펜타 iTalks 세미나 (2016.8.23)

2. 1
들어가며...
4차 산업혁명 (제2차 정보혁명)
출처: 미래창조과학부, 지능정보산업 발전을 위한 5대 중점과제, 2016.3.17

3. 2
들어가며...
미래 일자리와 직업에 대한 경고
– 옥스퍼드마틴스쿨칼베네딕트프레이교수,마이클오스본교수(‘고용의미래’보고서,2013)
• "자동화와기술발전으로 20년이내현재직업의47%가사라질가능성이크다"고분석
– 생산성과고융율의Gap(ILO,2014)
• 2000년대 들어서면서점점격차가벌어지고있다고발표
출처: KBS1, 명견만리 (E10, E11), 2015.7

4. 3
들어가며...
인공지능 狂風!! 의 주역, 알파고 (AlphaGo)
– 딥러닝과강화학습(ReinforcementLearning),몬테카를로트리탐색(MCTS,MonteCarloTreeSearch)등인
공지능과게임이론의최신기술+구글의거대한계산자원(CloudComputing) 활용
출처: NPR, ‘How Google's Neural Network Hopes To Beat A 'Go' World Champion’, 2016.3.8
사진

5. 4
들어가며...
30년 전에도 ‘인공지능 (AI)’은 히트상품 ?
– 금성카오스세탁기팡팡(카오스이론)vs.삼성히트세탁기휴먼퍼지(퍼지이론)
출처: 한국광고협회광고정보센터

6. 5
AI(인공지능)이란무엇?
Intelligence 이란?
– 첫번째정의에따르면,지능은인간에게있는성질
– 두번째정의에따르면,생각하고이해하는능력을갖춘것이사람인지사물인지명확하지 않음
– ‘생각’이라는 단어의의미
– 즉,지능이란‘문제를풀고결정을내리기위해배우고이해하는능력’으로정의할수있음

7. 6
AI(인공지능)이란무엇?
Artificial Intelligence 정의
– JohnMcCarthy (1956,father ofAI)
• “Thescienceandengineeringofmakingintelligent machines” 논문에 AI 용어기술
• “학습과기타다른지능의특징을기계가시뮬레이션할수있을것이다.’고선언
– PatrickHenryWinston
• “컴퓨터가지능을가질수있도록하는아이디어를연구하는학문(thestudyofideasthat
enablecomputers tobeintelligent)”
– Charniak&McDermott (1985)
• “계산 모델을 이용하여 정신적 기반을 연구하는 학문 (the study of mental faculties
through theuseofcomputationalmodels)”
– 사람의지적행동을컴퓨터가모방할수있도록하는과학분야
– 인공적인장치들이가지는지능 등정의다양
John McCarthy
Patrick Henry Winston

8. 7
Artificial Intelligence 의 역사
AI(인공지능)이란무엇?
1950년 앨런 튜링 ‘기계가 생각할 수 있는가?’라는
도발적 질문을 던진 ‘컴퓨팅 기계와 지능’ 논문
- 이후 지능을 갖는 기계에 대한 기초적 사유를 제시
- ‘튜링 테스트’라는 이미테이션 게임은 이후 지능을
가진 개체를 판단하는 가장 기초적인 기준으로 제시
1956년 존 매카시, 마빈 민스키, 나다니엘 로체스터,
클로드 샤논 등 당시 최고의 정보과학자들이 다트머스
학회 모여 AI 창시
- 인공지능으로 명명한 연구분야가 시작
1974년 1st AI Winter
1987년 2nd AI Winter
2012년 구글, 딥 러닝 프로젝트 ‘브레인’ (앤드류 응)
- 1만 6000개의 컴퓨터 프로세서, 10억 개 이상의
연결을 갖는 뉴럴 네트워크를 이용한 자율학습
방식의 딥러닝 기술을 적용해 유튜브 안에 있는
1000만 개의 이미지 중에서 고양이를 인식
출처: Karl Tate, History of A.I, 2014.8.25 재편집

9. 8
AI(인공지능)이란무엇?
강인공지능 (Strong AI, True AI, AGI (범용인공지능))
– 어떤 문제를 실제로 사고하고 해결할 수 있는 컴퓨터 기반의 인공적인 지능을 만들어
내는것에관한연구
– 즉,인공지능의강한형태는,지각력이있고,스스로를인식하는것
– 이론적으로두가지형태
• 인간의사고와같이컴퓨터프로그램이행동하고사고하는인간형인공지능
• 인간과다른형태의지각과사고추론을발전시키는컴퓨터프로그램인비인간형인공지능
약인공지능 (Weak AI, ANI)
– 어떤 문제를 실제로 사고하거나 해결할 수는 없는 컴퓨터 기반의 인공적인 지능을 만
들어내는것에관한연구
– 이와같은시스템은진짜지능이나지성을갖추고 있지는못하지만,어떤면에서보면
지능적인행동을보일것
– 주로 미리 정의된 규칙의 모음을 이용해서 지능을 흉내내는 컴퓨터 프로그램을 개발
하는것에 촛점

10. 9
AI(인공지능)이란무엇?
인공 지능(AI)의 범주(접근 방식): Russell and Norvig’s Four Approaches
– (1)사람처럼생각하는시스템:인간과똑같이사고한다고가정
• GPS(General Problem Solver): Newell, Simon, 인지과학(Cognitive Science): 컴퓨터 모델, 인간 심리 실험, 자기 관찰
(Introspection) 등
– (2)사람처럼 행동하는시스템:인간의기능을수행하면지능이있는것
• Turing Test: 영Alan Turing(1950), 로봇 공학(Robotics), Cog: MIT의 humanoidrobot(인간형 로봇), 벤티드 (차폐 치료
를위해개발된교감능력과감성보유한휴머노이드로봇)등
– (3)이성적으로생각하는시스템:사고과정을수리적으로표현
• 추론,논리,삼단논법(Syllogism)
– (4)이성적으로행동하는시스템:주어진확률정도에따라목표달성
• Agent: 목표를성취하기위해행동,추론을포함,뜨거운물체에서손을갑자기떼는것(생각이아니라행동)
Thinking
(1) Systems that think humans
(인지과학적 접근):
사람처럼 생각하는 시스템
(3) Systems that think rationally
(사고의 법칙적 접근):
이성적/합리적으로 생각하는 시스템
Behavior
(2) Systems that act like humans
(튜링 테스트적 접근):
사람처럼 행동하는 시스템
(4) Systems that act rationally
(합리적 Agent적 접근):
이성적/합리적 으로 행동하는 시스템
Ideal Rational

11. 10
AI(인공지능)이란무엇?
AI의 분류 (구성)
이론인공지능
탐색
지식표현(KR)
계획
불확실성
학습
추론인공지능
퍼지이론
전문가시스템(ES)
신경회로망(NN)
감각인공지능
시각
자연어처리(NLP)
AI
최근경향
에이전트(Agent)
출처: - Ajit Nazre & Rahul Garg, A Deep Dive in the Venture Landscape of AI, 2015.8.31

12. 11
AI(인공지능)관련동향
Gartner
출처: Gartner, 2016 Hype Cycle for Emerging Technologies, 2016.7

13. 12
가트너가 제시한 10대 전략 기술 동향 (2011년~2016년)
AI(인공지능)관련동향
2011년 2012년 2013년 2014년 2015년 2016년
클라우드컴퓨팅 미디어태블릿그이후 모바일대전 다양한모바일기기관리
(언제어디서나컴퓨팅사용이가
능한)컴퓨팅에브리웨어
디바이스메시
(DeviceMesh)
모바일앱과미디어태블릿
모바일중심애플리케이션과인
터페이스
모바일앱&HTML5 모바일앱과애플리케이션 사물인터넷
앰비언트사용자경험(Ambient
UserExperience)
소셜커뮤니케이션및협업
상황인식과소셜이결합된사용
자경험
퍼스널클라우드 만물인터넷 3D프린팅 3D프린팅재료
비디오 사물인터넷 사물인터넷
하이브리드클라우드와서비스
브로커로서의IT
보편화된첨단분석
만물정보(Informationof
Everything,IoE)
차세대분석 앱스토어와마켓플레이스 하이브리드IT&클라우드컴퓨팅 클라우드/클라이언트아키텍쳐
(다양한정황정보를제공하는)콘
텍스트리치시스템
진보한기계학습(Advanced
MachineLearning)
소셜분석 차세대분석 전략적빅데이터 퍼스널클라우드의시대 스마트머신
지능형기기(Autonomous
AgentsandThings)
상황인식컴퓨팅 빅데이터 실용분석 소프트웨어정의 클라우드/클라이언트컴퓨팅
상황에따라적응하는보안구조
(AdaptiveSecurityArchitecture)
스토리지급메모리 인메모리컴퓨팅 인메모리컴퓨팅 웹스케일IT
소프트웨어정의애플리케이션과
인프라
진보된시스템아키텍처
(AdvancedSystemArchitecture)
유비쿼터스컴퓨팅 저전력서버 통합생태계 스마트머신 웹-스케일IT
메시앱과서비스아키텍처(Mes
happandserviceArchitecture)
패브릭기반컴퓨팅및인프라스
트럭처
클라우드컴퓨팅 엔터프라이즈앱스토어 3D프린팅 위험기반보안과자가방어 사물인터넷플랫폼
출처: Gartner, 10대 전략 기술 (2011년~2016년) 재편집

14. 13
AI(인공지능)관련동향
Frost & Sullivan
출처: Frost & Sullivan, The Top 50 Emerging Technologies driving business growth opportunities globally, 2016.4

15. 14
AI관련동향
AI 기업 M&A
출처: CB Insights Research, The Race For AI: Google, Twitter, Intel, Apple In A Rush To Grab Artificial Intelligence Startups, 2016.6.29

16. 15
AI관련동향
ML Landscape
출처: Shivon Zilis, The Current State of Machine Intelligence, 2014.12.11

17. 16
Google의 알파고
– Google은머신러닝,딥러닝기술을적용한인공지능을탑재한알파고개발
– 알파고는 3천만 건 이상의 프로바둑기사 대국 빅데이터를 분석하여 업그레이드, 실시간 바둑 時 수백대 이상의
컴퓨터를네트워크로연결,즉실시간빅데이터플랫폼기술로이세돌에승리
AI활용사례

18. 17
AI활용사례
Google의 알파고
– AI의 지능을높이기위해서는대규모의연산이필요
• CPU(중앙제어장치) 1920개, GPU(고성능그래픽처리장치) 280개,CPU개당1,000회이상시뮬레이션
– 알파고의본체격인서버는미국중서부지역에 위치한'구글데이터센터＇에 위치

19. 18
AI활용사례
AI가 그린 그림 900만원에 팔려···예술 넘보는 인공지능
– 넥스트렘브란트
• 마이크로소프트가 네덜란드 기술자들과공동개발한AI
• 렘브란트의작품여러점을입력(150GB, 346점) 해분석하고,딥러닝기술을통해렘브란트그림의특징들을학습
출처: 중앙일보, AI가 그린 그림 900만원에 팔려···예술 넘보는 인공지능, 2016.4.7

20. 19
AI활용사례
AI가 그린 그림 900만원에 팔려···예술 넘보는 인공지능
– 구글
• 수년전부터딥러닝기술로인공지능에게빈센트반고흐등유명화가의화풍을학습시도
• 비영리재단 그레이에리어 파운데이션은 전시품 판매 수익 9만7600달러(1억1265만원), 가장 비싸게 팔린 그림은 하나에
8000달러(920만원)
출처: 중앙일보, AI가 그린 그림 900만원에 팔려···예술 넘보는 인공지능, 2016.4.7

21. 20
AI활용사례
인공지능에 욕을 학습
– 마이크로소프트(MS)가 사람과대화를나누는인공지능(AI) 채팅봇'테이'(Tay)
– 일부극우성향사용자들이테이를'세뇌'시켜 욕설,인종·성차별발언,자극적인정치적발언등을하도록유도
– 16시간만에운영중단

22. 21
마무리
인공지능 기술에 대한 이슈
– 기계의자율성과책임
• 인공지능시장성장은최종적으로기기가자율성을가지고판단·실행할수있는데에까지이를것으로전망,판단오류로
인한사고에대한책임소재불분명
– 무인살상무기‘드론’
• 무기의인공지능화에대한국제적인논의는기술에대한근본적인철학과신념에대한이슈로제기,인공지능기술을논하
는데에있어필수불가한지속적논쟁이될것으로예상
– 노동시장잠식
• 인공지능 기술이 노동을 대체하는 효과와 새로운 직업을 창출하는 효과의 비교는 어려우나 단기적으로는 대체 효과가 더
클것으로예상, 특히서비스업무나전문적인지식 노동까지보완·대체 가능(예: 영국 가디언 인공지능으로 뉴스 작성)할
것으로예측되면서일자리상실에대한우려제기
– 인간과기계의협업
• 코타나의월드컵결과예측은빙의알고리즘(기계)을통한분석외에스포츠‘예측시장(PredictionMarket)’을참조하고전
문가 (인간) 의 의견 등에 가중치를 더 부여한 협업의 결과라고 밝힘에 따라, 인간의 직관력 또는 통찰력을 인공지능이 완
벽히대체할수없음을시사

23. 22
마무리
인공지능 기술에 대한 낙관론과 우려 공존
– 낙관론: 인공지능 기술의 진보는 생각처럼 쉽게 이뤄지지
않았다.앞으로도그럴것이다.
• 모라벡의 역설 (Hans Moravec’s Paradox), ‘어려운 일은 쉽
고, 쉬운 일은 어렵다(Hard problems are easy and easy
problemsarehard)’→인간과는다른컴퓨터의능력을표현
– 비관론:TechnicalSingularity (기술적특이점)가머지않음
• 레이 커즈웨일 (Ray Kurzweil), ‘인간의 기술과 문명이 고도로
발전을거듭하다보면인공지능이나기타정보처리/생산설비
의 발전과 기술적 개념의 고도화 등으로 인해, 인간이 스스로
가만들어낸기술을이해하거나따라잡지못하는시점
• 인간이기술의발전을이해할수있는한계점
출처: the escapist,‘Why you'll be immortal if you're still alive in 2040!’, 2010.10.1
사진

24. 23
마무리
펜타인은 반면교사로 삼아야 ...
– 대한민국AI현주소
• 정부가말하는일명'한국형알파고'를만들기위해인공지능연구에돌입,여기저기에서 출현하는'인공지능전문가‘
• 문제는그들이정부가주도하는인공지능정책의중심에있다는점
• 이런전문가는되지맙시다.(모방송프로그램에서일명인문학자미술사강의)
출처: OtvN, ‘어쩌다 어른’, 2016.5.19