KDI 경제정보센터

산업계 전문가로 이뤄진 이번 좌담회에서는 데이터 수집과 일자리 대체 등의 문제를 핵심사항 위주로 요약했다. 국내 AI 적용사례를 통해 AI 기술과 확장 가능성 등을 짚어보고, 모든 산업에 녹아든 AI가 일자리 대체에는 어떻게 영향을 미칠지도 예측해봤다. 아울러 현장에서 필요로 하는 AI 핵심 인재는 어떤 사람인지 그들의 솔직한 속내를 들어봤다.

AI 인력양성 방향을 놓고 뜨거운 설전이 오고 간 이번 전문가 좌담을 핵심사항 위주로 편집했다. AI 현주소를 짚어 보고 향후 GPT(일반목적기술)로의 발전 가능성을 타진해 보았다.

「e경제정보리뷰」- 인공지능편의 전문가 좌담은 ‘인공지능 시대, 무엇을 준비해야 하는가’라는 주제로 진행되었다. 학계 전문가로 이뤄진 이번 좌담회의 최대 관전 포인트는 바로 ‘#3. 인력양성의 두 방향‘. AI 인력양성, 연구개발의 중심을 핵심 기술과 융합 기술 중 어디로 잡을 것인가를 놓고 뜨거운 설전이 오고 갔다. 핵심 기술 중심 교육의 관점에서는 AI의 근본적인 부분을 향상시키는 것에 집중하고, AI 전문가가 다른 영역의 전문가와 활발하게 협력하는 것을 추구해야 한다는 입장이다. 반면 융합적 교육의 관점에선 이미 한계에 부딪힌 AI 분야의 새로운 발견과 획기적인 발전을 위해선 폭넓은 견해를 가진 양손잡이 인재가 필요하다고 주장한다. 대한민국 AI 인력양성의 방향, 핵심 기술일까? 융합 기술일까? 궁금하다면 지금 바로 클릭 click!

‘16년 3월 ‘이세돌 vs. 알파고’ 대국으로 AI 기사량 급증한 후 언론의 관심은 꾸준히 증가. AI가 사회 전반의 이슈로 확대되면서 AI 관련 정부 정책 추진도 활성화

더욱 효율적인 인공지능 알고리즘의 등장과 함께 인공지능이 더 많은 일을 맡게 될 새로운 세상을 앞두고, 다시 인간의 결정과 지능의 의미를 생각해본다.

인공지능이 LSTM 로직과 GAN 알고리즘을 통해 어떻게 새로운 것을 만들어내는지 알아본다.

시계열 데이터와 같이 시간의 흐름에 따라 변화하는 데이터를 학습하기 위한 순환신경망(RNN)의 작동 원리와 사례를 알아본다.

CNN의 감각 인지로부터 누적보상의 기대치를 최대화하는 강화학습까지, 딥러닝의 발전과정을 소개한다.

특징을 추출하고 분류하면서 패턴을 파악하는 ‘눈‘의 탄생을 컨볼루션(합성곱)과 풀링을 통해 설명한다.

풍부한 데이터, 강력한 컴퓨팅 파워의 결합과 함께 역전파법이 어떻게 딥러닝을 대중화하게 됐는지 그 배경을 살펴본다.

딥러닝 혁명에서 핵심적인 역할을 수행한 은닉층(hidden layer)이 어떻게 모델의 표현력을 높이는지 알아본다.

기호주의와 연결주의에서부터 딥러닝의 탄생까지 인공지능 변천사를 알아본다.

신경세포의 작동원리를 통해 지능의 의미를 알아보고, 기계학습과의 유사성을 살펴본다.

인공지능을 가능하게 하는 알고리즘의 의미를 튜링머신을 통해 살펴보고, 인공지능의 본질에 대해 논의한다.