September 19,2019
  • AI 선도 위해선 전략적 사고 필수

    AI 선도 위해선 전략적 사고 필수

    SPRI 컨퍼런스서 SW 정책 방향 논의 SW는 다가올 미래에 국가의 경쟁력과 개인의 미래를 좌우할 기술로 주목받고 있다. 이에 소프트웨어정책연구소는 12일 한국과학회관에서 2019 SPRI Spring 컨퍼런스를 개최해 지난 5년간의 SW 정책 궤적과 앞으로의 미래에 대해 논의했다. 김명준 소프트웨어정책연구소 前 소장은 이 자리를 통해 소프트웨어 정책이 나아가야 할 방향에 대한 논의가 활발하게 이뤄지길 촉구했다. 김 前 소장은 “소프트웨어는 정보통신산업을 넘어서 미래를 선도할 기술로서, 다가올 미래를 좌우할 기술”이라며 “이 자리를 통해 지난 소프트웨어정책연구 성과를 공유하고, 4차 산업혁명 시대에 관한 통찰력을 얻을 수 있는 기회를 제공할 수 있기를 바란다”라고 말했다. 컨퍼런스에서는 김진형 인공지능연구원 원장이 기조 연설을 맡았다. sw정책 단상과 인공지능에 대한 주제로 연설을 한 김 원장은 주요국의 인공지능 정책 방향을 설명하고, 우리가 나아가야 할 방향에 대해 이야기 했다. 김 원장은 먼저, 청중들에게 인공지능이 무엇인 지에 대한 의문을 던졌다. 인공지능이 무엇을 할 수 있고 무엇을 할 수 없는지를 기업 리더들이 이해한다면, 경제 전반에 걸쳐 수조 달러의 가치를 창출할 수 있는 잠재력이 있다는 것을 인식하고 있어야 하기 때문이라는 것이다. 그는 “컴퓨터를 기반으로 시작한 인공지능은 컴퓨터가 지능적 행동을 하게 하는 기술이며, SW가 곧 인공지능”이라며 “현재 SW가 세상을 먹어치우고 있고 SW를 먹어치우는 것이 인공지능이다”라고 말했다. 또 “앞으로 모든 SW가 인공지능 기능을 가질 것이며, 인공지능을 잘 하려면 SW 기반이 있어야 한다”라며 “SW 기술뿐 아니라 사회 전반이 바뀔 수 있도록 소프트웨어정책연구소가 대비하고, 기술을 개발해 나가야 한다”라고 강조했다. 현재 인공지능 능력 부동의 1위는 미국이다. 현재 중국도 빠른 속도로 인공지능 기술을 개발하고 있고, 2030년에는 인공지능 세계 최고의 혁신 국가에 도전하겠다는 계획을 세우고 있다. 일본 또한 society 5.0 정책을 세우고, 인공지능과 로봇 친화적 사회를 만들어 가고 있다. 김 원장은 이 같은 주요국의 추세를 이해하고 한국이 인공지능을 선도할 수 있도록 전략적 사고가 필요하다고 말했다. 왜 인공지능을 해야 하는지에 대한 이해와 함께 세계 시장에서 우리의 장단점과 능력을 정확히 분석해 어디에 집중해서 개발해야 할지 계획해야 한다고 설명했다.

    • 김지혜 객원기자 2019년 04월 15일
  • 구글 검색에 인공지능 이미 사용

    구글 검색에 인공지능 이미 사용

    IT기업들 인공지능 기술 활용 알파고와 이세돌의 바둑 대국 이후 연일 화제가 되고 있는 인공지능. 구글의 에릭슈미트 전 회장은 '5년 내에 모든 기업이 머신러닝을 사용할 것이다'라는 말로 인공지능이 미래에 얼마나 중요한 역할을 할 것인지에 대해 예언하기도 했다. 당연한 소리지만 인공지능이 그만큼 중요하다는 이야기인데 이미 글로벌 기업들은 인공지능에 대한 연구가 한창이다. 인공지능이 다양한 분야에 적용되고 산업에 큰 변화를 일으킬 것이라는 전망과 함께 인공지능에 대한 연구도 다양한 분야에서 이뤄지고 있으며, 성공 사례들도 나오고 있따. 그렇다면 인공지능이 각 산업에 성공적으로 적용되기 위한 방법과 한계점은 무엇일까. 소프트웨어정책연구소 추형석 선임연구원은 29일 한국미래기술교육연구원이 주관한 세미나에 참석해 인공지능 연구의 성공사례 분석을 주제로 발표를 진행했다. 기존에 인공지능을 적용해 성공한 기업들의 성공사례를 분석한 그는 딥러닝에서 중요한 것은 노하우와 데이터라고 강조했다. 알파고, 구글 등 인공지능 성공 사례 먼저, 먼저 많은 사람들의 예상을 깨고 이세돌 9단을 이긴 알파고 등 기존 기업들의 성공 노하우를 분석해보면 이들의 기술력은 이미 높은 수준까지 와있다. 알파고는 바둑에서 승리하기 위해 프로기사들이 가장 높은 확률로 착수하는 지점을 학습해 온라인 바둑서버에서 6~9단 기보 16만 개를 학습했다. 이를 학습하는데 소요된 시간은 불과 3주. 프로바둑기사가 1년에 둘 수 있는 대국을 1000회라고 한다면 무려 160년이 소요되지만 알파고는 순식간에 바둑의 정수를 학습했다.

    • 김지혜 객원기자 2016년 05월 02일