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![havetoread.jpg](https://steemitimages.com/DQmYgNUA3WJs1upK5mGrq9zTzaNTbadgy2rBVWQXSeALBYT/havetoread.jpg)

### 다시 주목받는 AI기술


![766884.jpg](https://steemitimages.com/DQmVoXBj5hQZDsBHGk5FhWnsoKB8YEnAFuxqKpRoGaYZANJ/766884.jpg)

최근 주목받는 4차 산업의 주 축인 AI(Artificial Intelligence)는 사실 1950년대부터 주목을 받은 기술입니다만 구체적인 실적이나 발전이 주목받지 못한채 잊혀져 있었으나 Google의 Deep Learning 기반의 알파고와 바둑기사 이세돌 9단과의 세기의 대결이 주목을 받으면서 우리나라 뿐만 아니라 전세계의 주목을 받게 되었습니다.


https://youtu.be/l95h4alXfAA

 ### AI기술이 발전할 수 있었던 배경

* 처리능력의 향상과 막대한 Data 확보
* 인간의 뇌발달 과정 즉 아이들의 뇌발달 및 학습능력과정에 대한 활발한 연구
*  AI기술이 가져다주는 새로운 가치분야의 확대


### AI 기술 발전을 위한 대표적 Approach 방법


이 AI기술 발전은 보통 Deep Learning기술로 대표되는 Bottom Up 접근방식과Top Down방식의 Bayes 접근방식이 있습니다. 막대한 처리능력을 기반으로한 딥러닝방식은 데이터로부터 일정 패턴을 추출하고 정형화하는 방식이고 탑다운방식의 경우 사실 인간의 추리방법과 유사한 가설을 세우고 그 가설을 검증하며 결론에 도달하는 방식을 대표하는 접근법입니다.

이 두가지 방식모두 아래와 같은 AI기술 발전을 위한 기반이 정립되면서 급속히 연구 및 발전이 이루어졌다고 볼 수있습니다.


Deep Learning 기술은 데이터가 많으면 많을 수록 적절한 판단이 가능할 확률이 높아지는 접근방식으로 AI는 방대한 데이터를 통해 스스로 학습하고 판단해서 문제해결을 위한 답을 발견하게 됩니다. 즉 이러한 데이터가 준비되지 않으면 처음부터 스스로 판단 발전할 수는 없는 것이지요. 간단히 이야기하면 수많은 데이터를 통한 학습효과를 통해 패턴을 추출해내는 방법이 바로 딥러닝 방식에 해당됩니다.

실제 이 방식을 응용해서 1980년대에 Neural Network방식이 고안되었습니다. 즉 시각에 있어서 망막에 빛이 도달한 후 인간의 신경이 그 빛에 어떻게 반응하는지 연구하면서 영감을 얻게된 AI과학자들을 중심으로 Google과 facebook에 의해 상용화된 기술방식입니다. 



[구글은 이방식과 관련된 클라우드 서비스와 무료기술적인 강좌까지 온라인으로 공개하고 있습니다.](https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/ )

![Googledeep.JPG](https://steemitimages.com/DQmSzzrbm2X2mczRgdN4AbUZUAm5u7jZtZAKtevEQa7FhYd/Googledeep.JPG)
이미지출처: 구글

 인간이 쉽게 수차례에 걸쳐 일반적인 패턴화가 가능한 경우에도 AI는 아직 일반화된 패턴을 찾아내지 못하는 경우가 상당히 많습니다, 실제 우리 아이들이 사물을 인지하고 배워가고 추론해나가는 과정과 Deep Learning 방식과는  차이가 있는 것이 사실입니다. 

보통 아이들의 학습효과를 표현할때 우리는 스펀지 같다는 표현을 많이 합니다. 다양한 방향에서 주어지는 자극과 정보를 아이들은 엄청난 속도로 받아들이고 수정 해 나가는데요. AI기술의 발전도 아이들의 학습 발달과정과 정보처리과정에 대한 연구가 발전하면서 함께 발전해왔다고 해도 과언이 아닙니다.

이와 같이 Top Down방식의 AI기술은 18세기 통계학자이자 철학자인 Tom Bayes박사의 이름을 따서 베이즈 방식의 접근방법이라고도 불리우고 있습니다. 

이방식은 딥러닝방식과 달리 과학적인 가설의 검증과정과 유사합니다. 즉 가설을 세우고 가설을 검증하며 검증결과에 따라 가설을 수정해 나가며 결론에 도달하는 형태의 과정으로 통해 데이터로부터 나온 추상적인 추론이 가능하다는 생각에 기반을 둔 접근방법입니다.

실제 아이들이 배우고 사고를 확대하는 방식과 유사한 이방식은 일명 Bayes모델이라 불리우며 논리적 가설모델과 확률모델이 합쳐진 기술적인 모델이라고 생각하시면 됩니다.

### AI의 기술발전에 대한 현실적인 과제

![78456f795b3d1f38d8bb2c2d2b69124f_m.jpg](https://steemitimages.com/DQmPnkRxv28WhSQe5fr4BGoZtnNhuQ8GzcLaqUwsny6ANZM/78456f795b3d1f38d8bb2c2d2b69124f_m.jpg)

AI기술은 우리의 생활에 더욱더 밀접하게 다가올 것이고 다양한 비지니스에 응용되는 AI기술은 이미 우리 생활속에
 적용되고 있고 급속히 발전하고 있는 것도 사실입니다만 앞으로 더욱더  AI기술의 발전을 가속화시키기 위해서는 다음의 과제를 해결해야 한다고 합니다.

1.Bottom Up 방식

바로 많은 양의 데이터가 필요합니다. 준비된 데이터를 바탕으로 학습해서 판단하는 이방식은 다른 변수가 동시다발적으로 발생할 경우 적절하면서도 명확한 판단을 해낼 수 있을지가 관건입니다. 

사람이 추론방식과 다른 방법의 데이터 기반의 Deep Learning방식이 극복해야할 알고리즘적인 한계라고도 해석할 수 있는데요. 사실 이번에 이세돌 9단을 이긴 알파고의 경우 엄청난 자본력을 가지고 엄청난 처리속도를 소화해낼 수방대한 양의 TPU를 구비한 시스템이 아니었다면  즉 구글정보의 자본력을 가진 회사가  아니라면 쉽게 이세돌9단을 이길 수 없었을 것입니다.

 즉, 개인용컴퓨터수준의 처리능력으로는 AI기술을 이용하더라도 이세돌 9단은 이기지 못했을 것이라는 것이 전문가의 주요 의견입니다. 결론적으로 이세돌 9단을 4:1로 이겼지만 그 기술의 배경에는 단순히 AI기술이 뛰어난것만아
 아닌 막대한 처리능력을 통한 빠른 학습을 가능하게한 자본력이 있었던것은 부정할 수없는 것이 사실입니다. 

2.Top Down 방식 기술

 탑다운방식의 AI기술도 적절한 가설시스템을 준비하기 위해서는 많은 시간과 노력이 필요합니다. AI기술이니 컴퓨터가 알아서 자동으로 움직이는 것 같지만 사실은 설계된 알고리즘과 학습을 위한 사전 준비에 막대한 시간과 개발능력이 필요한것입니다. 

물론 막대한 데이터와 논리적인 알고리즘에 검증된 AI기술의 경우 인간의 능력으로는 도저히 따라갈 수없을정도로 발전되어 있는 것도 사실이지만 아직까지는   아이들이나 사람들이 반응하는 사고체계와는 상당히 차이가 있는 것이
 사실입니다. 특히예상외의 다양한 요인이나 변수가 추가될 경우 AI는 전혀 다른 방향의 결론을 내는 경우도 상당히
 많을 것입니다. 그만큼 인간의 지성과 발전과정 그리고 다양한 기관과 뇌와 연결된 뉴런네트워크가 얼마나 대단한 것인지 다시한번 느끼게 됩니다. (AI도 정말 대단하지만요)

 물론  엄청난 데이터 기반의 처리속도와 양에 있어서는 AI기술이 월등하여  인간의 능력은 하찮게 보일수도 있고, 우리가 염려하듯 로봇이나 AI가 인간의 일을 급속히 대체할 것이라는 위기감을 가지는 것은 당연한 사실입니다.

그렇지만 Steemit이 패러다임의 변화를 사전에 읽고 가치경제를 구체적으로 실현하는 새로운 플랫폼을 우리에게 제공하였듯이,  AI기술도  인간의 지혜를 바탕으로 선순환적인 사회발전과 인간의 행복에 기여 할 수 있도록 어떻게 활용될지가 중요한 시대적인 요구라고 판단하고 있습니다.


### AI기술이 인간의 존재 자체를 위협? 

우리가 어려서부터 쉽게 영화주제로 등장한 로봇이 인간을 지배하고 외계로봇이 지구를 침략하는등 로봇과 AI에 대한 막연한 두려움이 마음 한 곳에 자리잡고 있는 것은 누구나 쉽게 부정하지 못하는 현재 우리들의 솔직한 마음이 아닐까요?  왜 우리삶을 풍요롭고 편리하게 해주는 이러한 과학기술의 발전이 한편으로 우리에게 두려움의 대상, 경계의 대상으로 인식되고 있을까요?

그 해답은 바로 AI기술의 블랙박스(BlackBox)화입니다. 즉 어떤 기술과 코드를 통해 우리가 과거에는 상상할 수 없었던 일들이 일어나고 인간의 한계를 넘어선 문제해결을 그토록 쉽게 하는지... 이부분에 대한 처리과정이 명확히 오픈되어 있지 않고 보이지 않다보니 우리는 막연한 불안감을 느끼게 되는 것입니다.

AI기술의 발전에 대한 가시적인 성과는 이해하기 쉬운 상황에 도달했지만 어떤 Process를 이용해서 어떤 Step을 거쳐 문제를 해결하고 가설을 세우고 검증을 해나가는지에 대한 부분이 보이지 않다보니 우리는 편리함과 가능성의 이면에 두려움이라는 감정을 가지게 된 것이라고 생각합니다.

일반적인 PC프로그램의 경우 Code를 보고 그 의미와 과정을 해석할 수있으나 Deep Learning등의 기계학습의 경우 그 과정을 알기는 쉽지가 않습니다. AI가 주요기술로서 응용되는 자동운전분야와 의료분야에서도 이부분이 상당히 민감한 부분으로 다가오고 그 대책이 필요한 시점이라는 점은 전세계의 공통 관심사항이라고 볼 수있습니다. 

최근 AI를 이용한 주식 및 가상화폐 투자자문이 이루어지는 서비스부터 AI를 활용한 CRM서비스등 다양한 분야에서 응용되고 있는 AI기술중에서도 인간의 생명과 재산에 직접적이고 민감하게 관여하는 AI기술분야를 중심으로 정보와 기술 그리 처리과정에 대한 Whitebox화 즉 투명성제고 부분에 대한 니즈가 높아지고 있습니다.

예를 들어 AI가 판단한 다양한 도로상황에 맞추어 탑승자의 요구에 따라 자동운전이 개시된 이후 사고 발생시 그 책임부분에 대한 확인절차등에서도 AI기술의 처리과정이 Blackbox화 되어 있다면 책임소재를 판단하기에 엄청난 시간이 소요되거나 다양한 합의의 문제가 생길것입니다. 

그래서 이부분이 실제 사용화를 위해서는 아주 중요한 화두인것입니다. 이 부분에서 데이터 변경이 불가능한  블록체인기술의 활용도 개인적으로는 주목하고 있습니다.

추가로 의료분야를 생각해보죠..지금 우리가 의료의 현장에서 생기는 수많은 문제와 오진 특히 한국의 경우 질병 발생시 의사한사람의 의견보다는 다수, 그리고 소형병원보다는 대학병원일수록 더 신뢰를 하는 경우가 많습니다. 이러한 문제의 근본은 환자와 의사간의 신뢰시스템이 구축되어 있지 않아서라고 저는 생각하고 있는데요

이부분에서도 AI를 통한 진단이 열어줄 다양한 가능성에 대해 저는 주목하고 있습니다. 단 이부분도 어떠한 데이터와 프로세스를 통해 A라는 진단 결과가 나왔는지 그 부분에 대한 명확한 근거와 데이터가 중요하다고 생각합니다. 일본의 경우 대기업을 중심으로 이부분에 대한 Whitebox화를 위해 상상을 초월하는 데이터를 바탕으로 의학적인 근거를 명확히 하는 시스템개발에 박차를 가하고 있다고 합니다.

### AI와 Blockchain의 융합

![ccd10569fe4eb2f20fa9fd097c8d419c_m.jpg](https://steemitimages.com/DQmWpgsKTAEUSFodk566u8iPAhaeEd2WSCcSedKEYnLEsqS/ccd10569fe4eb2f20fa9fd097c8d419c_m.jpg)

자율주행자동차는 물론 의료분야, 금융분야 등 방대한 양의 데이터처리와 그 해답을 요구하는 많은 서비스 분야에서 AI기술이 활용 응용되고 있습니다. 간단히는 AI기술을 이용한Chatbot뿐만 아니라 앞으로 4차 산업혁명의 대명사인  AI기술은 블록체인과도 다양한 분야에서 접목될 것으로 기대합니다. 

우선  가장 이해하고 활용이 쉬운분야로 주식투자 및 펀드운용을 대체하는 AI펀드매니져처럼 가상화폐 운용을 담당하는 AI서비스가 큰 인기를 끌것으로 생각됩니다. 여러분도 아시다시피 가상화폐투자시 일반인들이 가장 고통을 호소하는 것이 24시간 시장이 멈추지 않고 운용된다는 것입니다. 이부분을 AI가 대체해 준다면 데이터와 세계각지에서 쏟아져나오는 GOOD, BAD뉴스의 영향력평가는 물론 테크니컬 분석까지 함께 하며 최적의 운용파트너로서 손색이 없는 위치를 확보하게 될 것으로 보입니다. 물론 AI기술이라고 모두 같은 기술은 아니겠지만요....




### AI도 중심에는 Humanism이 중요


앞으로 AI발전을 위해서는 Big Data와 논문정보와 같은 Precise Data그리고 Life cycle데이터등  데이터 중심의 사회기반 확충도 중요하겠지만 과학과 데이터가 가지고 있는 오류를 찾아내고 데이터를 가공하는데 있어 그 기준이 항상 사람중심이어야 한다고 저는 생각하고 있습니다. 

AI기술 설계와 응용에 있어 선진화된 인문학적 기반 즉 사람중심의 인성기반이 함께 어우러져야만 세계최고의 AI기술 선진국으로 우리 대한민국이 발전해나갈 것으로 생각됩니다. 

오늘은 제 짧은 소견과 지식으로 AI기술에 대해서 알아보았습니다. 잘못 표현된 부분이 있으면 바로 지적해주시면 확인후 수정 및 추가하도록 하겠습니다. 부족한 글 읽어주셔서 감사합니다.

![CaptureFinalImage.jpg](https://steemitimages.com/DQmdqxfYXzraTC3WaCmar9xLynikuV8KztaYv7qRZ7vmaXH/CaptureFinalImage.jpg)