Top 5 - 2021 인공 지능(AI) 트렌드

인공 지능(AI)이란 무엇일까? 

“ AI 란 무엇인가? ” 라는 질문에 유사한 답변을 제공하는 출처가 많이 있다. 1950 년대에는 인공 지능의 개념을 연구하는 과학자, 수학자, 철학자가 많았다. 그러한 사람 중 한 명은 오늘날까지 많은 사람들이 인공 지능의 아버지로 간주되는 앨런 튜링이다.

그는 기계와 컴퓨터가 인간의 행동과 지능을 복제 할 수있는 기계 지능의 개념 뒤에, 아이디어와 수학적 논리적 추론을 형성했다. 그의 논문  컴퓨팅 기계 및 지능은 인공 지능의 시작에 대한 그의 논리를 설명한다. 70 년이 지난 미래에 우리는 이제 컴퓨터가 인간과 대화 할 수있는 세상에 있다. 비록 한계가 있지만, 이것이 우리 세상이보다 정교한 AI로 발전함에 따라 우리가 보는 진보이다.

AI의 일부 정의는 다음과 같다.

"일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행하는 데 필요한 지식과 기술을 갖춘 컴퓨터 시스템의 설계 및 개발"  – AILab

"디지털 컴퓨터  또는 컴퓨터로 제어되는  로봇이 지능적인 존재와 일반적으로 관련된 작업을 수행하는 능력  ."  – 브리태니커

“컴퓨터 과학에서 인공 지능 (AI)이라는 용어는 컴퓨터, 로봇 또는 기타 기계가 보여주는 인간과 유사한 지능을 말한다. 널리 사용되는 용어에서 인공 지능은 예시와 경험을 통해 학습하고, 대상을 인식하고, 언어를 이해하고 응답하고, 결정을 내리고, 문제를 해결하고, 이들과 다른 것들을 결합하는 등 인간의 마음의 능력을 모방하는 컴퓨터 또는 기계의 능력을 말한다. 호텔 투숙객 인사 나 자동차 운전과 같이 사람이 수행 할 수있는 기능을 수행 할 수있는 능력.”  – IBM

 

현재 가장 진보된 AI는 무엇일까?

 
2020 년에 우리는 진정한 인공 지능을 향한 경쟁에서 두 가지 큰 성과를 보았다. OpenAI는 GPT-3을 도입했으며 Google의 DeepMind는 AlphaFold 2를 출시했다.이 두 조직은 모두 우리 사회에서 인공 지능의 역할을 연구, 생성 및 발전시키기 위해 경쟁하고 있다. AI를 발전시키는 다른 많은 사람들이 있지만 GPT-3와 AlphaFold 2는 2020년에 가장 주목할만한 두 가지였다.

인간-컴퓨터 상호 작용은 이제 GPT-3 덕분에 더욱 발전하여 더 전문화 된 주제에 대해 컴퓨터와 대화 할 수 있다. AlphaFold 2의 경우 2020 년은 전 세계가 COVID-19 대유행에 휩싸였고 수백 명의 제약 거대 기업이 백신을 찾는 임무를 맡은 해였다. AlphaFold 2는 과학자들이 더 빨리 거기에 도달하도록 도와주고 미래의 생명을 구하는 데 도움이 될 분자 수준에서 질병을 더 빨리 이해하는 데 도움이 될 수 있다.

 

GPT-3을 사용한 언어 처리

GPT-3을 통해 과학자들은 인간과 대화하고 텍스트를 읽고 쓸 수 있도록 AI 모델을 훈련시킬 수있었다. 이 놀라운 개발은 OpenAI에서 개발 한 GPT-3 ( 일명 Generative Pre-trained Transformer 3 )이다. 수년 동안 사람들은 모국어로 휴머노이드 로봇과 대화하는 것에 매료되어 왔으며 이것이 AI에 도달하는 중요한 이정표라고 믿고 있다. GPT-3은 1,750 억 개의 매개 변수 (훈련 중 신경망이 최적화하려고 시도하는 값)가있는 모델 덕분에 이전 버전 인 GPT-2보다 많은 언어로 텍스트를 처리 할 수 ​​있다.

 

AlphaFold 2로 깨어진 50 년의 도전

구글 딥 마인드 (DeepMind)의 과학자들은 의학 및 생물학 분야에서 가장 큰 돌파구 중 하나로 과장된 AlphaFold 2를 만들 수있었다. 이 모델은 인간이 질병을 이해하고 의약품 제조 속도를 높일 수있는 속도를 잠재적으로 증가시킬 수있는 아미노산의 3D 단백질 구조를 감지하고 유도 할 수 있다.

 

지난 세기 동안 의학 분야에서 이보다 더 중요했던 적은 없었다. AI는 의료 산업을 지원하는 데 완벽하다. 분자 수준에서 단백질 모델링; 의료 영상을 비교하고 인간보다 빠르게 패턴이나 이상을 찾는다. 그리고 신약 발견과 임상 과정을 발전시킬 수있는 수많은 다른 기회. 과학자들은 새로운 질병의 DNA를 이해하기 위해 며칠, 몇 달, 심지어 몇 년을 보낼 수 있다. 하지만 이제 AI의 도움으로 시간을 절약 할 수 있다. AlphaFold 2와 같은 혁신은 우리가 아직 이해하지 못한 많은 것으로 가득 찬 세계에서 우리의 이해를 발전시키기 위해 계속되어야한다.

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2021 년에는 어떤 AI 트렌드를 보게 될까?

이들 중 많은 부분이 지난 몇 년간 계속 되어온 것이다.

많은 사람, 기업, 대학 및 기타 연구 기관에서 여러면에서 다루고 있다.
다음의 5가지 트렌드는 2021년에 볼 수 있는 것들이다.

 

1. 음성 및 언어 기반 AI

 

2020 년에 우리는 경제가 중단되고 기업과 학교가 문을 닫는 것을 보았다. 기업은 COVID-19 유행병의 급속한 확산에 대처하기 위해 며칠 또는 몇 주 만에 원격 작업 구조를 채택해야했다. 이것은 접촉기반 기술의 양을 줄이기 위해 음성 및 언어 기반 AI에 새로운 초점을 맞췄다.

 

2. 클라우드 기반 AI

 

AI와 클라우드는 빛과 소금과 같이 오늘날의 기술 벤처에서 함께한다. Apple Siri, Google Home 및 Amazon Alexa와 같은 디지털 비서는 산업에서 커뮤니티, 심지어 가정에 이르기까지 우리 삶의 모든 측면에 침투했다. 온라인 주문, 가정용 비품 / 가전 기기 사용, 약속 잡기, 음악 듣기, 질문하기, 심지어 문자로 누군가와 대화하거나 직접 전화하는 등의 작업을 이제 인공 지능 방법  및 클라우드 리소스를 사용하여 만든 디지털 비서를 사용하여 수행 할 수 있다.

기업을 위해 클라우드 컴퓨팅은 효과적이고 효율적인 방식으로 운영을 확장 할 수있는 기능을 제공했으며 계속해서 제공하고 있다. 버튼 클릭으로 컴퓨팅 리소스를 복제하여 필요에 따라 확장 또는 축소 할 수 있다. 추가 메모리와 더 빠른 프로세서를 빠르게 추가 할 수 있다. 단순히 더 많은 메모리를 프로비저닝하여 단일 데이터베이스에서 대량의 데이터 (예 : 기가 바이트, 페타 바이트 및 그 이상)를 사용할 수 있다. 새로운 소프트웨어를 조직 전체에서보다 효율적으로 테스트하고 사용할 수 있다. 그리고 훨씬 더.

IBM Cloud Computing, Amazon Web Services, Google Cloud 및 Microsoft Azure와 같은 클라우드 서비스는 모두 기업이 데이터 분석 프로세스에서 사용할 수 있도록 사전 교육되고 즉시 사용 가능한 기계 학습, 딥 러닝 및 기타 인공 지능 모델, 알고리즘 및 서비스를 제공한다. . 이를 통해 소규모 기업도 적은 비용으로 수백만 및 수십억 행의 데이터에 대해 학습 된 강력한 모델에 액세스 할 수 있다. 이렇게하면 온 프레미스 기반 AI 워크 스테이션, 서버 또는 클러스터가 재정적으로 합리적 일 때까지 클라우드 기반 서비스에서 시작할 수 있으며 데이터를 완전히 제어 할 수 있다. 2021 년에는 훨씬 더 많은 AI 스타트 업이 클라우드 기반 서비스를 사용하여 빠르게 출발하여 다른 필수 비즈니스 요소에 재정 자본을 집중할 수 있음을 알게 될 것이다.

 

3. AI와 Martech

“Martech”은 마케팅 목표와 목표를 달성하기위한 마케팅과 기술의 조합이다. 마케팅은 과거에 조직의 데이터 센터로 생각할 수있었다. 고객에 대한 내부 이해 관계자들에게 데이터를 수집, 구성 및 번역하는 것이이 부서의 업무 였기 때문이다. 당연히 기술이 더 발전하고 사회에 뿌리 내리게되면서 마케팅을 다음 단계로 끌어 올리는 것은 쉬운 결혼이었다.

오늘날 추천 시스템, 디지털 마케팅, 대화형 AI / 챗봇은 모두 소비용 서비스를 제공하는 웹 사이트에서 널리 사용되고 있다. 웨어러블 기기, IoT, 센서 기술, 인터넷 및 웹 사이트 추적 쿠키 등은 기업이 일상적인 소비자로부터 방대한 양의 데이터를 수집하는 데 도움을 주며,이를 통해 소비자 행동을 더 잘 이해하고 새로운 제품과 서비스를 만드는 데 사용할 수 있다. 프라이버시 문제가 계속해서 증가함에 따라 기업은 소비자 행동을 계속 추적 할 수 있도록 마케팅 목표를 추구 할 새로운 방법을 모색 할 것이다.

 

4. AI와 헬스케어

 

22020 년은 1 세기 전 스페인 독감 이후 세계가 최악의 유행병을 보인 해였다. 의료 산업은 감염, 과로 및 피로의 위험에 처한 의료 전문가들로 인해 압도적이었다. 압도된 의료 시스템으로 인해 다른 질병 및 응급 서비스가 필요한 질병이있는 환자는 필요한 치료를받을 수 없다. AI를 사용하여 병원 및 의료 시스템은 환자 분류 및 진단과 같은 특정 작업을 자동화하거나 환자의 의료 기록을 평가하여 고위험 개인 또는 이전 사무실 방문에서 놓친 내용이있는 사람들을 가장 잘 평가할 수 있다.  이것은 질병에 대한 노출을 제한하고, 가장 필요한 사람들에게 우선적 인 치료를 제공하며, 무엇보다도 질병 예방을 개선 할 수있는 이상 징후를 표시 할 수 있다.

앞서 언급했듯이 Google의 DeepMind는 아미노산의 3D DNA 구조를 재현 할 수있는 AlphaFold 2를 만들었다. 이를 통해 과학자들은 질병을 더 빨리 이해하고 새로운 의약품을 만드는 과정을 빠르게 시작할 수 있다.

방사선 전문의 및 기타 의료 전문가들은 이미 AI를 사용하여 X-레이 및 MRI를 스캔하여 질병 및 기타 문제를 찾는 데 도움을주고 있다. 2021 년에는 정확도가 인간이 볼 수있는 것 이상으로 계속 상승함에 따라 AI에 더 많이 의존해야한다.

 

 

5. AI 및 사이버 보안

사이버 보안은 지난 몇 년 동안 주목을 받았다. 해커가 대기업에 침투하고 민감한 고객 및 내부 정보를 훔친다는 공개 보고서가 많이 있다. 이러한 공격은 해커에게 비용을 지불 할 때까지 컴퓨터를 잠글 수있는 랜섬웨어를 포함하여 2021년에도 계속 증가 할 것이다.

• 1,200만 달러의 IRS 세금 환급 사기
  
• Microsoft는 적절한 보호없이 웹에 노출 된 익명 사용자 분석이 포함 된 서버를 보유했다.
  
• Estee Lauder는 미들웨어 오류로 인해 4억 4천만 개의 내부 기록이 노출되었다.
  
• Amazon의 AWS 클라우드 컴퓨팅 서비스가 대규모 DDoS 공격을 받았다.
  
• Google은 DDoS 공격을 받았다.

알고리즘은 인공 지능을 사용하여 행동 패턴과 정상성을 해독하기 위해 사용자의 방법을 학습 할 수 있다. 의심스러운 동작이 감지되면 경고를 보내거나 공격자가 더 이상 진행하지 못하도록 차단할 수 있다.

 

이는 회사 또는 가정의 개인 사용자에게 적용 할 수 있다. 사람들은 이제 디지털 비서를 사용하여 집에서 일상적인 작업을 제어 할 수있는 스마트 홈을 채택하기 시작했다. 사용자의 행동을 학습하기 위해 AI 알고리즘을 훈련하면 해커가 사람의 집에 불법적으로 접근하는 것을 방지 할 수 있다. 가정용 기기를 사용하는 것은 편리하지만 AI가 이러한 위험을 완화하는 데 도움을 줄 수있는 사이버 공격에 사람을 취약하게 만들 수도 있다. 해커가 새로운 보안 기술을 빠르게 채택하기 때문에 우리는 해커를 막기 위해 AI에 의지해야한다.

 

인공 지능 (AI)이 인기를 얻은 이유

여러 요인의 조합으로 인해 빠르게 진화하는 AI에 대한 필요성이 증가했다. 여기에는 빠른 속도로 진행되는 삶, Google Home 및 Amazon Alexa와 같은 디지털 비서, 원격 근무 기회, 장기 건강에 대한 더 큰 초점, 사용 가능한 풍부한 데이터 및 정보가 포함된다. 우리 사회는 AI를 일상 생활의 모든 구석에 맞추는 방법을 빠르게 배우고 있다.

이제 많은 사람들이 웨어러블 기기, 특히 Fitbit 및 Apple Watch를 보유하고 있다. 둘 다 이제 개인이 건강 상태를 측정하는 데 사용된다. 이와 같은 예는 사람들이 자신의 삶에 더 많은 편의를 제공하고 자신과 주변 세계를 더 잘 이해할 수있는 새로운 형태의 기술을 찾고 있거나 기꺼이 채택 할 의사가 있음을 보여준다.

기업의 경우 새롭고 강력한 슈퍼 컴퓨터를 만들고 연구 기관과의 파트너십을 통해 놀라운 혁신과 발명으로 이어질 수있는 시너지 효과를 창출한다. 마이크로 소프트는 마이크로 소프트 슈퍼 컴퓨터를 사용하는 새로운 이니셔티브에서 OpenAI와 협력하여 Azure 플랫폼에서 사용 가능한 인프라로 놀라운 대규모 AI 모델을 훈련시킬 것이라고 발표했다 . 이와 같은 협업은 새로운 형태의 인공 지능을 더 실용적으로 발견 할 수있는 길을 열어 줄 뿐이다.

개인 소비자의 경우 Siri, Alexa 및 Google Home과 같은 디지털 비서가 있으면 생활이 더욱 편리해집니다. 기술 발전의 초기 동기는 항상 삶을 더 쉽고 편리하게 만드는 것이 었다. 우리가 AI 장치에 더 많이 의존함에 따라 우리는 삶을 더 쉽게 만드는 새로운 방법에 더 많이 의존하고 더 개방적이다. AI 채택이 증가하고 기업은 AI 기술이 삶을 풍요롭게 할 수 있음을 소비자에게 증명할 수 있다 (로보 택시와 자율 주행차!).

 

인공지능 연구는 진행 중

인공 지능은 더 많은 사람들에게 계속해서 도달하는 개념이며,이 분야를 발전시키고 대중에게 제공하는 데 전념하는 연구자, 과학자, 엔지니어 및 기업가의 군대 덕분에 계속해서 진화하고 있다.

2021 년은 지난 몇 년간의 작업을 기반으로 한 실험과 잠재적 인 돌파구의 또 다른 해가 될 것으로 보이며 새로운 도전이 계속해서 등장함에 따라 새로운 혁신이 우리를 놀라게 할 수 있다.

OpenAI는 2020 년에 자연어 처리에서 가장 큰 도약을했다. 그러나 이 AI 모델에는 엄청난 양의 컴퓨팅 리소스가 필요했다. Microsoft는 이제 Microsoft 슈퍼컴퓨터를 사용하여 비즈니스와 소비자를위한 더욱 강력하고 강력한 AI 모델을 구축하기위한 공동 작업을 통해 OpenAI를 지원할 계획이다. 데이터를 많이 사용하는 머신의 전력 소비를 최적화하고 줄이는 데 도움이되도록 AI에 더 중점을 둘 것이다.

Google의 DeepMind, AI for Good by Microsoft, Facebook AI, Intel의 URC (University Research & Collaboration Office), NVIDIA AI 및 OpenAI는 AI 연구를 주도하는 가장 잘 알려진 기업 및 조직 중 일부에 불과하다. 그들은 협력하고, 다음 세대를 교육하고, 그 일을 보완할 가장 훌륭하고 밝은 마인드셋을 찾는 것에 대해 아무런 불만이 없다. 전 세계의 기관, 대학 및 회사와 협력하면 건강, 빈곤, 교육, 환경 및 매일 우리 삶에 영향을 미치는 모든 문제를 해결하는 데 도움이되는 AI 연구가 빠르게 발전 할 수 있다.

2021 년은 진정으로 지켜봐야 할 해가 될 것이다.

 

 

[ref] www.kdnuggets.com/2021/01/top-5-artificial-intelligence-trends-2021.html