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세미나
조용수 (LG경제연구원 뉴프론티어센터 수석연구위원 센터장) 인공지능이 여는 미래 세상. 기회와 위험, 그리고 우리의 과제
  • SPRi
날짜2015.11.12
조회수9391
    • 프로그램
      일 시 2015. 11. 09(월) 10:30 ~ 15:00
      장 소 소프트웨어정책연구소 회의실 (판교글로벌R&D센터)
      주 제 인공지능이 여는 미래 세상. 기회와 위험, 그리고 우리의 과제
      발 제 자 조용수 (LG경제연구원 뉴프론티어센터 수석연구위원 센터장)
      참 석 자 SPRi 연구진
    • 본 세션은 (1) 인공지능, 어디까지 왔나, (2) 인공지능이 만드는 미래 세상: 기회와 위험, (3) 인공지능 시대의 과제라는 세 파트로 나뉨
    • 인공지능은 제 2의 산업혁명의 동력으로서 전 세계적으로 각광받고 있으며, 반복적인 정신노동을 대체할 수단으로 많은 기대와 우려의 중심이 되고 있음
    • 지능이란, 추론과 계획, 문제 해결을 위한 추상적 사고 능력이자, 경험에서 학습할 수 있는 정신 능력임(Linda Gottfredson(1994), WSJ)
    • 앨런 튜링은 인간의 수학적 추론 능력을 모방하는 튜링 기계를 개념화하여 현대 컴퓨터의 이론적 기반을 제공한 인공지능의 아버지임
    • 존 매카시는 인공지능이라는 용어를 처음 사용하였으며, 1956년 미국 다트머스 대학교에서 최초의 인공지능 컨퍼런스를 개최
    • 80-90년대까지는 기대한 만큼 기술적으로 큰 진보가 일어나지는 않았으나, 90년대 후반 IBM 왓슨은 발전된 형태의 인공지능을 대중에 알리는 역할을 수행(‘97 Deep Blue, ’11 Jeopardy! Show)
    • 인간 수준의 의식과 지각, 마음을 가지고 인간이 할 수 있는 모든 것을 할 수 있는 범용 인공지능(General AI)과 실용적 가치가 있는 특정 과제에 집중하는 인공지능(Narrow)의 두 줄기로 연구가 나뉘어 단기적으로 후자에 집중하게 됨
    • 기계학습은 알고리즘을 통해 일반화된 법칙을 이끌어내는 능력을 부여하고, 확률 계산을 통해 패턴을 인식하고 예측하며 검색 엔진, 전자상거래 등의 추천 및 제안 기능, 선거 당선결과 예측 등의 기능 구현 가능
    • 구글 브레인 프로젝트(2012)는 1천만개의 Youtube 동영상 속 고양이를 74.8% 식별 가능했음
    • 인공 신경망은 ‘학습’은 뇌 안의 뉴런들이 주고 받는 전기작용으로 벌어지는 현상으로 이해하고, 뉴런들 사이의 연결관계 변화를 모사하는 것(Donald Hebb(1949))
    • 심화 학습(Deep Learning)은 상호 연결된 복수의 계층을 거치면서 학습활동을 하는 것으로, 서로 다른 층 위의 추상적 개념을 쌓아 가면서 학습함(Yann LeCun, Geoff Hinton, Yoshua Bengio 등)
    • 구글, 페이스북, 애플, MS, 아마존, 바이두 등 많은 IT 기업들, 일본 도요타 등 자동차 기업들도 인공지능 개발에 거액을 투자하고 있으며, 스타트업 중에는 DeepMind, MetaMind 등이 주목받고 있음
    • 완전한 지능을 향한 도전으로서 Vicarious, Numenta와 같은 벤쳐들이 활동하고 있음
    • Forbes, AP, LA Times Guardian등이 이미 날씨, 금융(주식), 스포츠 등에 관한 기사를 인공지능을 이용해 작성, 출고 중이며, 이 뿐만 아니라 앞으로 일상(교육, 의료, 안전, 경제, 법률 등) 속에서 인공지능이 이용되며 더 안전하고, 편리하고 즐거운 세상이 도래할 것
    • 그러나 초지능(Super-intelligence)은 인간이 지향하는 제반 목표에 어긋나지 않도록 해야 한다는 유명 인사들의 경고가 속출(Hawking, Musk, Gates 등)
    • 프라이버시나 대량살상 무기 등에 대한 대책이 필요
    • 옳고 그름에 대한 판단 기준, 규칙은 누가 정하는가? 기계에게 누가, 어떤 지식을 가르칠 것인가? 잘못된 시스템으로 초래된 결과는 누가 책임을 질 것인가? 공정성, 투명성, 정확성을 누가 담보할 것인가? 사회적 차별, 격차, 소외, 불평등은 어떻게 해결할 것인가?
    • 인공지능 시대에서는 (1) 큰 그림을 그리는 일, (2) 감성적인 장점, (3) 적극적인 개입과 조정, (4) 니치 마켓이나 (5) 미래 구상과 디자인 등의 “사람만이 할 수 있는” 다섯 가지 측면에서 접근하여 일자리 및 기회를 창출할 수 있음(Davenport(2015), HBR)
    • 과학기술 및 비즈니스 분야에 투자하고, 기업 및 공공조직은 과감한 해체와 재조합이 필요하며, 경제 사회의 규범을 다시 재정렬하며, 창의적인 교육을 하는 등의 체계적인 준비가 필요
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