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Artificial Intelligence

#1. 인공지능시리즈 개관

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2016년 3월 9일 구글 인공지능(AI) 알파고AiphaGo를 상대로 바둑기사 이세돌이 패배한 충격적인 일대 사건이 벌어졌다. 평소에 바둑을 두지 않는 사람, IT업계와 아무 관련이 없는 사람, 인공지능은 영화나 만화 속에서나 등장하는 소재라고 생각하는 사람들도 이 건에 주목했다. 이 과정은 다큐멘터리에 그대로 담겨져 있다.

 

 

AiphaGo는 인공지능의 핵심기술인 딥러닝에 의해 구현된 것으로 이세돌과의 대국 이후 일반 대중에게 딥러닝에 대한 관심을 촉발시킨 계기가 되었다. 한편 인공지능 기술로 머신러닝Machine Learning, 기계학습이란 것 또한 대중에게 인식되기 시작하였는데 인공지능과 머신러닝, 딥러닝의 관계는 다음과 같이 정리될 수 있다.

 

 

인공지능의 큰 범주 안에 머신러닝이 속하고, 머신러닝의 일부분이 딥러닝으로 분류된다. 비유하자면 인공지능은 일반 음식, 머신러닝은 그보다 조금 더 고급진 음식, 딥러닝은 최고급 스테이크 요리에 해당된다. 따라서 인공지능의 꽃은 딥러닝이라 할 수 있다. 그렇다고 딥러닝을 제외한 머신러닝의 다른 기술들이 쓸모 없다는 것은 아니다. 단지 상황에 어떤 기술을 적용할 것인가에 대한 선택이 다를 뿐이다. 우리가 일상에서 매일 접하는 메일공간에서 스팸메일을 걸러내는 기술에 머신러닝 기술의 일종인  나이브베이즈 알고리즘이 대표적으로 적용된다.

 

본 시리즈에서는 딥러닝과 인공지능 기술의 저변에 깔려있는 베이즈추론에 주목하고자 한다. 딥러닝의 기초는 인공신경망Neural Network이다.  최근 인공신경망을 진화시킨 베이지안 신경망Bayesian Neural Network모델이 주목받고 있지만 인공신경망과 베이즈추론 그 자체에 집중한다.

 

             

 

누구나 인공지능에 대해 이야기 한다. 내 페이스북 뉴스피드에도 인공지능 내용들로 도배가 되고 있다. 신문에도 인공지능 관련 기사가 상당면을 차지하고 전자제품에도 인공지능이라는 용어가 들어가야 잘 팔린다. 사업계획서에도 인공지능이라는 단어만 들어가면 투자를 받을 수 있다는 농담까지 있다. 이 정도면 거품 논란이 나올 법도 하지만 인공지능 특히 딥러닝은 하루가 다르게 놀라운 결과물들을 세상에 내놓으며 스스로 증명해가고 있다. 또한 많은 인공지능 소프트웨어 라이브러리들이 나와서 일반 소프트웨어 개발자까지도 누구도 인공지능을 쉽게 사용할 수 있는 세상이 되고 있다.  그러나 한때 인공지능이 '박사'들만의 전유물이던 시대가 있었다. 이 인공지능 기술들의 이론구조가 대단히 수학적이고 전문적이기 때문에  일반인들과 일반 소프트웨어 개발자에게는 이론적으로는 그야말로 넘사벽이기 때문이다.

 

그러나 본 시리즈가 일반 개발자들을 위한 글이라면 주로 파이썬, 아나콘다, 텐서플로우, 케라스 같은 라이브러리와 소스코드 조각들에 대한 내용으로 채워지겠지만 여기서는 소프트웨어 개발자가 아닌 일반 직장인들, 비즈니스인들을 위한 글이므로 소프트웨어적이 아닌 인공지능의 내용 자체를 탐구이 기술들이 어떤 스토리로 구성되고 돌아가는지를 하려는 것에 주 목적이 있다. 다소 수학적이고 전문적인 내용이 있겠지만, 그러나 일반 비즈니스인이 충분히 이해하고 접근가능하도록 상식적인 내용들로 전개될 것이므로 전혀 걱정할 필요는 없을 것이다.

 

 

 

 

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Atman Euler

AtMAN & COMPANY

IT기술을 활용한 현금흐름 중심의 기업의사결정 분야에 극적으로 도움이 되는 정보시스템 설계와 개발에 모든 캐리어를 걸었다. 세계역사를 배경으로 물리학, 수학 등 자연과학과 비즈니스 이론, 시스템 설계방법론을 지식배경으로 하고 있으며 최근 인공지능 알고리즘의 기업정보시스템 적용에 대한 연구에 빠져 있다.

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