이번에는 인공지능과 AI 카메라에 알아 보는 시간을 가져보려고 합니다.
카메라의 등장으로 우리는 그 시간, 그 자리에 있지 않아도 마치 있었던 것처럼 보고 들을 수 있게 되었습니다.
이 속도는 굉장히 급진적으로 변해왔고, 인식하지 못하는 사이 많은 것을 바꿔놓았습니다.
그리고 인공지능(AI) 또한 불과 얼마 전 우리의 삶에 등장하여 무서우리만치 빠르게 성장하고 있습니다.
이 두 가지의 결합물인 AI 카메라 또한 이미 우리 삶에 깊숙이 침투해 있습니다.
현대기술의 집약체, AI
인공지능, 또는 A.I.(Artificial intelligence)란 인간을 포함한 지구상의 생명체들이 가지고 있는 지능과는 상이한 개념으로 일반적으로 인간의 지능을 가진 컴퓨터 시스템을 인공적으로 구현한 것을 말합니다.
20세기 중반, 컴퓨터의 발달로 컴퓨터에 우리와 같은 뇌를 만들어서 해야 할 일을 대신 시키는 것이 어떨까 하는 의문에서 시작되었습니다.
인공지능이라는 단어는 1956년 미국 다트머스 대학교에서 있었던 학회에서 처음 시작되었습니다.
한동안 주목을 받는 듯하였으나 이내 큰 진전을 보이지 못하여 인기는 금새 시들해졌습니다.
그리고 1980년대에는 다층 신경회로망이 도입되면서 어느 정도 연구가 진행되는 듯했지만,
또 다시 성장이 둔화되었습니다.
이유는 문자인식이나 음성인식등의 구체적인 성과가 있는 분야도 있는 반면에, 대화가 가능한 수준의 인공지능을 개발하는 데 실패하는 등의 사유였습니다.
이 문제는 현재까지도 해결되지 않은 부분으로써 AI는 대화 한다기보다는 자동응답기에 가까운 모습입니다.
21세기 이후에 들어서는 딥러닝이라는 방식이 발표되었습니다.
딥러닝의 특징은 데이터를 쏟아붓기만 한다면 절대적으로 그만큼의 성능 향상을 보인다는 것입니다.
이를 이용하여 사람의 능력을 뛰어넘는 분야도 생겨났습니다.
얼굴 인식률이나 사물을 더 잘 인식하는 등이 그 예입니다.
기계적 학습으로 모아둔 여러 개의 값 속에서 가장 많은 것을 또 오차 계산, 역 계산하는 방식으로 조금씩 수정하여 정확한 윤곽을 만드는 방식이 현재의 인공지능입니다.
카메라와 인공지능의 결합, AI 카메라
카메라와 인공지능의 결합인 AI 카메라는 이미 우리 삶에 들어와 있습니다.
예를 들어볼까요?
첫 번째는 자동으로 사물을 인식해주는 기능입니다.
사진을 찍기만 해도 꽃이나 식물에 관한 검색 결과를 알려주는 방식입니다.
이미 써 보신 분들은 아실 것이라 생각합니다.
이 방식은 정확도가 제법 높습니다.
두 번째는 상점을 찍었을 때, 상점에 대한 검색정보를 그대로 보여준다는 것입니다.
세 번째, 장애물을 제거 해줍니다.
만약 펜스 뒤에 있는 인물을 찍은 사진이 있다고 가정하였을 때 그 펜스를 지워주는 기능입니다.
네 번째, 번역입니다.
카메라에 촬영된 문자를 인식하여 자동으로 번역을 해주는 기능으로써 활용도가 높습니다.
다섯번째, PDF 파일로의 변환입니다.
종이에 인쇄된 내용을 카메라로 찍은 것을 PDF 파일로 저장해줍니다.
사례로 들었던 내용들은 검색엔진이나 휴대폰 카메라 등에도 이미 적용된 기술들입니다.
급변할 인공지능, 우리는
우리는 급변할 인공지능에 대하여 막연한 두려움을 가지고 있습니다.
언젠가는 AI가 우리는 뛰어넘어 일자리를 모두 잃고 발전된 AI가 인간을 지배할지도 모른다는 의견도 많습니다.
하지만 과거에 비추어 봤을 때 대다수의 인간은 늘 새로운 시작을 두려워했습니다.
왜냐하면 겪어보지 않았고 안정성이 확인되지 않았기 때문이겠지요.
일선에서 일하는 전문가들 또한 위험성에 대한 논란이 오가는 중입니다.
하지만 확실한 것은 지금까지의 AI는 우리가 두려워할 만큼 인간보다 모든 일을 더 잘한다거나 AI가 모든 직업을 대체한다는 것에는 회의적인 반응을 보입니다.
그 이유라면 현재의 AI는 온라인을 이용하여 찾는 등의 방식으로 실시간으로 데이터를 학습할 수 없습니다.
이게 무슨 말이냐 하면 이미 기존에 넣어둔 데이터를 통하여 스스로 학습하고 경우의 수를 거듭하여 그중 최고 확률의 데이터를 도출해 내는 것에는 월등한 능력을 갖추고 있습니다.
하지만 이것이 전부라는 것입니다.
예를 들어 개발 분야에서 코딩을 할 때 문제에 대하여 검색하고 그중에서 현 상황에 가장 적합한 방식을 찾아 시도해보는 방식으로 일을 진행하여야 했습니다.
현업에 종사하는 분들의 이야기를 들어보면 이러한 문제에 대하여 인공지능에게 질문하면,
기존에 작업한 데이터의 양이 많은 경우에는 정말로 만족할 만한 답변을 들려주고 신속하게 문제를 해결하게 해준다고 합니다.
다만, 기존에 정보가 많지 않았을 때는 전혀 엉뚱한 소리를 한다고 합니다.
이것이 바로 지금의 AI의 모습입니다.
인공지능의 학습에 드는 데이터는 그 자체가 돈이고, 상황이 늘 절대적으로 고정된 것이 아니라면 언제나 데이터가 공급되어야 합니다.
차량의 연료와 같은 개념이라고 보시면 정확하겠습니다.
이미 많은 데이터를 가지고 아는 분야라면 인공지능은 우리의 능력을 넘어서기도 하는 모습을 보여줍니다.
하지만 그렇지 않은 경우, 우리가 모르면 AI도 겨우 기계 시스템에 불과합니다.
일부 분야에서 우월한 능력을 갖추고 있지만, 한계 또한 명확하다는 것입니다.
요즘 뉴럴링크라는 용어가 간간이 나오는데, 간단히 이야기하자면 이 인공지능 칩셋을 뇌 안에 삽입하는 겁니다.
인간의 신경망을 이용한 AI가 얼마나 비약적인 성과를 보일지에 관한 찬반 논란이 생겨나는 중입니다.
그 때가 되면 어떨까요?
AI 칩셋을 삽입한 인간을 인간이라고 보아야 할까요?
우리는 엄청난 변화를 두 눈으로 목격하게 될 것입니다.
이 시기를 두고는 많은 의견이 있지만 빠르면 5년, 늦으면 30년 등의 이야기가 있습니다.
향후 야기될 문제들에 대하여 미리 법정인 장치나 대안 등이 마련 될 필요가 있다고 생각합니다.
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