최근 인공지능(AI) 개발 트렌드와 미래의 진화 방향

인공지능 혁신의 시작 인공지능의 최근 개발 트렌드 한계와 극복 새로운 시도의 시작 맺음말 [요약] 인공지능은 최근 5년간 매우 빠른 속도로 진화하고 있다. 과거 이론에 머물거나 제한된 기능만을 수행했던 인공지능은 이제 실제 구현을 통해 그 성능을 증명해내고 다양한 현실 세계의 문제에 하나씩 적용되기 시작했다. 2010년을 전후해 혁신적으로 발전한 알고리즘, 컴퓨팅, 빅데이터 기술이 서로 융복합되며 이런 성과를 […]

인공지능(AI), 플랫폼 경쟁이 시작되고 있다

최근 구현되고 있는 인공지능은 과거와 크게 다르다. 컴퓨팅, 데이터, 알고리즘의 한계가 차례로 극복되며 인공지능 분야에 큰 변화가 일어나고 있다. 인공지능의 발전은 그 영향력이 제조, 금융, 의료, 자동차 등 거의 모든 산업에 미칠 수 있다는 점에서 엄청난 잠재력을 가지고 있다.
생태계의 특성상 선제적으로 플랫폼을 통해 네트워크 효과 만들어 내는 기업이 경쟁에서 우세할 가능성이 높다. 특히 딥러닝을 기반으로 한 인공지능의 성능은 데이터에 의해 크게 결정되기 때문에 초기에 생태계에 참여자를 빠르게 확보한 인공지능 플랫폼과 후발 주자로 시작하는 플랫폼 사이의 성능 차이는 크게 벌어질 수 밖에 없다.

진화하는 인공지능(AI) 또 한번의 산업혁명

인공지능은 자율주행 자동차와 교통 인프라의 진화를 가속화시킬 것이다. 자율주행은 기본적으로 자동차가 ‘갑작스런 보행자 출현’이나 ‘Stop 표지판’ 등의 상황을 빠르고 정확하게 인식하는 데서 출발한다. 세계적인 그래픽 기술 기업인 엔비디아는 2015년 CES에서 딥러닝을 기반으로 한 자율주행 자동차의 인식 기술을 발표했다. 이 기술은 360° 카메라를 이용해 보행자가 다른 사물에 가려져 있어도 머리와 다리 등 신체 일부만 감지되면 사람으로 정확하게 인식한다. 또한, 교통 표지판 및 주위 자동차의 차종을 신경망을 이용해 빠르게 판단할 수 있다.
네트워크로 연결된 서버는 주행 중 수집된 다양한 정보를 학습해 인식의 정확도를 높일 수 있는 알고리즘을 스스로 생성하고 다른 자동차에게도 전송한다. 정보가 많아질수록 더 똑똑해지는 것이다. 이와 같은 기술은 아직은 데모 시험 수준으로, 자동차에 본격 적용되기까지는 다소 시간이 걸릴 것이다. 하지만 자율주행, 더 나아가서 도로, 교통 인프라의 지능화를 앞당기는 데 큰 기여를 하게 될 것은 분명하다.

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