인공지능

2020년의 도전은 COVID-19 대유행의 증가와 함께 비밀이 아니다. 세계는 경제적 몰락, 인프라 영향, 건강 문제 등을 보고 경험해 왔다. 우리는 끊임없이 변화하는 시대에 살고 있으며, 새로운 발견을 할 때마다, 그리고 전세계의 기업과 단체들은 인공지능(AI)을 혁신적인 기술로 의지하여 전세계 대유행병이 제시하는 많은 도전들을 통해 그들을 인도하고 있다. 최근 AI혁신컨소시엄(AIIC)이 주최한 ‘Back to Business with AI’라는 가상 행사에서 AI 분야 전문가 그룹이 이 기술이 전 세계에 어떤 영향을 미쳤는지 토론하고 있다. 이번 AI 영향 논의는 콘라드 코나르스키 AIIC 회장이 주관했으며 패널들은 각자의 개인적 이야기와 의견, 경험을 공유하라는 지시를 받았다.
1. AI가 COVID-19를 통해 산업에 미친 영향은?
이 질문을 받았을 때, 모든 패널들은 COVID-19가 그들의 사업/산업, 즉 공급 유통 산업의 수요 붕괴, 고등 교육에서의 전반적인 운영 중단, 제조 공장을 둘러싼 잘못된 정보 확산 등과 같은 산업에 영향을 미쳤다는 것을 증명할 수 있다. 패널들은 이 기간 동안 인공지능을 활용함으로써 얻을 수 있는 이점에 대해 설명했다. 이벤트 기간 동안 언급된 몇 가지 주목할 만한 예는 다음과 같다. 타이슨푸드는 컴퓨터 비전과 머신러닝 기술을 탑재한 AI를 활용해 제조공장 직원 안전을 확보하고 있다. IBM은 중요한 COVID 관련 정보를 수신하기 위해 언어 장벽을 겪을 수 있는 개인들 간의 지식 공유 및 커뮤니케이션을 지원하기 위해 챗봇과 같은 AI 기반 솔루션을 활용하고 있다. IBM은 또한 얼굴 마스크가 착용되고 사회적 거리 조절 프로토콜이 준수되고 있는지 확인하기 위해 PPE 검출 및 접촉 추적을 사용하고 있다. AI 솔루션이 귀사와 귀사의 비즈니스에 어떤 도움을 줄 수 있는지 자세히 알아보려면 sales@vsoftconsulting.com으로 문의하십시오.
2. AI 기술에 대한 투자를 꺼리는가?
콘라드는 패널들에게 AI 기술 구현과 관련해 망설이는 사업체를 통해 논의해 줄 것을 요청했다. 데이비드 맥콜은 “가끔 우리는 변화를 좋아하지 않는다 – 그것은 위협으로 보일 수 있다”고 말했을 때 그것을 가장 잘 설명했다. AI로의 전환을 시작하는 방법에 대해 NAT 전문가들이 공유한 내용은 다음과 같다. 새로운 AI 솔루션이 계속해서 출시됨에 따라 변화에 대한 내키지 않는 마음이 서서히 사라지기 시작할 것이다. 전문가들의 말처럼 여정이지만 AI가 비즈니스 성장, 효율성, 혁신을 지원하는 데 도움이 되는 만큼 이미 많은 사람들이 혜택을 보고 있다.
3. AI의 가장 큰 영향
AI 전문가 패널 토론회는 AI가 중심이 된 하루 동안의 회의를 마무리하고 새로운 ‘정상화’를 위해 다시 일하게 했다. 여러 단체장들의 여러 차례 프레젠테이션에서는 다음과 같은 한 가지를 계속 강조하였다. AI의 시점은 지금이다. 패널들은 “관중이 이 행사에서 무엇을 빼앗아 가기를 원하는가”라는 질문에도 마지막 발언을 했다.” AI 도구는 빠르게 진화하고 있다. 5년 뒤면 AI를 위한 도구는 더욱 정교해질 것이다. 그것을 시도하는 것을 두려워하지 마라. 자신에게 도전하고, 동료에게 도전하고, 리더십에 도전하여 어떻게 AI가 비즈니스를 더 좋고 효과적으로 운영할 수 있는지 물어보십시오. AI가 우리의 일자리를 빼앗지는 않을 것이다. AI는 실제로 기업들에게 훨씬 더 많은 기회를 가져다 줄 것이다. AI는 두려워할 일이 아니다. 우리는 지금과 미래에 더 나은 세상을 만들기 위해 AI를 이용해야 한다.
4. 2018년 전문가 시스템 소프트웨어와 인공지능의 차이점
암의 유무와 종류를 결정하기 위해 환자를 진단할 때, 의사는 그들의 검사 결과를 분석한다. 암의 종류는 물론 암의 정확한 진단은 성공적인 치료의 초석임은 두말할 나위도 없다. 오늘날 의사는 그 주제에 관한 문헌을 찾아보고 비슷한 사례들을 조사하곤 했다. 그러나 또 다른 방법은 환자의 검사 결과와 의료 기록을 컴퓨터 프로그램에 입력하여 수백만 개의 유사한 병리학 기록과 비교하는 것이다. 암에는 매우 희귀하고 구별하기 어려운 종류와 아형이 있다. 그리고 다른 종류의 암은 극적으로 다른 치료 계획을 필요로 할 수도 있다. 이 문제를 해결하기 위해, MIT의 컴퓨터 과학과 인공지능 연구소의 한 팀은 혈액암의 그룹인 림프종의 유형을 자동으로 구별하는 것을 목표로 하는 모델을 도입했다. 이 정교한 프레임워크는 병리학자의 측정, 관찰 및 해석의 포괄적인 범위를 제공하는 병리학 보고서를 분석한다. 이 보고서는 모두 자연 언어로 표현된다. 상세한 특징 분석을 통해, 그들의 시스템은 림프종 분류에 대한 의미 있는 특징과 의학적인 통찰력을 생성한다. 팀의 모델은 의사들이 더 포괄적인 증거를 바탕으로 더 정확한 진단을 내리도록 도울 수 있다. 이러한 시스템이 다른 기관으로 확장될 경우 어떤 큰 영향을 미칠지 상상해 보십시오!
5. 전문가 시스템이란 무엇인가
전문가 시스템(ES)은 일반인이 인간 전문가를 필요로 하는 전문 영역 내에서 문제를 해결하기 위해 고안된 프로그램이다. 이 시스템은 인간 전문가의 생각을 모방함으로써 분석, 설계 또는 모니터링을 수행하고 결정 등을 할 수 있다. 사실, 그러한 시스템은 오래 전에 구축되었고, 인공지능의 첫 번째 성공적인 시사점이었다. 그러나 AI, NLP의 저조한 개발로 인해 Expert Systems는 비즈니스 세계의 기대에 부응하지 못했고 용어 자체도 IT 세계 어휘에서 제외되었다. 그러나 이제 인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 자연언어처리의 빠른 발전과 두드러진 발전으로 우리는 그들의 재기를 관찰할 것이다.

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