인공지능 - 1. 인공지능 소개

4차 산업혁명과 인공지능

4차 산업혁명 : 기술혁신이 끊임없이 일어나는 시대

인공지능과 사물인터넷이 결합되어 새로운 기술 또는 제품을 만들어내고,

자동차와 통신, 인공지능이 만나 자율주행자동차를 만드는 등 기술, 시스템, 프로세스 등이 유기적으로 연계하여 새로운 기술 탄생

 

인공지능의 역사

 

http://weekly.khan.co.kr/khnm.html?mode=view&code=114&art_id=201904221341581

https://m.post.naver.com/viewer/postView.naver?volumeNo=34503398&memberNo=15488377

*추가*

- 우리나라의 최초의 사람 몸통을 한 로봇은 가사용 로봇으로 사용되었던 KAIST에서 개발한 ‘야미'이다.

- 2004년에 최초로 두발로 걷는 ‘휴보’가 개발 (KAIST에서 개발)

- 2011년에는 딥블루의 업그레이드 버전인 인공지능 ‘왓슨’ (Watson : IBM에서 개발한 자연어 형식으로 된 질문들에 답할 수 있는 인공지능 컴퓨터 시스템) 탄생 -> 미국 퀴즈 쇼 제퍼디에 참가하여 금액 기준 사상 최대 우승자인 브레드 러터와 가장 긴 챔피언십(74번 연속 승리)의 기록 보유자 켄 제닝스와 대결에서 최종 승리

 

 

 

인공지능과 머신러닝, 딥러닝

AI Functions (Dejoux, Léon에 따른 분류) / 출처 https://www.researchgate.net/figure/AI-Functions-Dejoux-Leon-2018-p-188_fig1_332082521

 

• 인공지능 분야에서 중요한 요소는 '학습(러닝)'

          -머신러닝은 다수의 사건 또는 사례로부터 그들의 추세 또는 패턴을 파악하고, 이를 기반으로 판단을 내린다. 이러한 점 때문에 ‘패턴인식(Pattern Recognition)’이라고도 불린다.

• 1959 아서 사무엘(Arthur Samuel)은 기계학습을 "일일이 코드로 명시하지 않아도 데이터로부터 학습하여 실행할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하는 연구 분야"라고 정의 
• 딥러닝: 인공신경망의 진화된 기술 (인공신경망 기술: 인간의 뉴런과 시냅스 원리를 모방한 것)

 

https://www.softwaretestinghelp.com/data-mining-vs-machine-learning-vs-ai/

 

 

https://levity.ai/blog/difference-machine-learning-deep-learning

인공지능 - 인간처럼 행동할 수 있는 일부 능력을 갖는 pg

머신러닝 - 인공지능 pg 중 프로그래머의 명시적인 판단 모델 없이 스스로 판단 모델을 생성하여 사용하는 pg

딥러닝 - 머신러닝 pg 중 깊은 인공신경망을 사용해 판단모델을 생성하는 pg

 

머신러닝 및 딥러닝 제품과 서비스들

-음성인식 기술: 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 사용하여 음성 데이터를 처리하고 이를 텍스트로 변환하는 기술

ex) 아마존 Alexa, 구글 어시스턴트, 애플 Siri, 마이크로소프트 코타나 등

-얼굴인식 기술: 얼굴 이미지를 수집하고 분석하여 개인을 식별하는 기술. 보안 시스템, 광고 타겟팅, 쇼핑몰 등 다양한 분야에서 활용

ex) 페이스북, 아마존 리코그니션, 마이크로소프트 페이스 API 등

-자연어 처리 기술: 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 사용하여 자연어를 처리하고 이를 이해하고 생성. 기계번역, 챗봇, 검색엔진, 텍스트 요약 등에서 활용

ex) 구글 번역, IBM 왓슨, 아마존 Lex 등

-이미지 인식 기술: 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 사용하여 이미지를 분석하고 객체를 식별하는 기술. 자율주행 자동차, 의료진단, 보안 시스템 등에서 활용

ex) 텐서플로, 파이토치, 애플 코어 ML 등

 

그 외..

• 자율 주행 자동차
• 생체 인식 시스템
• 음성인식 기반 개인 비서
• 반려동물 장난감
• 흑백 사진 -> 컬러 변환
• 인공지능 CCTV
• 시각 장애인을 위한 인공지능 서비스
• 졸음 운전 예측
• 오디오로 립싱크 생성
• 스마트 금융
• 심정지 예측