빅데이터, 인공지능(AI), 로봇의 혈연관계?

빅데이터, 인공지능(AI), 로봇의 혈연관계?

빅데이터, 인공지능(AI), 로봇, 알고리즘(algorithm), 딥러닝(deep learning), 사물간 지능통신, 센서 등등등...

이러한 용어들은 우리가 매일 보거나 혹은 듣는 단어들이다. 우리 주위의 매스컴들은 계속해서 인류의 일들이 빠르게 대체되는 변화를 격고있다는 보도를 끊임없이 보도하고 있고, 이를 접하는 사람들은 갈수록 초조해 하고있다.

많은 사람들이 똑같이 궁금증을 갖고 있지만, 정보과학은 시종일관 치명적인 흡인력을 갖고있다.

매일 보고든는 이러한 어려운 단어와 용어들이라 할지라도 그때마다 생소하게 들리기도 한다. 이러한 단어와 용어들을 조금은 간단한 언어를 이용하여, 사람들에게 이러한 용어들의 관계에 대한 규명을 이야기하고자 한다.

왜 로봇은 대단할까? 왜냐하면 로봇은 대뇌를 장전하고 있으며, 또한 그것이 인공지능(AI)이기때문이다.

하지만 인공지능(AI) 또한 사람들과 마찮가지로 우열을 갖고있어, IQ의 높고 낮음이 각기 다르다.

로봇의 대단함과 그렇지 않음은, 그 로봇의 인공지능(AI)이 좋거나 좋지않은 것에 달려있다.

그렇기 때문에 만약 인공지능(AI)이 없다면 로봇은 단지 "기계"에 불과할 뿐이며,

그 로봇은 분명 "사람"이 아니다.

인공지능(AI)이 어떻게 대단하게 변화를 할까? 그것은 바로 빅데이터라는 것을 "먹여야"한다.

빅데이터는 인공지능(AI)의 음식과도 같으며, 그것은 인류가 살아가기 위해 먹어야 하는 것과 같다.

그래서 인공지능도 마찮가지로 먹는 음식물이 신선하며, 깨끗한 데이터야 하는것은 물론이고

그래야만 인공지능(AI)도 건강하게 유지할수가 있다.

인공지능(AI)은 어떻게 그렇게 많은 데이터를 먹을 수 있을까?

그것은 바로 알고리즘이다.

알고리즘은 로봇의 소화계통으로, 빅데이터를 읽고 소화하는 책임을 지고있으며,

동시에 결과를 산출해 낸다.

그래서 알고리즘이 키포인트인 셈이다. 하지만 알고리즘 또한 무수히 많은 종류들이 있으며,

그 종류를 보면, 분석하고 예측하는 알고리즘, 각 종류별로 통계를 내고 알고리즘,

딥러닝(deep learning) 알고리즘 등등이 있다.

이러한 모든것들 매 하나하나 사람이 프로그램을 해야 하며,

모두가 자신만의 알고리즘으로 만들어 낸다.

그렇기 때문에 높고 낮음 등의 우열을 결국은 가려낼수 있다.

좋은 알고리즘은 총명한 대뇌를 육성해 내며,

또한 총명한 인공지능(AI) 및 높은 IQ를 지닌 로봇을 만들어 낼 수 있다.

현대의 기업에서는 어떻게 빅데이터를 수집할까?

전통적인 ERP(기업 자원 계획관리 시스템), CRM(고객관계 관리시스템) 이외에

새로운 트렌드는 바로 인터넷, 사물간 지능통신, 감응신호장치(센서) 등등

모든것들이 로봇의 팔과 다리가 되는 것이다.

사물간 지능통신은 새로운 개념이 아니다.

전통적인 소매업의 POS(판매 시전 정보관리 시스템)와 컴푸터를 연결하는것이

바로 사물간 지능통신의 한 예이다.

현재 당신이 생각하는 모든것들이 컴퓨터와 연결되어 있다.

예를들어 스포츠 인솔(sport insoles)을 컴퓨터와 연결을 하면,

운동 주파수, 주행 횟수, 건강상태 등을 제공하여 준다.

공장의 설비 또한 컴퓨터와 연결하면, 현재의 생산데이터를 제공해 주어

수시로 생산 데이터 및 제품의 불량율, 설비 운행상황 등을 그때그때 바로 알려준다.

그리고 가정에서는 가전제품과 인터넷을 연결한 후

당신은 수시로 집안의 상황, 누가 언제 외출하고 들어 오는지, 그리고

각종 전자제품을 켜거나 끌수있는 등등의 일들이 가능해 진다.

인류가 하고 있는 일들에 대해 인공지능(AI)으로 대체가 될까?

구글(Google)을 창설한 싱귤래리티 대학교(Singularity University) 교수 제레미 하워드(Jeremy Howard)는

미래 80%의 일들이 인공지능(AI) 로봇으로 대체될것이라고 걱정하고 있다.

무인 마트를 시작으로, 인터넷 법정, 의사들의 X레이 판독으로 종양의 식별 및 컴퓨터 진찰과 처방 등등

모든 방면에서 지금또한 서서히 대체되고 있기 때문이다.

정말로 이러한 모든것들이 거짓말이 아니라면, 인류의 미래는 어디로 갈까?

지금의 발전 상황으로 본다면, 인공지능(AI) 로봇의 기능은 스스로 학습단계에 까지는

아직 도달하지 못했고, 사람들이 먹여준 빅데이터에 의해 질문에 답을하는 수준이다.

물론 알파고(AlphaGo)를 뛰어넘어 알파고 제로(AlphaGo Zero)가 등장해

스스로의 학습에 대한 논쟁이 이어지고 있지만 아직은 섣불리 결론낼 상황은 아니다.

예를들어 구글(Google)이 각종문제에 대해 모든 해답을 제공했다 하더라도

당신이 꼭 필요한 문제에 대해서는 그들도 알아낼 방법이 없다.

그래서 미래의 학습은 "답을 알려주는" 것보다 "어떻게 문제를 물어보는가"가 중요하며,

이것이 바로 당신에게 가장 중요한 가치가 될것이다.