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인공지능 개요 2017-03-27 Copyright 2017 By 아이리포 기술사회. All rights reserved

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인공지능�개요�

2017-03-27�

Copyright�2017�By�아이리포�기술사회.�All�rights�reserved�

� 아이리포�뉴스레터�

Copyright�2017�By�아이리포�기술사회.�All�rights�reserved� � 1�

Prologue..�

인공지능의�돌풍이�무섭다.�아니,�거의�혁명이라고�이야기�할�정도로�너도�나도�인공지능에�대해�

이야기를�하고�있다.�기업에서는�각종�서비스에�인공지능을�접목하길�원하고,�대학에서는�그동안�기피�

해왔던�기초학문,�즉�통계와�분석�관련�학과에�학생들이�몰려들고,�인공지능을�학습하고자�한다�

.� �

4차산업혁명,�그�중심으로�인공지능..� �또한�알파고,�그�뒤를�이어�국내�ETRI�에서�주도한�

엑소브레인의�인간과의�퀴즈�대결에서의�인공지능의�승리!�등�관심을�가지게�하는�요소가�참�많은�

기술이라고�생각이�됩니다.�저자�또한�뉴스레터를�작성하는�한�주제로써가�아닌�인공지능에�관련�된�

도메인과�토픽들은�별도로라도�공부를�하려�하고�있고,�한이음(국내�산학�연계�프로젝트)등의�

프로젝트를�통해서�일부�진행�중에도�있습니다.�

� �

기술사�학습에서�인공지능은�어느�비중을�가지고�공부해야�할까요?��

제�의견부터�말씀�드리자면,�반드시�학습해야�하는�한� ‘도메인’�으로�Position을�가지고�있다고�생각�

됩니다.�이를�학습하기�위해�기본적으로�통계와�분석,�빅데이터,�HPC,�GPU�,�알고리즘,�머신러닝,�그�

안의�딥러닝�등�다양한�토픽들이�연계�되어야�하구요�

아..� �정말�할게�너무�많네..� �휴…��한숨�나오시죠?��그렇지만�합격!�을�위해서는�반드시�학습하셔야�할�

것이고�기술사�시험에서�이�많은�것들에�대해�깊이를�묻지는�않습니다.�채점관들도�깊이를�묻기�보다는�

개념을�묻고,�이�기술에�대해,�작성자가�잘�이해하고�있느냐가�채점�포인트�입니다.�겁먹지�마시고�

개념과�내부�원리를�이해�한다면!�충분히�답안을�작성�하�실�수�있고,�현재�트렌드로써�접근하면서�정부�

정책과�기업의�동향들을�파악�해�놓는다면�고득점으로�갈�수�있다고�자신합니다!!�^^��

예를�들어�GPU�에�대해�물었다면,�알고�있는�개념과�구성을�쓰고,�인공지능을�활용하는�분야,�즉�

자율주행�자동차의�반드시�포함이�되어야�하고�빠른�연산을�위해�중요하다�라고�언질을�한다면??��아..�

이�작성자는�이렇게도�연계해서�생각�하는�구나..� � �

또�만약�보안�적으로�접근�한다면,�이전�보안은�중앙에서�불법적인�패턴을�인지해서�방어하는�형태�

였지만,�여러�인접�포인트�소형�HPC�를�통한�악성�패턴에�대한�검출을�강화�한다�라고�쓴다면???��

^________^�

� �

주제영역� 인공지능�개요� 작성� 최창환�정보관리기술사�

핵심�키워드� 인공지능�개념,�분류,�역사� 참고문헌� �

� 아이리포�뉴스레터�

Copyright�2017�By�아이리포�기술사회.�All�rights�reserved� � 2�

1.�인공지능(Artificial�Intelligence)의�개념��

-�인공지능은�소프트웨어(software)이기�때문에�그�자체로�존재하는�것이�아니라�컴퓨터과학의�다른�분야와�

직간접적으로�많은�관련을�맺고�있다.�특히�현대에는�로봇(robot),�데이터분석(data�analysis),�자동차�등�다양한�

분야에�인공지능�기술요소를��도입하여�그�분야의�문제�해결에�활용하려는�시도�이루어�지고�있음.��

-�1950년대의�인공지능의�개념을�정립을�시작으로�현재의�알파고에�이르는�기술의�발전단계에�이르기�까지�

다양한�실험과�인류의�관심,�그리고�학자들의�끊임�없는�연구로�,�미래의�인류에�대한�생활방식을�결정�지을�핵심�

요인으로�현재에�이르러�왔다.��

사전적� 개념� 전통적� 개념� 기술적� 개념�

-� 철학적인� 개념으로� 인간이나�

지성을� 갖춘� 존재�또는�

시스템에� 의해� 만들어진�

인공적인� 지능�

-� 컴퓨터가� 인간의� 지능적인� 행

동을� 모방�할� 수� 있도록�하는�

소프트웨어로�인간이� 가진� 지적

능력의�일부� 또는�전체를� 인공

적으로�구현한� 것�

-� 인간의� 지능으로� 할�수� 있는�

사고(thinking),학습(learning),

자기계발등을�컴퓨터가� 할� 수�

있도록� 하는� 방법을�연구하는�

컴퓨터공학�및� 정보기술의�한�

분야�

� �

1956년�미국�다트머스대�여름�워크숍에서� ‘인공지능(Artificial� Intelligence)’이란�말이�처음으로�소개된다.�그�시

절� 존� 매카시� 교수와� 인지과학자인� 마빈민스키는� 기계가� 과연� 인간의� 지능을� 따라� 할� 수� 있는지� 알아보고자� 했

다.�

스스로�움직일�수�있는�기계를�만드는�건�인류의�오랜� 꿈이었다.� 그�옛날�레오나르도�다빈치는� ‘코덱스� 아틀란티

쿠스’에서� 수백� 점의� 스케치와� 설계도를� 남겼다.� 자율성의� 기계를� 만들어보고자� 한� 것이다.� 국내� 한� 교통박물관

은�다빈치의�설계도를�토대로�구현한�태엽자동차를�전시�중�

� 아이리포�뉴스레터�

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2.�인공지능(Artificial�Intelligence)의�역사��

-�Alan�Mathison�Turing�의�인공지능에�대한�가능성�재기를�통해,�인공지능의�아버지라�불림��

년대� 주요연혁� 설명� �

1950년� 인공지능의�시작�

- 튜링은� '계산�기계와�지능� Computing�Machinery�and�

Intelligence'라는� 논문에서� 기계가� 생각할� 수� 있는지�

테스트하는� 방법,� 지능적� 기계의� 개발� 가능성,�

학습하는�기계�등에�대해�

1956년�데이터�기반�분석�

체계�구성�

- 다트머스� 컬리지에서� 10명의� 과학자가� 모여� 6주간�

워크샵�

- 인공지능학의�시초�

1970년대� AI� 겨울(암흑기)�

- AI� 시스템이� 절대로� 애초의� 기대를� 만족시키� 못할�

것이라는� 인식이� 펀딩� 삭감으로� 이어지면서� AI� 겨울이�

시작�

1980년대� 전문가�시스템�

- 인간� 전문가들의� 지식을� 하나하나� 입력해� 만든� 규칙�

기반�시스템�

- 수백개의� 시스템이� 만들어졌지만� 소규모� 시스템은�

효용이� 적었고� 대규모� 시스템은� 개발,� 유지비가� 높았고�

사용하기도�어려웠다.�

- 1980년대�후반�두�번째� 'AI� 겨울'�

1990년대�

자연의�모방�

뉴럴네트워크,�

유전알고리즘�

- 전통적인�논리주의�패러다임을�대체하여�고차원의�상징�

조작에�집중하는�새로운�기술이�등장�

- AI에�대한�낙관론�

2010년대�AI의�현재와�미래�

머신러닝,�딥러닝�

- 컴퓨터�스스로�자질을�학습해�설계� �

- 학습할�데이터를�다른�문제에�재활용�가능� �

- 대량�데이터�처리�빅데이터의�확산,�HW적�성능�향상� �

-�AI는�이미�많은�영역에서�인간을�넘어서고�있다.�한�때�인간�지성의�전형으로�여겨졌던�체스에서�AI가�오래�전�인간을�

넘어섰고,�이제는�이것이�별로�대단해�보이지도�않는다.�시간이�지남에�따라�AI에�대한�우리의�기대도�높아졌기�때문이다.��

� 아이리포�뉴스레터�

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3.�인공지능(Artificial�Intelligence)의�분류�

� -�인공지능은�지적수준,�기능발전,�구현방식에�따른�분류로�나눌�수�있다.� �지적수준은�인공지능의�사고체계�즉�

정보를�통해�인지한�데이터를�통해�명령과�판단을�할�수�있느냐에�따른�분류이고,�기능발전(수준)�에�따른�분류,�

마지막으로�인공지능의�지정기능�구현�방식에�따른�분류를�하기도�한다.��

분류� 분류기준� 상세분류�

지적수준�주어진�조건과,�인간과�같은�

사고의�가능�여부�

- 약� 인공지능(Weak� AI� /� Artificial� Narrow�

Intelligence:�ANI)�

- 강인공지능(Strong� AI� /� Artificial� General�

Intelligence�:�AGI)�

- 초인공지능(Artificial� Super� �

Intelligence�:�ASI)�

기능발전(레벨)�입력에�따른�출력이�변하는�

Agent� 관점�

- 단순제어�프로그램�

- 고전적�인공지능�

- 머신러닝�

- 딥러닝�

구현방식� 지적�기능�구현�방식�- 지식기반�방법론�

- 데이터기반�방법론� �

- 최근�알파고�등은�딥러닝�기반의�알고리즘을�사용하는�대표적�사례이다.�다양한�분류의�이해를�통해,�단편적인�시각에서�

벗어나�전체적인�인공지능의�관점을�인지할�필요성�있음.��

가. 지적수준에�따른�분류��

상세분류� 상세분류� 사례�

약�인공지능�

(Weak�AI�/�Artificial�Narrow�

Intelligence:�ANI)�

주어진�조건�아래에서만�

작동�가능�

구글맵스,�자율자동차,�구글번역,�페이스북�

추천�

강인공지능�

(Strong�AI�/�Artificial�General�

Intelligence�:�AGI)�

인간과�같은�사고가�가능한�

인공지능�터미네이터,�비서로봇,�공장�로봇�등� �

초인공지능(Artificial�Super� �

Intelligence�:�ASI)�

모든� 영역에서� 인간을� 훨씬�

뛰어넘는�인공지능�

“인류가� 앞으로� � 1,000년� 동안� 쓸� 수�

있는� 신� 에너지원을� � 만들어� 내� 봐.”� 와�

같은�고차원의�명령도�가능�

- Nick�Bostrom은�저서�<Superintelligence>를�통해�거의�모든��영역에서�인간을�훨씬��뛰어넘는�초인공지능�(Artificial�

Super�� Intelligence�:�ASI)의�개념을�소개�

� 아이리포�뉴스레터�

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나. 기능�발전에�따른�분류��

레벨� 상세분류� 주요�기능� 응용제품�

1�단순제어�프로그

램�

마케팅적으로�인공지능,� AI라고�지칭�단순�제어�

프로그램을�탑재�

에어컨,� 청소기,� 세탁기,�

전자면도기�등�

2�고전적�인공지능

(지식베이스)�

입력과� 출력의� 조합수가� 극단적으로� 많은� 경우�

추론/탐색이�가능하고,�지식�베이스로�판단�고전적�퍼즐�해결�

3�

기계학습

(Machine�

Learning)�

검색엔진�내장,� 빅데이터�바탕으로�판단�추론의�

구조나�지식베이스가�데이터를�바탕으로�학습�

자연어처리�

지도,비지도,강화�학습�

4�딥러닝� (Deep�

Learning)�

특징표현� 학습� 기계학습� 할� 때� 사용되는� 입력

값�자체를�학습�구글의�고양이�인식�

-�Agent을�통해�입력값을�Classifier�(분류기)를�활용,�얼마나�정확한�값을�판단하는지가�주요�기준으로�인식��

다. 구현�방식에�따른�분류��

상세분류� 설명� 핵심�

지식기반�방법론� 전문가시스템,�논리/탐색기반�문제해결�방식�

Ø 인식(Recognition)�

Ø 추론(Mechanism)�

Ø 학습(Learning)�

데이터기반�방법론� 연역적인�지식�추출하여�문제를�해결�

Ø 기계학습�

Ø 데이터�마이닝�

- 인공지능의�3대�주요�기술요소로�인식,추론,학습�

�여러�관점과�주장,�이론을�통해�인공지능을�다양한�관점에서�해석하고�있다.��

분명한�것은�미래의�인공지능�방향은�인간의�노동을�대체하기보다�보완하고�특정영역의�임무를�맡게�될�것이고�

더욱�진화적인�방향을�발전�할�수�있는�무한한�잠재력을�보여�줄�것이다.��

� � 다음�주제에서�인공지능의�최근�트렌드와�앞서�설명한�분류기준에�따른�인공지능�기술에�대해서�다뤄�

볼�것이다.�개념과�인공지능의�역사,�분류를�이해하고�있다면�이를�이해하고�받아�들이는데�상당히�도움이�

될�것이다.� �

“끝”�

� 아이리포�뉴스레터�

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