1 개요[ | ]
- 인공적인 지능, 그것에 관한 기술분야
- 인간의 지적능력을 컴퓨터로 구현하는 기술
- 지성을 갖춘 존재, 시스템 등에 의해 만들어진 지능
- 컴퓨터가 사람처럼 생각하고, 판단하게 만드는 기술
- 컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 모방할 수 있도록 하는 일
- 판단, 추론, 학습 등 인간의 지능이 가지는 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템
- 인간의 지능이 가지는 학습, 추리, 적응, 논증 따위의 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템
- 지능적 사고, 학습, 자기계발 등을 컴퓨터가 할 수 있도록 하는 방법을 연구하는 IT 분야
- 의식과 감정을 포함하는 인간과 동물이 보여주는 자연지능과 다른, 기계가 보여주는 지능
- 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 자연언어의 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현하는 기술
- 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 그외에 인공적으로 구현한 컴퓨터 프로그램 또는 이를 포함한 컴퓨터 시스템
- 전문가 시스템, 자연 언어의 이해, 음성 번역, 로봇 공학, 인공 시각, 문제 해결, 학습과 지식 획득, 인지 과학 따위에 응용한다.
2 2021[ | ]
인공지능은 자연지능에 반대되는 개념으로서, 인공적으로 만든 지능이다. 좀더 구체적으로는 학습능력, 추론능력, 지각능력 등의 지능을 인공적으로 구현한 시스템 또는 그러한 기술을 말한다.
역사적으로 보면, 인공지능의 개념은 고대부터 형성되어 온 것이지만, 실용적인 논의가 이루어진 것은 그 기반이 되는 컴퓨터를 산업적으로 활용하기 시작한 1940~1950년대부터라고 할 수 있다. 현대적 인공지능의 핵심개념 중에 하나인 인공신경망이 처음 제안된 것도 이 시기이다. 컴퓨터의 발전과 함께 인공지능에 대한 구현가능성에 대한 기대가 커졌고 투자도 많이 이루어졌는데, 이후 기대만큼의 성과를 내지 못하면서 소위 ‘인공지능 겨울’이라는 시기를 맞이하기도 했다.
이렇듯 인공지능에는 상당한 긴 역사가 있지만, 현재와 같은 형태의 인공지능이 널리 보급된 것은 비교적 최근의 일로서 대략 ‘딥러닝’이라는 용어가 쓰이기 시작한 2010년대 초반이다. 2015년 선보인 알파고는 딥러닝 적용사례로서, 인공지능이 대중적으로 관심을 받는 시발점이 되었다. 이는 18년 전인 1997년에 체스를 정복한 ‘딥블루’와 대비된다. 체스와 달리 바둑은 탐색공간(경우의 수)이 너무 크기 때문에, 딥블루에 사용된 고전적인 탐색 알고리즘으로는 정복되지 않다가, 알파고에서는 실제 기보 데이터를 학습시키는 ‘강화학습’으로 해결한 것이다. 이 새로운 접근방식은 그동안 탐색공간이 커서 탐색 알고리즘으로 해결하지 못하고 있던 이미지 분류 등 각종 분야의 문제를 해결하며 인공지능 붐을 일으키게 되었다.
인공지능을 기반으로 인간의 지적 활동을 대신하는 다양한 시도가 실현되고 있어 사회적인 변화가 진행되고 있다. 상품 및 콘텐츠 추천시스템, 챗봇, 기계번역의 품질이 급속히 향상되고 있으며, 가짜 이미지, 동영상 등이 문제가 되기도 한다. 특히 자율주행은 실현되었고 머지않은 미래에 택시, 버스 등 운송체계가 무인화되는 등의 파괴적 혁신이 예고되어 있다. 이러한 사회적 변화에 대비하는 제도와 교육의 필요성이 대두되고 있다.
3 같이 보기[ | ]
4 참고[ | ]
- 영어 위키백과 "Artificial intelligence"
- 위키백과 "인공지능"
위키낱말사전 "인공지능"
- 다음사전 "인공지능"
- 다음백과 "인공지능"
- 네이버사전 "인공지능"
네이버백과 "인공지능"
나무위키 "인공지능"- 리브레 위키 "인공지능"
- https://www.jungto.org/pomnyun/view/84695 “AI(인공지능) 시대, 아이에게 어떤 교육을 시켜야 할까요?” 《정토회》 스님의 하루 2024-03-17
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