인공지능이란?4차 산업혁명 설명&이미지모음

 

 

 

 

4차 산업혁명 관련 이미지 모음 (인공지능이란?)

 

 4차 산업혁명(4th Industrial Revolution) 

 

 작년 1월에 '4차 산업 혁명' 이 다보스 포럼에서 처음  ‘4차 산업혁명의 이해(Mastering the Fourth Industrial Revolution)’ 이라는 주제로 언급되며 그에 대한 시대가 왔음을 선언했습니다.  

 

로봇과 인공지능, 사물인터넷(IoT) 등으로 대표되는 ICT기술이 모든 산업과 비즈니스, 데이터를 연결하고, 이로 인해 기존 산업의 영역과 경계가 파괴되며, 기계에 의해 인간 일자리의 대부분이 대체될 것이라는 등의 과격한 주장까지 나왔었습니다.

 

향후 10년 안에 전 세계적으로 1조 개의 센서가 서로 통신을 주고받고, 세계 70억 인구가 모든 정보와 데이터로 연결될 거라고 합니다. 인공지능, 로봇, 3D프린팅, 자율주행차, 나노기술, 우주공학, 생명공학, 에너지 등 전혀 다른 영역 간 융복합 시도까지 손쉽게 이뤄질 것이라는 추측도 나오고 있습니다. SF 영화들의 장면이 우리가 생각했던 것 보다 더욱 빠르게 실현될 것이라는거지요.

 

 

2017년은 정부, 대기업이 4차 산업 프로젝트를 추진하는 중요한 해이며 사회 또한 ICT 기술에 대한 관심이 증폭할 듯 합니다.  

이러한 트렌드를 디자인탭에서 123RF 이미지와 텍스트로 보여드리려 합니다.

 

 

* 사진 클릭 시 다운로드 페이지로 이동합니다. 또는 사진 밑 코드를 123RF 사이트에서 검색하실 수 있습니다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

인공지능

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산업혁명을 포함한 기술혁신은 일자리를 축소하는 것이 아니라 생산성 향상으로 삶의 질을 끌어올려 새로운 수요를 창출했다는 것이

지난 산업혁명들에 대한 주 의견이지만, 4차산업은 2020년까지 인공지능과 로봇의 발달로 기존의 일자리는 710만 개가 소멸하고, 새로 200만 개가 창출되어 총 510만 개의 일자리 감소를 예상하고 있습니다.

 

 

 

 

 

 

 

 

4차산업아이콘

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과거 산업혁명은 사회와 경제 전체로 확산되기까지 많은 시간이 걸렸지만

4차 산업혁명의 주요 기술들은 비교적 매우 빠른 확산을 예상하고 있습니다.

 

 

 

 

 

 

인공지능

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공학 분야에서는 인공지능의 정의를 '문제를 푸는 기능' 이라고 내리고 있습니다.

천체 물리학자로 유명한 스티븐 호킹은 "인공지능은 스스로를 개량하고 도약할 수 있는 반면, 인간은 생물학적 진화 속도가 늦어 인공지능과 경쟁할 수 없고 대체되고 말 것" 이라고 말했습니다. 이러한 부정적인 예측만이 존재하는 것은 아니지만 인공지능은 이제 부정할 수 없는 미래이기도 합니다.

 

 

 

 

 

딥러닝

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딥 러닝 (Deep Learning)

사람의 두뇌 신경망처럼 인공신경망의 깊은 층을 컴퓨터가 학습하여 사람과 같이 생각하고 배울 수 있도록 하는 인공지능 기술 입니다.

영화 '더 머신' , 'AI' 를 떠올리시면 바로 이해가 됩니다.

 

 

 

 

 

MS CORTANA

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애플 '시리' 에 대적하는 마이크로소프트 사의 '코르타나' 가상 개인 비서 기능 또한 앞으로 계속 발전하겠지요. 날씨 정보를 요청하고, 연락처 정보를 요청하는 '특정 영역의 문제를 푸는 역할을 하는 인공지능' 을 약인공지능 (ANI, Artificial Narrow Intelligence) 라고 부릅니다.

 

 

 

 

 

 

인공지능바둑

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구글의 딥마인드 (DeepMind) 인공 자회사가 만든 알파고와 이세돌의 대국 기억하시나요?알파고는 몬테카를로 알고리즘에 딥러닝 (Deep Learning) 알고리즘을 더해 사람처럼 스스로 바둑을 학습하였습니다. 기계가 스스로 학습하려면 '인공신경망'을 가져야 하는데, 알파고는 '정책망'과 '가치망'이라는 2개의 기본 신경망을 지녔습니다.정책망이 다음 번 돌을 놓을 여러 경우의 수를 제시하면, 가치망은 그 중 가장 적합한 예측치를 제시하는 역할을 하지요. 구글 연구진은 방대한 DB 를 활용하여 알파고 정책망에 3천만 개의 위치 정보를 입력하는 반복 훈련을 시켜 다음 수 예측율을 높였다고 합니다. 그 이후 실전을 통해 습득한 데이터를 스스로 가다듬는 강화학습으로 정책망을 더욱 완성도 높게 만들었습니다.

 

 

 

 

 

 

머신러닝

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구글은 그럼 왜 바둑을 두는 인공지능을 개발했을까요?

 

더 영리한 기계를 설계하려면 패턴 인식 및 학습, 계획 등과 같은 주요 요소들을 탐구하는 게 중요한데, 구글 같은 게임이 가장 이상적인 환경을 제공하기 때문입니다. 승패와 상관없이 개발한 인공지능의 능력을 전 세계에 과시하며 엄청난 광고 효과 또한 거둘 수 있었고요.

 

 

 

머신러닝

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에릭 슈미트 알파벳 회장은 "대국의 결과와 상관없이 최종 승자는 인류다." 라는 말을 남겼습니다.

알파고를 개발한 것도 결국 인류라는 뜻이지요.

 

결국, 이러한 기술을 우리 인류가 어떻게 사용하냐가 더 중요한 질문이 될 것 같습니다.

 

 

 

머신러닝

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SF 영화에 나올법한 로봇 VS 인간 대결 구조에 대해 전인류가 관심을 모으고 있습니다.

 

 

 

인공지능

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인간의 의식을 가진 기계를 만드는 것이 과연 인간에게 좋은 것인가?

로봇과 인간사이의 윤리적인 문제를 다루는 날이 머지 않았습니다.

 

 

 

 

 

머신러닝

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머신 러닝은 딥러닝의 상위 개념입니다. 딥러닝이 컴퓨터가 마치 사람처럼 생각하고 배울 수 있도록 하는 기술이라면,

머신 러닝은 인공 지능의 한 분야로 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야입니다.

 

 

 

 

사이버

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머신러닝 주 기술들은 많은 데이터를 컴퓨터에 입력하고 비슷한 것끼리 분류하는 기술,작업 수행방법을 컴퓨터가 데이터를 바탕으로 스스로 학습하도록 하는 기술,입력과 출력 간 함수 관계를 데이터로부터 알아내고자 하는 기술 등이 있습니다.

딥러닝과 더불어 머신러닝은 더욱 더 빠른 속도로 다양한 산업에 확산되고 있습니다.

 

 

 

인공지능

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상품추천, 노래 추천같이 맞춤형 추천 알고리즘도 바로 머신러닝에서 나오지요,서비스 콜센터 또한 이러한 인공지능으로 대체될 것이라는 의견 또한 나오고 있습니다.

 

 

 

 

 

 

 

로봇과미래

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 4차 산업혁명에서 인간은 컴퓨터와 기계간 연결의 바깥에 위치할 것이라고 예측됩니다.  컴퓨터와 기계가 인공지능에 의해 독자적으로 상호 소통하는 스마트 생태계를 구성하면, 인간은 이 생태계를 활용해 새로운 가치를 찾고 아이디어와 창의력을 생태계에 반영하는 지금까지와는 다른 새로운 역할을 하게 될 것입니다.

 

 

인공지능

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인텔 CEO인 브라이언 크르자 니치 (Brian Krzanich)는 2016 인텔 개발자 포럼 (IDF) 기조 연설에서 전자 메일을 보내고 게임하는 것이 주된 일인 일반적인 사람은 보통 하루에 600 ~ 700MB(메가 바이트)의 데이터를 생성한다고 전했습니다.크르자 니치는 2020년까지 이 숫자가 하루 1.5GB로 증가할 것이라고 합니다. 그것은 단지 사람들에 해당하는 것입니다. 평균 자율 주행 차는 하루에 4,000GB 데이터, 스마트 공장은 매일 1백만 GB의 데이터를 생산할 것으로 예측했습니다.

 

 

 

 

로봇

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세계는 이미 4차 산업혁명을 향해 달려가고 있습니다. 빠른 적응과 새로운 경쟁력 확보가 성장 또는 도태를 결정지을 듯 합니다.  4차 산업혁명의 변화는 기술에서부터 시작되지만, 궁극적으로는 국가 산업 및 사회문화 전반의 변화를 불러올 것입니다.

먼 미래같지만, 대기업 뿐만 아니라 중소기업 그리고 개개인까지 4차산업혁명에 대해 진지하게 공부해야 준비된 미래를 맞이할 수 있을 듯 합니다.