인공지능은 세계의 발전과 함께 성장했습니다. 어쩌면 AI 기술이 발전했기 때문에 세계가 발전한 것일 수도 있습니다. 100년 전 인류는 육체적인 노동에 의존도가 높았지만, 이제는 많은 분야에서 기계 공학과 인공지능 덕분에 인류의 육체노동 의존성은 낮아지게 되었습니다.
그렇다면 빠르게 발전하고 있는 AI 기술은 어떤 종류가 있을까요? 연구 개발, 의학, 비즈니스 등 다양한 산업에서 적용되고 있는 흥미로운 기술을 알아봅니다.
인공지능의 처리 방식
AI가 무언인지 개념을 이해하는 것과 어떤 기술을 바탕으로 작동하는 것인지 이해하는 것은 전혀 다른 문제입니다. 인공지능은 고급 알고리즘이 반영되며, 알고리즘을 바탕으로 방대한 데이터를 연산하고 작동할 수 있습니다. 그럼 알고리즘은 무엇을 중점적으로 다루고 있을까요? 종류를 알아봅시다.
- 기계 학습 : 기계 학습은 사람이 알고리즘을 하나씩 입력하면서 업무 처리 방식을 정해주는 것이 아닙니다. 기계가 스스로 방대한 데이터를 처리하고, 그 안에서 패턴을 알아낸 뒤에 다양한 결론을 내립니다. 기계 학습은 처음 데이터를 입력했을 때 아무런 결론도 내릴 수 없지만, 입력되는 데이터양이 많아질수록 다양한 패턴을 찾아냅니다. 사람은 기계 학습을 통해서 알아낸 패턴을 직접적으로 활용할 수 있고, 기계 학습 알고리즘이 도출해낸 결론만 사용하는 것도 가능합니다.
- 딥러닝 : 딥러닝은 기계 학습과 비슷하게 느껴질 수 있지만, 사실은 다릅니다. 딥러닝은 빅데이터의 복잡한 패턴을 분석하고, 데이터 세트가 더 다양합니다. 기계 학습과 같은 맥락을 하고 있지만, 더 많은 레이어가 존재하기 때문에 더 뛰어난 기술로 평가받고 있습니다.
- 인지 컴퓨팅 : 인지 컴퓨팅은 인간과 상호작용하는 것을 목적으로 개발되고 있는 분야입니다. 사람이 알고리즘을 입력하고 데이터를 추가하는 방식이 아니라 각종 센서를 통해서 주변 환경에서 데이터를 찾고 스스로 입력합니다. 예를 들어서 카메라를 통해 주변 사물을 인식할 수 있고, 오디오 센서를 통해 소리를 인식합니다. 그리고 미리 정해진 알고리즘에 따라 인간처럼 반응하도록 설계할 수도 있습니다.
- 시각 인식 : 인지 컴퓨팅의 한 분야로 시각 인식이 있습니다. 시각 인식은 딥러닝과 병행하면서 사진이나 비디오를 스스로 이해하는 것을 의미합니다. 시각 인식 기능이 있는 인공지능은 많은 종류의 사진과 비디오를 스스로 분석할 뿐만 아니라 실시간으로 주변 환경을 인식하고 비디오나 사진 촬영을 할 수도 있습니다.
인공지능의 처리 방식을 살펴보면 전체적인 특징이 있습니다. 스스로 방대한 데이터를 학습하고, 결과를 출력한다는 것입니다. 아직까지는 입력한 데이터를 기반으로 결론을 도출하는 방식이기 때문에 스스로 완벽한 창조를 하기는 어렵습니다. 하지만 궁극적으로 완벽한 창조를 할 수 있는 인공지능 기술이 나올 것으로 예상됩니다.
인공지능 기술을 활용한 분야
지금까지 개발된 인공지능의 데이터 처리 방식을 알아봤습니다. 그리고 이 중에서 일부는 이미 우리 삶에 적용되고 있습니다. 혹시 아직까지 AI 기술을 직접 경험한 적이 없는 것 같나요? 그렇지 않습니다. 일상생활에 깊이 들어온 상태이며, 구체적인 활용 분야를 본다면 스스로가 인공지능과 얼마나 가까운 상태인지 알 수 있습니다.
- 음성 인식 : 음성 인식 기술을 바탕으로 한 비서 AI는 이미 많은 사람들이 활용하고 있습니다. 스마트 기기에서 시리를 부르거나, 구글 어시스턴스를 불러올 수 있습니다. 손가락으로 메뉴를 탭 하면서 요청하지 않고, 시리와 구글 어시스턴스, 알렉사에게 음성으로 명령할 수 있습니다. 최초로 설정된 알고리즘으로 음성 인식을 할 뿐만 아니라 당신이 사용하는 방식에 따라 선호도를 파악하고, 비서로서의 역할에 충실할 수 있도록 점점 진화합니다.
- 자율 주행 자동차 : 시각 인식 기술과 머신 러닝을 통해서 자율 주행 자동차를 개발하고 있습니다. 해당 분야에서 선두주자 역할을 하고 있는 테슬라는 꽤나 높은 완성도를 보여주고 있습니다. 일부 자율 주행 기능은 이미 많은 자동차에 적용되었으며, 운전자가 교통 패턴이나 표지판을 더 쉽게 확인하고 지킬 수 있도록 유도합니다. 차선을 지킬 수 있도록 도움을 주기도 하며, 속도 조절을 하기도 합니다. 이 기능은 운전자의 얼굴을 인식하고 눈동자의 위치도 추적하기 때문에 운전자가 다른 곳에 시선을 빼앗기는 것은 아닌지 모니터링하기도 합니다.
- 챗봇 : 최근 화제가 되고 있는 분야 중 하나입니다. 기존에는 검색 엔진에서 궁금한 부분을 찾고 궁금증을 해결하는 것이 당연했다면, 이제는 챗봇에게 질문하면 됩니다. 챗봇은 당신의 질문을 이해하고, 당신을 대신해서 검색한 뒤에 검색 결과를 요약합니다. 챗봇의 답변이 여전히 어렵다고 느껴질 땐 추가적으로 질문할 수 있습니다. 챗봇은 단순히 검색 엔진의 역할을 대체하는 것 이상으로 많은 기능을 지원할 수 있습니다. 당신의 심리를 관리하는 데 도움을 줄 수도 있습니다. 당신의 기분을 이해하고, 당신의 기분을 좋게 만들기 위한 도구로 활용할 수도 있습니다.
- 온라인 쇼핑 : 온라인 쇼핑은 인공지능이 적용되고 있는 대표적인 분야입니다. 알고리즘을 통해서 당신이 어떤 쇼핑 항목에 관심을 가질지 추측할 수 있습니다. 그리고 해당 항목을 당신 앞에 보여줌으로써 당신이 쇼핑을 보다 편하게 할 수 있도록 도움을 줍니다. 동시에 기업의 매출 향상에 도움을 줍니다.
- 스트리밍 서비스 : 각종 OTT 서비스에서 인공지능이 적용되고 있습니다. 당신이 평소에 어떤 TV 프로그램을 시청하는지, 어떤 음악을 듣는지 학습한 뒤에 비슷한 프로그램이나 음악을 추천할 수 있습니다. 당신에게 잘 어울리는 콘텐츠를 추천하기 위해서 기존에 입력된 카테고리를 그대로 활용하는 것이 아닙니다. 다양한 콘텐츠의 분위기를 인공지능이 직접 파악하며, 해당 처리 결과에 맞게 추천을 합니다. 사용자는 자신의 패턴에 따라 추천을 받기 때문에 콘텐츠를 쉽게 고를 수 있습니다.
- 교육 도구 : 표절 검사기, 인용 찾기와 같은 기능도 인공지능 기술이 더해지고 있습니다. 학생은 인공지능을 활용해서 학습해야 할 단어와 데이터베이스를 빠르게 파악할 수 있습니다. 그리고 맞춤법을 자동으로 교정할 수 있고, 문법이 정확한지 체크해 보는 것도 가능합니다. 기존에는 입력된 데이터 값에 맞춰서 수정하는 것이 전부였다면, 지금은 인공지능이 스스로 문법이나 단어를 학습하기 때문에 새롭게 등장하는 단어에도 대응할 수 있습니다.
- 공장 및 창고 시스템 : AI 관련 프로그램 덕분에 운송 프로세스는 더 빨라졌고, 오차가 줄었습니다. 고객이 주문하면 인공지능은 고객이 주문한 물건의 위치를 추적합니다. 그리고 배송 기계에 명령을 내려서 자동으로 주문된 물건을 찾고 포장합니다. 사람이 물건을 창고에서 물건을 하나씩 찾아서 포장하는 방식보다 정확도가 높고, 신속합니다. 효율적이기 때문에 더 많은 회사가 운송 시스템에 인공지능을 채택할 것으로 예상됩니다.
- 의료 기술 : 세계에는 의사가 부족합니다. 인공지능이 부족한 부분을 채울 수 있을 것으로 기대합니다. 의약품을 개발하기 위한 패턴 공부를 AI에게 학습시킬 수 있고, 환자 모니터링을 맡길 수 있습니다. 그리고 환자의 증상을 보고 기존에 학습해둔 패턴을 바탕으로 진단할 수도 있습니다. 의료 기술에 인공지능이 반영되는 비중은 점점 늘어나고 있습니다.
인공지능의 미래
이미 인공지능은 우리 생활에 영향력을 갖고 있습니다. 상당히 빠른 속도로 발전하고 있는 분야이기 때문에 일부는 거부감을 갖고 있기도 합니다. 그렇다면 인공지능은 앞으로 어떻게 발전할까요? 그리고 그 발전에 따른 부작용은 없을까요?
많은 분야에서 인공지능은 사람을 대신할 수 있습니다. 생산성을 높이고, 효율성을 개선할 것입니다. AI가 활용되는 분야는 점점 넓어질 것이며, 광범위한 분야에서 인공지능이 활약할 것입니다. 이것은 사람이 있어야 할 자리 줄어든다는 것을 의미하기도 합니다. 그래서 불안함을 느끼는 사람도 많습니다.
하지만 개인적인 생각으로는 걱정할 필요는 없을 것입니다. 완벽히 예측할 수는 없으나, 여전히 사람만이 할 수 있은 일이 있고, 사람만이 수행할 수 있는 일은 범위가 확대될 것입니다. 즉, 인공지능이 할 수 있는 일은 AI를 활용해서 효율성과 생산성을 높입니다. 그리고 사람은 사람만이 할 수 있는 일에 더 집중하면서 창의적인 활동을 할 수 있습니다.
많은 사람들이 인공지능과 로봇으로 인해 일자리가 사라질 것으로 걱정하고 있지만, 많은 분야가 자동화 작업으로부터 안전한 편입니다. 예컨대 의료 전문가를 보조할 수 있으나 완전히 대체할 수 없습니다. 그리고 의료 직종에서 의사를 보조하는 AI를 관리하기 위한 의사의 수요가 증가할 것입니다.
같은 맥락으로 교사를 보조하고, 학생의 학습 성과를 높이는 인공지능이 개발될 수는 있으나, 교사를 완벽히 대체할 수는 없을 것입니다. 많은 분야에서 일부 프로세스가 자동화로 바뀔 수 있으나, 인간의 본능과 의사 결정, 관계를 완벽히 대체하기는 어려울 것입니다.
인공지능은 세상이 돌아가는 방식을 역사에서 경험하지 못한 방식으로 변화시키고 있으며, 시간이 지나면서 변화 속도와 방향은 넓어질 것입니다. 그렇기 때문에 지금 AI와 관련된 학위를 취득하거나, 관련 분야를 공부하는 것이 오히려 좋은 선택이 될 수 있습니다. 인공지능으로 인해 내가 설자리가 사라지는 것을 걱정하는 것보다 공생하기 위한 방향을 모색하는 것이 현명합니다.