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퇴좈저널36호-4차-T.ps, page Preflight (2)

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미래전략위원회 인공지능이여는미래세상 2015. 9. 15 LG 경제연구원조용수 1

주요내용 왜인공지능인가 인공지능기술의과거와현재 인공지능이만드는미래세상 인공지능시대를맞기위한준비 2

왜인공지능인가 3

제 2 의산업혁명 - James Watt 의증기엔진 (1776) - 인간의육체노동을대체 4

기술위의기술 21 세기산업기술패러다임의돌파 (Breakthrough) 가능해져 5

인공지능 (Artificial Intelligence) Artificial intelligence (AI) is the intelligence exhibited by machines or software. It is also the name of the academic field of study which studies how to create computers and computer software that are capable of intelligent behavior. Wikipedia.org 6

지능 (Intelligence) 추론과계획, 문제해결을위한추상적사고능력 복잡한개념이해능력 경험 에서 학습 할수있는정신능력 단순암기, 시험보는요령 (x) 더넓고깊은의미에서주변환경을이해하고, 전후맥락과의미를파악하며, 다음에할일을깨닫는능력 - Linda Gottfredson, Mainstream Science on Intelligence, WSJ(1994.12.13) 7

아주오래된꿈 18 세기말유럽등지에서유행했던 Automaton Pierre Jaquet-Droz(1768-74) Henri Maillardet(1800) 8

생각하는기계 (Thinking Machine) 1912~1954 Every time you use a phone, or a computer, you use the ideas that Alan Turing invented. Alan discovered intelligence in computers, and today he surrounds us. A true hero of mankind. - Eric Schmidt, Google 인간의수학적추론능력을모방하는튜링기계 (Turing Machine) 를개념화, 현대컴퓨터의이론적기반을제공하였음. 9

Dartmouth Conference(1956) 2차세계대전당시입증된컴퓨터의위력에고무된과학자들이미국다트머스대학교에모여세계최초로연인공지능컨퍼런스 존매카시 (John McCarthy): 인공지능 이라는용어처음사용 마빈민스키 (Marvin Minsky): 한세대안에인공지능을만드는데필요한문제가실질적으로해결될것 (1967) 허버트사이먼 (Herbert Simon): 사람이할수있는모든일을하는기계가 20년안에나올것 (1965) 섣부른낙관, 그리고오랜좌절과실망 10

2001: A Space Odyssey(1968) SF 영화의고전. 스스로생각하고감정을느끼는진정한인공지능 HAL 9000 이인간에게위해 ( 危害 ) 를가하는배역으로등장 Arthur Clarke 의동명소설을 Stanley Kubrick 감독이영화화 11

IBM 의왓슨 (Watson) 시스템 David Ferrucci http://www.bloomberg.com/bw/articles/2014-01-10/ibms-artificialintelligence-problem-or-why-watson-cant-get-a-job 12

퀴즈왕이되다 Gary Kasparov VS. IBM Deep Blue(1997) Jeopardy! Show(2011) 13

Strong VS. Weak AI 인간의수준의의식과지각, 그리고마음을가지고인간이할수있는모든것을할수있는범용인공지능 (General AI) 실용적가치가있는특정과제에집중하는인공지능 (Narrow AI) 사전에정해진규칙에따라작동하지만, 해당과제수행에는뛰어난능력을구현 ( 예, Siri, Watson 등 ) 14

기계학습 (Machine Learning) Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed 알고리즘을통해일반화된법칙을이끌어내는능력을부여 확률계산을통한패턴인식, 예측 (Big Data, Data mining) 검색엔진, e-commerce 의추천및제안기능, 선거당선결과예측 Training Dataset Supervised / Unsupervised 15

Google Brain Project(2012) Andrew Ng(1976~) Stanford Computer(AI) Scientist Coursera.org Cofounder, Chairman 중국 Baidu AI Research Chief Scientist(2014.5~) 1 천만개의 YouTube 동영상속고양이를 74.8% 식별 16

인공신경망 (Artificial Neural network) 학습은뇌안의뉴런들이주고받는전기작용으로벌어지는현상... 뉴런들사이의연결관계변화 1949 년캐나다신경과학자 Donald Hebb 가제기한이론 입력신호가한단계를지날때마다가중치를조정 오류와역전파학습을통해정확도향상 ( 실수로부터의학습 ) 17

심화학습 (Deep Learning) 상호연결된복수의레이어 (layers) 를거치면서학습활동 서로다른층위의추상적개념들을쌓아가면서학습 천문학적연산능력필요 ( 구글 2012 년프로젝트 : 16,000 개의 CPU, 10 억개의뉴런연결 ) 데이터, 데이터 (# 해시태그의힘 ) 18

Google, Facebook, MS Facebook DeepFace Google Brain-inspired AI software Windows 10 Cortana 이들외에도아마존, 중국바이두등많은 IT 기업들, 그리고최근에는일본도요타등자동차기업들도인공지능개발에거액을투자 19

IBM 의 Dr. Watson New York Memorial Sloan Kettering Cancer Center 이외 U Texas MD Anderson 에서백혈병진단및치료법제공프로젝트실시 Doctors taught 25,000 historical cases and nurses spent more than 14,700 hours doing hands-on training with it. The Watson-powered oncology diagnosis and treatment solution has looked at more than 600,000 pieces of evidence and 2 million pages from medical journals, articles, textbooks, research and clinical trials. 20

인공지능스타트업 Demis Hassabis Richard Socher 21

마음을읽는기계 자연어처리 (NLP) 를통한텍스트상의정서와맥락추출, 컴퓨터시각 (Computer Vision) 분야의이미지식별과인식, 사용자맞춤형인공지능설계 22

인공지능이여는미래세상 Forbes, AP, LA Times, Guardian 등이이미날씨, 금융 ( 주식 ), 스포츠등에관한기사를인공지능을이용해작성, 출고중 서울대이준환교수팀뉴스로봇페이스북 기사작성외에도인공지능애널리스트, 인공지능소설가, 인공지능요리사등이지속출현 23

일상속의변화 교육 개인 안전 금융 소비 노동 의료 더안전하고, 편리하고, 즐거운세상 24

호킹박사의경고 다음 100년중어느시점에인공지능이인간을초월할것 인간들이지향하는제반목표에어긋나지않도록해야한다 (Hawking, 2015) 기계는우리를위해많은일을해주겠지만슈퍼지능 (Superintelligence) 은그렇지않을것 수십년후슈퍼지능은우려할만한수준으로발전할것이다 (Gates, 2015) 인공지능이핵무기보다더위험한것이며, 인공지능을개발하는것은악마를불러내는일이다 (Musk, 2015) 25

프라이버시, 그리고대량살상무기 The Camera Panopticon Killer Robot 26

일자리재앙론 향후 20 년내많게는사람일자리가운데 47% 정도가자동화와로봇의등장으로사라질것 ( 영국 Oxford 대학교 Carl Frey, Michael Osborne, 2013) 2025 년까지미국에서 2270 만개의일자리가사라질것이며, 새로생기는일자리를감안하더라도순일자리손실은 910 만개에이를것 ( 미국 Forrester 리서치, 2015) 기계로대체되기쉬운일자리, 어려운일자리 10 가지 저널리스트와기술평론가들이기계의인간노동대체의규모를과장했다 생산성과소득증가, 그리고숙련노동수요를유발하는 보완효과 (Complimentarities) 를무시하고있다 (MIT Economist David Autor, HBR, 2015.6) 영국브리스콜대학교 Alan Winfield 교수의경우급격한일자리대체를막기위한대안으로자동화세 (Automation Tax) 를주장 27

Open Letter on Digital Economy 인공지능이 일자리를얼마나잡아먹을것인가 라는질문은잘못된것 기술변화로인한파급효과를인간이바꾸거나형성하는데무기력하다는것을전제로하고있기때문 인공지능이세상을더나은곳으로만드는도구가되도록교육, 인프라, 기업가정신, 이민, 조세등에서대대적인공공정책의변화가필요 비즈니스계의리더들도생산성과부를증진하는일뿐아니라더많은기회를창출하는새로운조직모델과접근방법을개발해야할것. - MIT 의 Eric Brynjolfsson, Andrew McAfee, Tim O Reilly, Marc Benioff 등 16 명의 IT 관련저명인사들이공동으로발표한공개서한중에서 MIT Technology Review (2015.6.5) 28

Five Steps to Consider Step Up Step Aside Step In Step Narrow Step Forward Automation 에서 Augmentation 으로 맥락, 통합, 인간화, 그리고 Why? Narrative 의힘 Thomas Davenport, Beyond Automation, Harvard Business Review(2015.6) 29

차이는어디서오는가 보노보원숭이칸지 (35) 가수새비지럼보 (Sue Savage-Rumbaugh) 박사와렉시그램을이용해의사소통을하고있다 ( 사진 : 한겨레신문 ). http://www.hani.co.kr/arti/economy/it/707750.html?_fr=mt3 30

인공지능시대, 어떻게준비할것인가 과학기술및비즈니스 : Not Too Early, but Never Too Late! 기업및공공조직경영 : 과감한해체와재조합 ( 관료제 ) 경제 사회운영 : 각종낡은제도와규범의스마트한 Realignment(ex. 개인정보, 드론, 일자리개혁등 ) 미래교육및인재육성 : 무엇을어떻게가르칠것인가! 국제적협력, 협업 31

감사합니다 LG경제연구원수석연구위원 뉴프런티어센터 / 미래연구담당 010-7671-0180 yscho@lgeri.com 32