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올해 2020년 주목해야 할 'AI 인공지능' 5대 기술전망 수. 편리한 기술과 행복한 가정



이해력 및 업무 추진력 향상
AI 시스템은 더 많은 데이터를 확보할수록 더 빠르게 발전하는 특징을 지닌다. 2020년에는 보다 많은 AI 시스템이 학습과 논리를 결합한 ‘뉴로 심볼릭(neuro symbolic)’ 기술에 의존하기 시작할 것으로 예측된다.
뉴로 심볼릭은 자연어 처리 기술 발전에 중요한 지표로 컴퓨터가 상식 추론과 특정 분야의 지식을 활용해 인간의 언어와 대화를 보다 쉽고 빠르게 이해하도록 돕는 역할을 수행한다.
기업은 이같은 기술을 활용해 대화 형식에 있어 고객 관리의 자동화화 기술 지원 툴을 사용할 수 있게 되고 더 적은 데이터로 AI를 훈련시킬 수 있게 된다.


일하는 방식의 변화
AI는 인간의 일자리를 대체하는 것이 아니라 자동화를 통해 일하는 방식을 변화시킬 것이다. AI는 일정 조율 등 업무에는 도움을 주지만 디자인, 전략수립 등 전문적 업무에는 직접적인 영향을 미치지 않을 것으로 전문가들은 예상하고 있다.
AI를 도입한 기업은 AI가 일하는 방식을 변화시키는 추세를 반영해 직원 업무를 일부 조정하고 직원은 관련 업무역량 강화에 투자할 것으로 예측된다.


신뢰할 수 있는 AI 시스템 구현
AI를 신뢰하기 위해서는 시스템이 믿을 수 있고 공정해야 함은 물론 기술이 보안상 안전하고 AI가 제공하는 결론이나 제안이 편향되거나 조작되지 않는다는 사실을 확신할 수 있어야 한다.
2020년에는 신뢰도를 규제하는 구성 요소들이 AI 수명주기에 포함돼 AI 애플리케이션 구축, 테스트, 운영, 모니터링 및 인증 과정에서의 성능과 함께 신뢰도 고려돼야 할 것이다.
또한 AI를 만드는 데 AI를 사용하는 오토 AI처럼 AI를 제어하는 AI가 부상하며 규제가 심한 산업을 포함한 산업 전반에서 신뢰할 수 있는 AI 워크플로우가 형성될 전망이다.


친환경 기술 요구 증가
AI를 기반으로 하는 데이터센터는 전 세계 에너지 총 소비량의 2% 가량을 차지하고 있다. 2020년에는 AI 기술을 보다 오랫동안 지속하도록 만들기 위한 노력이 증가할 것으로 예상된다.
보다 유연한 기기를 만들 수 있는 전이금속화합물(transition-metal oxides) 등의 신소재 개발이나 아날로그 혼합신호를 모두 처리하는 새로운 칩 설계, 소규모의 컴퓨팅 파워로 구동하면서 일정 수준 이상의 결과를 구현하는 근사컴퓨팅(approximate computing) 기반의 소프트웨어 신기술 등이 이에 해당된다.
이같은 기술들은 모두 탄소 배출량은 줄이면서 증가하는 AI 관련 워크로드를 지원하는 방안으로 활용될 것이다.


AI 관련 신소재 개발
지난 200년 동안 유기 분자 합성은 화학 분야 연구의 중요한 축을 담당하며 의약품 및 합성섬유 개발에 활용됐다.
오늘날 전 세계 과학자들은 새로운 분자를 만들기 위해 수십만 가지의 화학반응을 연구하고 있지만 방대한 양의 정보로 인해 모든 분야의 전문가가 되는 것은 불가능한 현실이다.
그러나 AI가 이러한 한계를 뛰어 넘는 데 기여할 전망이다. IBM이 클라우드 상에서 분자를 합성하고 수백만 가지의 화학 전후 반응을 예측할 수 있는 AI 도구 RXN 포 케미스트리(RXN for Chemistry)를 개발함에 따라 2020년에는 AI와 자동화 기술을 활용한 신소재 발견 및 개발에 획기적 발전이 이뤄질 것으로 예상된다.

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