도 연구의 시발점들이라고 할 수 있을 것이다. 이 시대의 AI 연구는 인간과 자연스러운 대화를 할수 있는 음성인식과 이해가 가능한 시스템을 만드는데 그 초점이 맞추어져 있었다.

오랜 동안의 진화와 쇠퇴를 통해 현재의 발전에 이르게 된다. 초기에는 인간의 문제해결 논리를 컴퓨터 언어로 구현해내려는 시도가 주를 이뤘다. 하지만 인공지능은 침체기를 맞았다. 침체 배경에는 통계적 접근에 따른 문제해결의 한계와 인공지능을 학습시킬 양질의 데이터, 부족한 하드웨어적 역량 때문이었다.

드디어 1997년 인공지능은 인간과의 대결을 통해 돌파구를 마련했다. IBM의 딥블루가 인간을 체스에서 이긴 것이다. 1990년대 중반 이후 컴퓨팅 기술이 발달했다. 인터넷과 다양한 센싱 기술이 널리 활용되면서 많은 양의 정보가 다양한 형태로 축적하게 되었다. 과거에 비하여 컴퓨팅 파워 또한 크게 발전되어서 많은 양의 정보를 신속하게 처리할 수 있는 기술적 인프라를 갖추게 되었다. 이를 기반으로 미래를 예측하는 빅데이터(Big Data) 기반의 새로운 AI 기술이 등장하게 되었다. 그리고 인공지능 연구는 새로운 지식을 활용하는 것이 아닌 기계 스스로 데이터를 통해 패턴을 찾아내는 방식으로 진화했다.

인공지능의 진화에서 가장 중요한 요인은 학습이었다. 여기서 말하는 학습은 어떤 식으로든 특성을 추출해서 분류하는 시스템을 만드는 일련의 과정이다. 특성의 선택이 학습을 통해 패턴을 인식하고 오류 값을 줄여나가면서 성능을 좌우한다. 경험을 통해 특정 작업의 성능을 향상시키는 방법을 머신러닝은 말한다. 이는 특정한 사건들보다 다수의 사건에 대한 경험을 통해 그들의 트렌드를 학습하고, 이를 기반으로 판단을 내린다. 이를 패턴인식이라고도 불리는데 전통적인 통계학을 기반으로 한 인공지능의 새로운 패러다임이다.
 
이세돌 9단과의 세기의 대결로 전세계 주목을 끌었던 인공지능은 머신러닝 이전의 고전 인공지능은 다양한 상황들에 대해 인간이 사전에 정해준 규칙에 의해 따라 판단하는 논리 기계와 유사했다. 하지만 현실에서는 워낙 다양한 변수들에 의해 발생하고 또 일반적인 규칙으로는 설명할 수 없는 예외상황들도 발생한다. 실제 문제의 적용에 있어서 고전 인공지능은 무한한 상황에 대한 수정과 보완을 끊임없이 필요로 했다. 그렇지만 무한한 상황들에 전부 대응할 수 없기에 기존의 인공지능은 단순한 문제에만 적용 가능한 불완전한 인공지능일 수밖에 없었다.

머신러닝은 인간의 사전 지식에 의존하기보다는 데이터 그 자체에서 의미 있는 판단들을 뽑아내는데 중점을 둔다. 키와 몸무게의 상관관계 사례를 들 수가 있다. 일반적으로 키가 170㎝인 사람의 몸무게는 얼마인가란 질문에 대해 키가 170㎝인 사람 모두가 몸무게가 70㎏인 것은 아니겠지만 인공지능은 이 질문에 대해 가장 높은 확률을 가진 답을 70㎏이라고 한다. 한편 다른 몸무게를 가질 가능성이 있는 확률분포를 제공하기도 한다. 이처럼 머신러닝은 기존 데이터의 패턴을 기반으로 새로운 질문에 답을 하는 알고리즘인데 그 성능은 데이터의 양과 질에 크게 의존하기에 무엇보다 예측에 필요한 양질의 데이터를 수집하는 것이 중요하다.
 
인공지능기술은 더 이상 공장이나 연구실에서 사용되는 기술이 아니라 일상적 생활의 기술이 되었다. 기술이 우리가 매일 사용하는 핸드폰, 세탁기, 청소기, 자동차 등에 적용되고 있고, 투자자문, 법률자문, 의료진단과 같은 지식서비스에도 제공되기 시작하였다. 이러한 지능적인 제품이나 서비스의 등장으로 우리의 일상적인 생활과 직장에서 일하는 방식은 크게 변화될 것으로 생각된다.

인공지능은 앞으로 수많은 분야에서 다양하고 새로운 시장들을 창출해 나갈 것이다. 글로벌 기업들의 빠른 행보에 발맞춰 국내 기업들 역시 인공지능 시대에 대비해 역량을 강화하고 기술을 개발 중이다. 빅데이터를 기반으로 로봇을 학습시켜 인간처럼 행동하고 사고하며 인간과의 상호작용을 통해 계속적으로 인공지능 시스템이 진화한다면 머지않은 시기에 인공지능은 인간의 생활에 깊숙이 들어올 것이다.
 
인공지능기술은 개인의 환경만 아니라 사회의 환경을 크게 변화시키고 있다. 특히  우리의 일자리를 대체할 수 있는 가능성이 다른 그 어느 정보통신 기술보다 높기 때문에, AI 기술의 확산에 대하여 우려도 존재한다. 미래학자 레이 커즈와일은 인공지능이 인간지능을 뛰어넘는 특이점인, 싱귤래리티(Singularity)가 2045년에 도달, 그 이후로는 통제 불가능한 상황이 전개될 것이라고 예측했다.

미국 라이스대 교수인 모셰 바르디는 2045년이면 인간이 할 수 있는 일의 매우 중요한 부분을 기계가 직접 수행할 것이라고 했다. 세계경제포럼(WEF)에서는 로봇과 인공지능 등 과학기술이 발전하면 200만개 일자리가 생겨나는 대신 700만개 일자리가 사라져 결국 500만개 일자리가 사라질 전망이라고 발표했다. 기존의 노동력들이 이런 변화를 준비하는데 지자체는 인공지능기술 등장에 따른 변화관리 전략이 필요하다. 기술이 지역주민 생활의 모든 면에 빠른 속도로 파고 들면서, 개개인의 환경만이 아니라 지역사회 전체의 환경을 변화시키게 되었다. 지자체는 지역주민들이 새로운 환경에 적응하도록 여러 정책적 지원을 통해 도움을 주어야 할 것이다.
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