인공 지능이 앞으로 10년 안에 우리의 일상 생활에 어떤 변화를 가져올 수 있을까요?
인공지능, 딥러닝, 머신러닝, AI, 등등 많은 용어들이 혼용되고 있습니다. 이들은 각각 어떤 의미인지 궁금합니다. 또 우리 일상에 제목 그대로 10년안에 변화는 어떤 것이 있을까요?
인공지능(AI)은 인간의 지능을 모방하는 기술로, 머신러닝과 딥러닝은 AI의 하위 분야입니다. 머신러닝은 데이터를 기반으로 학습하는 알고리즘을 사용하고, 딥러닝은 인공신경망을 활용하여 더 복잡한 문제를 해결합니다. 앞으로 10년 안에 AI는 우리 일상 생활에 큰 변화를 가져올 것입니다. 자율주행차가 상용화되어 교통 체증과 사고 위험이 줄어들 것이며, AI 가상 비서가 더욱 발전하여 일상적인 업무를 대신 처리해 줄 것입니다. 또한 AI를 활용한 개인 맞춤형 의료 서비스가 제공되어 질병 예방과 조기 진단이 가능해질 것입니다. 교육 분야에서는 AI 튜터가 학생 개개인의 학습 속도와 성향에 맞춘 맞춤형 교육을 제공할 것입니다. 이렇듯 AI는 우리 삶의 편의성과 효율성을 높이고, 새로운 가치를 창출하는 데 기여할 것으로 예상됩니다.
AI는 Artificial inteligent , 인공지능을 뜻하는 단어입니다.
딥러닝은 인공지능이 학습을 하는 방식입니다.
통계적으로 분석하는 능력이 갖춰진다음 어떤 분야의 거대한 데이터가 계속해서 주어지고 그 데이터를 학습해 나가면서 분석결과가 더욱 정확해지는 방식이죠
많은 데이터를 통하여 결과값의 범위가 좁혀져 나간다고 보시면 좋을 것같습니다.
머신러닝 역시 딥러닝의 한 종류입니다. 머신러닝은 어떠한 기계에 특정 조건과 범위가 주어지는데 기기가 이 조건대로 실제로 행동하면서 오차범위를 줄여나가면서 기계가 좀더 정밀하게 일을 수행하는 것입니다.
말그대로 이 딥러닝들이 지속되어 수행되면서 그 정확도와 객관성이 인간보다 높아진다면은 인간을 대체할 수 있다고 보시면 됩니다.
판사, 변호사들의 판례들의 데이터가 집적된다면, 더 정확하고 논리적인 판결이 나올 수 있을 것이고 ,
의사들의 진단결과 데이터가 집적된다면, 의사를 만날 필요없이 , 저비용으로 진단을 받을 수 있는 것입니다.
거짓된 데이터가 축적된다면 , 주어진다면 당연히 AI역시 어려움을 겪게 될 수 있는데
인터넷을 통하여 제공되는 우리의 검색기록이나 개인정보, 그리고 업로드한 모든 사진들을 토대로 다양한 정보들이 우리에게 제공되지만, 과도한 불량 데이터, 흔히 더미데이터라고 불리우는데 이런 데이터들이 인공지능이 제역할을 할 수 없게 만들기도 합니다. 오히려 데이터가 쌓일수록 멍청해진다고도 하지요.
하지만 지금 쳇GPT가 5.0에 다다르면서 , 새로운 의견을 제시하는 인간이 할 수 있는 고유의 역할마저도 대신할 수 있게되었다고 합니다.
앞으로 많은 산업들이 인공지능 , AI로 대체되어갈 것이며 , 특히 고학력의 지위를 가져야 할 수 있는 역할들이 컴퓨터로 대체 된다고 한다면, 인간이 할 수 있는 일들은 단순업무, 서비스, 수리, 정비 등의 기초적인 일들로 컴퓨터가 제 역할을 할 수 있도록 보조하거나, 인간대 인간으로 일하는, 간호사, 조무사, 요양보호사 정도만 남을 정도가 될텐데 , 인구도 감소하는 시대에서 이것이 긍정적일지 부정적일지는 알 수는 없네요.
다만 여기에 상상의 나래를 펼치셔서 직업을 선택할 수 있도록 대비하여야할것 같습니다.
인공지능(AI)은 컴퓨터에서 음성 및 작성된 언어를 보고 이해하고 번역하고 데이터를 분석하고 추천하는 기능을 포함하여 다양한 고급 기능을 수행할 수 있는 일련의 기술입니다. 딥 러닝은 인간의 두뇌에서 영감을 얻은 방식으로 데이터를 처리하도록 컴퓨터를 가르치는 인공 지능 방식이며, 머신 러닝은 경험을 통해 자동으로 개선하는 컴퓨터 알고리즘의 연구로 방대한 데이터를 분석해 '미래를 예측하는 기술'이자 인공지능의 한 분야입니다. 범위 순으로 나열하자면 인공지능>머신러닝>딥러닝입니다. AI의 긍정적 영향으로는 생산성 향상, 질병 치료 개선, 일상생활의 편의성 증대이 있을 것으로 예상됩니다.
안녕하세요. 박창민 수의사입니다. 인공지능이 발전을 하게 되면 위험한 일, 단순 업무 등 과거에 사람들이 하던 많은 일자리들이 대체될 수 있습니다. 감사합니다.
