전기차와 인공지능의 연관성, 발전방향

Photo by CHUTTERSNAP on Unsplash

전기차와 인공지능

 

인공지능(AI)이란 사람의 지능으로 할 수 있는 자기 계발 사고 학습 등을 컴퓨터가 할 수 있게끔 하는 방법을 연구하는 정보기술 및 컴퓨터공학의 한 분야로서 컴퓨터가 사람의 지능적인 행동을 모방할 수 있게끔 하는 것을 의미하며 또한 AI는 자체적으로 존재하고 있는 것이 아니고 컴퓨터과학의 다른 영역과 직간접으로 엄청 많은 관계를 맺고 있으며 특히 요즘에는 정보기술의 여러 측면에서 인공지능적 중요한 지점을 도입하여 그 측면에 문제 풀이에 재활용하여 너무 격변한 계획이 이루어지고 있으며 이와 연관된 개념을 살펴보면 이미 정보기술의 성장이 태동되는 시기에 미국에서 John McCarthy(1956)는 기계를 사람의 행동 지식에 서와 함께 활동하게 하는 것이라고 확정되고 있으며 Fox(1986)는 사람에 의해 수행된 과업을 수행할 수 있는 기계 지능(machine intelligence)의 창조와 관계된 과학으로 정의하고 있으며 8 최근에 과학 기술 및 정보기술이 발전하지 못했던 시기에서는 AI를 간단히 사람의 지능과 비유하여 포함적인 개념으로 정의하고 있으며 최근 2005년도에는 Luger 이런 사람이 지능적인 행동을 스마트화하는 것과 관계된 컴퓨터과학의 다른 영역이라고 했으며 2015년에는 이원태란 과학자가 사람의 이해 인지 추론 능력 학습 등을 실현하는 기술을 지칭한다고 하고 2016년 들어서는 한국 정보화 연구원에서는 사람의 추론 및 지각 학습 그리고 양해 능력 등을 성립하는 기술이라고 치고 사람의 능력을 명시하였으며 인공지능을 고도의 문제 해결 능력을 미치는 인공적 지능으로 정의하고 있고 2016년에는 일본 인공지능 학회에서 지적인 기계 특히 컴퓨터 프로그램을 만드는 과학과 기술로 설명하고 있으며 또한 2017년 양종모 10의 연구에서는 인간처럼 생각하고 이성적으로 행동할 수 있는 시스템으로 정의하며 2017년에는 인간의 고유의 능력인 지능으로 할 수 있는 사고와 학습 등을 기계를 통해 실현한 기술로써 기계가 인간과 같은 생각과 판단을 할 수 있게 하는 컴퓨터 정보기술의 한 뿐이라고 하며 그 같은 시절에 철학적으로 인간성과 지성을 갖춘 존재 시스템에 의해서 만들어진 지능이라고 하여 컴퓨터 시스템 측면에서 설명하였다.

 

인공지능 발전 과정

 

2016년을 대표하는 중요한 사건의 리스트에는 반드시 이세돌 기사와 알파고(AlphaGo)의 대국과 인공지능이 포괄적이고 이는 알파고를 통해 Al은 전 세계의 관점을 끌게 된 이유의 한가지며 Al은 오래된 침체기를 흘려 클라우드 컴퓨팅 환경의 빠른 빅데이터와 발전을 뒷밭 침 되어 딥러닝이 구현되는 극적인 돌파구가 시작하면서 전환기를 맞았으며 이제 Al은 4차 산업혁명의 꼭 필요한 핵심 요소로 떠올랐으며 인간의 생각과 행동을 가진 기계를 꼭 만들겠다는 생각은 오래전부터 있었으며 Al은 사람이 계산 방법을 발전시키고 나서 자연스럽게 대두되기 시작했으며 인공지능의 현대사를 보면 상당한 기간 동안 굴곡 지고 색다른 시간을 지내왔으며 1930~1940년 사이에 생각하는 기계에 대한 기회가 열리면서 본격 화 됐으며 튜링 테스트가 제작되고 정보 이론 사이버네틱스 컴퓨테이션이나 수리논리학 등 사람의 사유 과정에 대한 이론들이 등장했으며 1956년에는 인공지능이라는 새로운 용어가 등장하기 시작했으며 그러나 일반적인 지능 프로그램을 만들 때 상상보다 큰 어려움이 거쳐 1970년대까지 침체기를 겪기도 했으며 미국의 연구재단은 인공지능 연구지원을 중단했고 영국의 인공지능 연구소는 해체시켰으며 1980년대 신경망 이론으로 Al이 재발견되었고 신경망 이론은 사람의 사유를 두뇌 활용의 산물로 보고 이 두뇌 구조를 분석하며 처리하는 메커니즘을 규명해 생각하는 로봇을 만들 수 있다는 과정에서 출발한 이론이며 그런데 이 이론을 이용하게는 방대한 데이터를 관리할 방법이 없기 때문에 침체기를 다시 맞았으며 20세기 90년대 인터넷의 발전 다시 시작했으며 검색 엔진 등을 통해 막대한 데이터를 모집할 수 있게 되었으며 기계공학 학습을 적용하여 수많은 데이터를 분석하고 Al 자기가 알아서 학습하는 방식으로 전환할 수 있게 되었는데 나아가 사람의 대뇌를 모방한 신경망 네트워크 구조로 오픈된 딥러닝 알고리즘으로 발전하면서 그 경계를 뛰어넘을 수 있었으며 1997년 5월에는 IBM의 슈퍼컴퓨터 딥블루가 많은 도전 끝에 당시 체스 전 세계챔피언이었던 게리 카스로 물리치면서 주목을 받았으며 2011년 2월에는 IBM의 왓슨(Watson)이 미국의 티브이 방송 프로그 램인 <제퍼디(Jeopardy)> 퀴즈쇼에서 2명의 참가자들을 누르고 우승을 성장했다.

 

 

세계는 기계가 사람을 쳤다는 사실에 감작놀랐고 이에 따라 IBM 등이 주도하는 Al 발전에 대한 관심도 다시 크게 높아졌으며 예전에 컴퓨터는 사람의 연산능력을 배가하는 것만으로도 사람 사회를 크게 변화시켜 왔으며 더욱이 이는 사람이 작성한 프로그램을 통해서만 이루어졌고 사람이 관리했으며 그런데 컴퓨터가 사람의 관여 없이 자동으로 학습해 결정하는 Al 기능을 만들어 낸 것이며 Al은 사람만이 가진 다양한 능력으로 알려져 왔으며 당연히 동물의 다른 종도 약간의 기능을 보장하고 있지만 그 정도는 아주 미약해 기능이라고 불릴 만큼은 아니었고 그런데 이렇게 사람만이 가진 것으로 알았던 지능을 컴퓨터가 자동으로 갖게 된 것은 놀라운 격변이었던 것이며 이는 로봇 학습(machine learning)이라는 방법으로 오픈됐으며 로봇 학습은 기계가 수학적 최적화 및 통계분석 기법을 기반으로 사람의 도움 없이도 데이터로부터 일정한 신호와 패턴을 배우고 그것을 바탕으로 다음에 생긴 일을 예측하며 적합한 의사결정을 내리는 알고리즘을 만드는 일에 주력하며 14 이런 기계학습 방법론에 기댄 Al 연구 흐름은 특히 2012년 6월 앤드루 응(Andrew Ng)와 구글이 기계 학습의 한 영역인 딥러닝 알고리즘을 적용해 컴퓨터가 1000만 개의 유튜브 동영상 속에서 고양이 이미지를 74.8%의 정확도로 표시하도록 하는 프로젝트를 성공적으로 수행하면서 매우 큰 도약의 전환점을 맞게 되었고 딥러닝은 신경망 네트워크 관념을 적용해 가능해졌으며 클라우드 컴퓨팅 환경의 빅데이터와 급속한 발전이 뒷받침되자 딥러닝이 구현된 것이다.

 

 

※참조 문헌 : 중국 무인차 산업의 문제점과 활성화 방안에 관한 연구(스친 2019)