인공지능 및 언어 정보 처리 기술의 발전

인공지능은 인간의 인증을 모방해서 문제를 해결하고 학습하는 기술로, 다양한 산업 분야에서 혁신적으로 이루어지고 있습니다. 특정 언어 정보 처리는 인식, 텍스트 변환, 감정 분석 등을 활용한 AI의 주요 영역이죠. 이번에는 인공지능의 정의와 핵심 기술, 주요 응용 분야 및 언어 정보 처리에 대해 알아보겠습니다.
 

인공지능의 정의 및 핵심 기술

인공지능(AI, Artificial Intelligence)은 1956년 미국 다트머스 대학의 존 매카시 교수가 개최한 다트머스 회의에서 처음 사용되었습니다. 인공지능은 컴퓨터 시스템이 인간의 사고, 학습 및 문제 해결 능력을 모방할 수 있게 해주는 일련의 기술이죠. AI는 사용자가 스스로 학습하고 데이터를 기반으로 쉽게 결정을 내릴 수 있는 프로그램 또는 방법을 말해요.
인공지능의 핵심 기술은 다양한 기술을 포함하는데, 주요 핵심 기술은 크게 4가지로 정리할 수 있습니다. 첫째, 머신 러닝(Machine Learning)으로, 데이터를 학습하고 패턴을 찾아 이를 기반으로 예측을 수행하는 기술입니다. 스팸과 일반 메일을 확인하는 이메일 알림이 대표적인 예입니다. 여기에는 고객 행동 분석이나 이상 탐지와 같이 번역 없이 데이터를 군집화하거나 패턴을 찾는 방식이 포함되죠. 또한 Q-러닝(Q-Learning)이나 핵심 학습 강화(Deep Q-Network, DQN) 같은 강화 학습도 머신 러닝에 해당해요.
둘째, 딥 러닝(Deep Learning)을 통해 인공 신경망(ANN : Artificial Neural Network))을 기반으로 한 깊은 문제를 해결하는 기술입니다. 딥 러닝은 머신 러닝의 하위 분야로, 자율 주행 자동차의 인식이나 의료 영상 분석이 이 기술로 수행되죠.
셋째, 자연어 처리는 컴퓨터가 인간이 사용하는 언어를 이해하고 생성할 수 있게 해주는 기술입니다. 자연어의 주요 기술은 형태소 분석(Morphological Analysis), 해석 분석(Syntactic Parsing), 분석 의미(Semantic Analysis), 감정 분석(Sentiment Analysis)이 있으며 대표적인 모델로 구글이 개발한 BERT, GPT, Word2Vec가 있습니다.
넷째, 컴퓨팅(Computer Vision)은 이미지와 영상을 검사해서 인식하고 분류하는 기술로 다양한 컴퓨터의 한 분야입니다. 컴퓨팅의 주요 기술로는 물체 감지(Object Detection), 이미지 분할(Image Segmentation), 얼굴 인식 등이 있으며, 응용 분야로는 자율 주행 자동차에서 장애물을 인식하는 것이 대표적인 분야죠.
 

인공지능을 활용하고 있는 주요 애플리케이션

인공지능은 현재 다양한 산업 분야에서 활용되고 있으며, 그 존재 가치는 점점 더 중요해지고 있습니다. 인공지능은 의료 영상 분석, 문제 증상, 정도 발달에 활용되고, 환자의 치료를 강화하고 고용의 업무를 보조하는 역할까지 지원하죠. 예를 들어, 인공지능 기반의 영상 분석 기술을 사용하면 MRI나 CT 검색을 통해 암세포를 즉시 발견할 수 있죠.
또한 금융 및 투자 산업에서는 AI가 예측, 신용 등급, 금융 사기를 방지하고 있어요. AI 기반 챗봇은 AI 트레이딩 시스템으로 고객 상담을 자동화하고 데이터를 분석해서 투자 결정에 중요한 역할을 할 수 있습니다.
뿐만 아니라, AI는 자율 주행 기술에서 핵심적인 역할을 해요. 자율 주행 자동차는 AI를 활용해서 상황을 분석하고 장애물을 감지하며 방향을 찾는 운전자와 같죠. 그래서 테슬라나 구글의 Waymo 같은 기업에서 이 기술을 개발하고 있습니다.
공장에서는 AI 기반 자동화 시스템, 품질 검사, 공급망 최적화 등을 수행하고 있습니다. AI는 가변 제품을 스스로 인식하고 공정성을 극대화하는 데 사용되죠. 즉, 제조 및 스마트 팩토리에 큰 도움을 주고 있습니다.
그런가 하면, 인공지능은 엔터테인먼트 및 콘텐츠 추천에서 중요한 역할을 합니다. 피트니스, 유튜브, 피트니스 파이와 같은 플랫폼은 모두 AI를 활용해서 사용자의 공간을 분석하고 연결된 콘텐츠를 추천해 주죠. 음악 작곡, 이미지 제작, 동영상 편집 등의 활동에서도 AI가 점점 더 많이 활용되고 있습니다.
한편, AI 기반 챗봇은 고객 서비스에 대 혁명을 일으켰습니다. 기업은 챗봇을 사용해서 고객의 질문에 24시간 자동으로 답변하고 있으며, 고객 지원 업무를 수행하고 있습니다.
 

인공지능의 언어 정보 처리 기술

알파벳 정보 처리 기술은 언어 정보를 분석하고 처리해서 사용자 정보를 추출하는 기술인 AI의 핵심 분야 중 하나입니다. 그 주요 기술과 응용 사례를 살펴보겠습니다.
먼저 지문 인식과 음성 인식이 있습니다. 이 인식 기술은 사용자의 지문을 변환하는 기술이죠. AI에는 애플의 Siri, 구글의 어시스턴트, 아마존의 Alexa가 있으며, 지문 기술은 스마트폰, 자동차 내비게이션, 고객 서비스 등에 사용되고 있죠.
다음으로, 텍스트를 축소하고 변환하는 디지털 합성 기술이 있습니다. 예를 들어, 장애인을 맞이하는 정보 서비스, 자동 뉴스 읽기, AI 보이스봇을 활용하는 거죠. 최근에는 AI 기반의 딥 러닝 기술을 통해 사람과 거의 구분할 수 없는 숫자를 생성할 수 있습니다.
AI는 속도, 억양 등을 분석해서 사용자의 감정을 인식하고 분석할 수도 있습니다. 이를 통해 고객 상담은 사용자의 감정을 선택하고 적절한 결과를 결정하며 정신 건강 모니터링 시스템을 개발할 수 있습니다.
AI는 다국어 처리에도 혁명을 일으켰습니다. 구글의 '라이브 번역' 기능과 마이크로소프트의 'AI 기반 서비스'가 대표적인 사례죠. AI는 다른 언어를 사용하는 사람들의 의사소통에 관심이 많습니다. 특히, 기업 소통 강의에서 AI 기반 인식 기술을 사용하면 자동으로 관계를 맺을 수 있죠. 이를 통해 업무 내용이 크게 개선되고 중요한 문제를 쉽게 검색할 수 있게 도와줍니다.
 
요약하면, 인공지능은 머신 러닝, 딥 러닝, 자연어 처리, 컴퓨팅, 강화학습 등의 기술을 기반으로 다양한 산업에서 빠르게 개발되고 중요한 역할을 하고 있습니다. 앞으로 인공지능 기술이 점점 더 발전함에 따라 인간과 인공지능의 관계가 더욱 중요해지고 있기 때문에 이를 활용한 새로운 서비스와 비즈니스 모델은 계속 등장할 것입니다. 따라서 인공지능의 발전을 프로세서로 받아들이고 독립적인 이슈를 함께 고민하며 기술을 활용해야 합니다.

인공지능 및 언어 정보 처리 기술의 발전

 
 
[이전 글 보기] - 인간과 컴퓨터 간의 혁신적 의사소통, 자연어 처리

인간과 컴퓨터 간의 혁신적 의사소통, 자연어 처리