4차 산업혁명을 위한 인공지능의 핵심기술과 전망

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4차 산업혁명을 위한 인공지능의 핵심기술과 전망 2017년 인사혁신처 특강 4차 산업혁명을 위한 인공지능의 핵심기술과 전망 2017년 1월 17일 연세대학교 컴퓨터과학과 조 성 배 http://sclab.yonsei.ac.kr

강연자 학위 1984년~1988년: 연세대학교 컴퓨터과학과 학사 1988년~1990년: KAIST 전산학과 석사 경력 1993년~1995년: 일본 ATR HIP 연구소 객원연구원 1998년: 호주 Univ. of New South Wales 초청과학자 2005년~2006년: 캐나다 Univ. of British Columbia 방문교수 1995년~현재: 연세대학교 컴퓨터과학과 정교수 현재: 연세대학교 인지과학연구소 소장, 한국BI데이터마이닝학회 회장, 국가DB심의위원회 위원, Asia Pacific Neural Network Society 집행위원 주요 연구 내용 신경망, 진화연산, 퍼지시스템, 인공생명 등의 소프트컴퓨팅 기술을 발전시키고, 이를 전통적인 인공지능 기술과 접목하여 보다 복잡하고 현실적인 문제를 효율적으로 해결하는 시스템 개발로 SCI급 논문 200여편 포함 1000여편의 학술논문 발표

제4차 산업혁명 (Industry 4.0) 2016년 1월 다보스포럼

인공지능의 역사와 특이점 전문가시스템 신경망 1956 1960 1990 2016 3

인공지능의 정의 인간지능의 본질을 규명하고 이를 인공적으로 재현하려는 기술/학문 强한 인공지능 (strong AI) 인간의 지능을 구현하는 기술/학문 사람처럼 생각하는 기계를 만드는 기술 창의/사고/감정 弱한 인공지능 (weak AI) 인간의 지능을 모방하여 특정한 문제를 푸는 기술/학문 주어진 문제를 사람처럼 풀기 위한 기술 편견 없이 지치지 않고 대용량 자료 처리

인공지능 구현의 어려움과 접근방법 인공지능 “What”은 알겠으나, “How”는? 지능기술의 발달사: 컴퓨터 발명이후 60여년간 부단히 계속되는 신기술의 출현과 퇴조 논리학, 최적화 이론, 확률적 모형, 탐색 이론, 규칙기반 시스템, 전문가시스템, 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘, 카오스 이론, ..…. 지능시스템 개발 방법론 지식기반 방법론: 저장된 지식을 기반으로 의사결정  IBM 왓슨의 인공지능 데이터기반 방법론: 데이터로부터 추출된 지식으로 의사결정  구글 알파고의 인공지능

IBM 왓슨의 인공지능 6

구글 알파고의 인공지능 7

인공지능 구현 핵심기술: 탐색

인공지능 구현 핵심기술: 규칙기반 시스템

인공지능 구현 핵심기술: 신경망

인공지능 구현 핵심기술: 딥러닝

딥러닝의 응용: ImageNet Competition

딥러닝의 응용: 자동번역

인공지능 기술의 현황과 해결방안 현황 다양한 기술이 다양한 분야에서 독자적으로 개발되고 있음 명칭의 혼란에 따른 과대평가나 기술의 오용/남용이 심각함 해결책 1: 통합형 지능기술 전통적인 인공지능 방법이 추구하는 상위 수준의 지능과 다양한 방법을 통한 저 수준의 지능 사이에 협력이 필요 연결주의(connectionist)와 기호주의(전통적인 인공지능) 상향식(인공생명)과 하향식(전통적인 인공지능) 반응형(행동기반)과 숙고형(전통적인 인공지능) 해결책 2: 문제해결을 위한 AI 아키텍쳐 구축 기호 수준의 표현과 연결주의 표현 사이의 협력 필요 사회성, 감정, 감성 등에 대한 고려 필요

인공지능 기술과 4차 산업혁명

4차 산업혁명 시대의 도래

인공지능 응용분야 지능형 비서 지능형 로봇 추천시스템 의료 진단 법률서비스 지원 지능형 금융서비스 지능형 감시시스템 기사 작성 애플 Siri, 마이크로소프트 Cortana, 구글 Now, 페이스북 M 지능형 로봇 소프트뱅크 Pepper, MIT Jibo 추천시스템 구글 유튜브 (비디오), 아마존 (제품), 넷플릭스 (영화), 스포티파이, 판도라 (음악) 의료 진단 IBM Watson (MD 앤더슨 센터), 페이스북, 트위터 (산후우울증 추정), Enlitic, Metamind, Vuno (딥러닝 이용한 의료영상분석) 법률서비스 지원 ROSS Intelligence, Blackstone Discovery (기조 법률자료 조사) 지능형 금융서비스 싱가포르 개발은행 (우수고객 투자선호도 파악, 맞춤형 투자자문, 자산관리서비스) 지능형 감시시스템 이스라엘 Ioimage (차량/유실물/침입 탐지) 기사 작성 내러티브 사이언스 (스포츠, 기업실적 관련 기사 자동작성  포브스, AP통신) LA 타임즈 (자연재해 소식, 살인 사건 등 자동작성)

인공지능 응용사례 사이버 에이전트 생체인식 정보 마이닝 컨텍스트 인식 Ubiquitous 인간형 로봇 추론 학습 모델링 정적/동적 지각정보의 Context/Semantics 모델링 및 학습기술 - 산업자원부 확률적 추론 및 퍼지 기반 컨텍스트 개념화 기술연구 - ETRI 차세대 인터넷기반 로케이션 인텔리전트 컴퓨팅 - 학술진흥재단 BK21 적응형 사이버 에이전트의 복합인지처리요소기술 개발 - 학술진흥재단 인간기능의 통합모델에 기반한 대화형 인공비서 개발 - 산업자원부 Intelligent Robot 생체정보 분류, 인공정보 생성, 인식 알고리즘 및 시스템 성능평가 기술 연구 - 과학재단 Biometrics 인간형 로봇 Intelligent Agent System 사이버 에이전트 생체인식 대사성 증후군의 virtual clinical model 구축 - 보건복지부 퍼지 클러스터 결과의 성능 평가 방법에 관한 연구 - ETRI 추론 Bio- informatics 학습 모델링 추론모델 최적화를 위한 베이지안 네트워크 설계 및 학습기술 – 정보통신연구진흥원 개인화된 방송 컨텐츠 제공을 위한 사용자 모델링 및 고수준의 의미 정보 검색 기술 연구 - 정보통신연구진흥원 태스크 제어에 적합한 사용자 인터페이스의 실시간 생성 기술 – 삼성종기원 동작센서를 이용한 사용자 행동인식 알고리즘 연구 - 한국전자통신연구원 정보 마이닝 컨텍스트 인식 Ubiquitous HCI I D S Smart Phone Service 침입패턴 자동생성 기술 및 침입 역추적 기술 개발 - 정보통신부 유비쿼터스 환경 적응형 서비스를 위한 지능형 예측/추론 기술 개발 - 정보통신부 Tangible agent를 위한 통합 지능 기술의 개발 – KIST 모바일 사용자를 위한 다종센서 정보의 시계열 상황인지 기술개발 – 삼성전자 휴대폰 상에서 에피소드 기반 만화 다이어리 생성기 - 삼성전자 휴대폰 모바일 로그에 기반한 라이프 브라우저 및 위치기반 정보추천 시스템 개발 – LG전자

디지털융합 다기능 고성능 XScale 400Mhz  600Mhz … 소형화 100g ~ 300g 일정관리, 카메라, 게임, mp3 … 다기능 XScale 400Mhz  600Mhz … 고성능 100g ~ 300g 소형화 19

스마트폰을 위한 인공지능 인터페이스 서비스 인공지능 통합형 디바이스 입출력이 어려움 사용자 서비스 입출력이 어려움 - 작은 스크린, 필기인식, 엄지 키보드, … 서비스 융합의 부재 - 여러 첨단 기술의 단순 조합 20

AniDiary: 만화 생성기 Map Image DB Landmark Probability GPS (Bayesian Net) Location Positioning Map Image DB Location Staying Time Preprocessor (statistics) Landmark Probability (Bayesian Net) Landmark Selection GPS Semantic Labeling Call Caller/ Calling Time Receiver’s Phone Number Cartoons Activity BNs SMS SMS Contents Sending/Receiving Time Background Character Text Selection Emotion BNs Phone Photo Taken Time Access Number Conflict ontology Environment BNs Context MP3 Listening Time Title, Genre Event BNs Device In recharge?, Manner Mode Battery Level Effect (Exaggerate Moving] Weather Web Weather 2nd Inference Job, Preference, Habit Age, Style User Profile Intermediate Result Address, Relationship, Memorial Day, Schedule High-level Result PIMS

생성된 만화의 예 Comic XML <CartoonDiary date="20060306" char_style="oriental"> <CartoonCut no="1" ch_main=“Stand" bg_main=“Subway2" comment=“사람 많네 ㅡ,.ㅡ"/> <CartoonCut no=“2" ch_main=“Course" bg_main=“Classroom2" comment=“아~ 그렇구나”/> <CartoonCut no=“3" ch_main=“Walk" bg_main=“Shopping mall"/> <CartoonCut no=“4" stress="true" ch_main=“Moving with shopping bag" bg_main=“department store"/> <CartoonCut no=“5" ch_main=“coffee or tea" bg_main=“in coffee shop" comment=“차 한잔의 여유"/> <CartoonCut no=“6" stress="true" ch_main=“Sending SMS" bg_main=“Inside Bus 1" comment=“버스 빨라졌네. ㅋ"/> <CartoonCut no=“7" ch_main=“Sleeping" bg_main=“Myroom2" comment="Zzz..."/> </CartoonDiary>

스마트 폰북 통화상대의 추천 사용자의 사회적/개인적 상황에 따른 적절한 서비스의 선택 사용자의 상황에 기반 사회적 상황: 친밀도, 관계, 상대적 활동 등

구현 및 실험 통화상대 추천 사회적 상황의 가시화 접촉패턴과 관계의 설명 * Recommendation success rate for n candidates * Failing to recommend (21.7%) is mainly because of the first call that has no previous history

대화형 인공비서 Here you are.

The amount of information 대화형 인공비서: 집안 및 일정관리 Control for Virtual Model Avatar (MS Agent) User Status Virtual Model (EON) Emergency, The amount of information User Input

대화형 인공비서: 사무실 도우미 27

인공지능의 한계와 가능성 환원주의(Reductionism) vs. 행동주의(Behaviorism) 괴델의 불완전성 정리 새로운 패러다임의 필요 양자 컴퓨팅, emergent computing, 인공생명 세계 인공지능 시장규모 2015년 약 1270억 달러  2017년 약 1650억 달러로 예상 (IDC) 2025년 인공지능을 통한 ‘지식노동 자동화’의 파급효과가 연간 5조 2000억~6조 7000억 달러에 달할 것으로 전망 (맥킨지) 일자리 문제 축소: 매뉴얼에 기반한 직종, 반복성 높은 직종, 일부 전문서비스 직종 확장: 면대면 직업, 창의적/예술적/감성적 직업, 복잡성 높은 육체적 직업 기대: 노동시간 줄고, 고용구조 변화  AI 대체불가능한 분야의 노동가치 상승  여가시간 증대  새로운 라이프 스타일  인간의 삶의 질 향상

인공지능 R&D 방향 One Hundred Year Study on Artificial Intelligence (AI100) 100-year effort to study critical issues in the design and use of AI systems, including their economic and social impact Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2) contribute to humanity through high-impact AI research and engineering by constructing AI systems with reasoning, learning and reading capabilities 100 billion yen for 10 years for AI R&D in Tokyo establish a system to aim realization of the production revolution of advanced medical and factories 우리의 인공지능 R&D 방향 학제간 융합연구: 인간연구 + 융합연구 + 컴퓨팅 기술 경제/사회적 고찰: 일자리, 인간의 존엄성 장기적 꾸준한 투자/연구개발 필요

맺는 말 인공지능 사용법 단기: 대규모 데이터로부터 객관적이고 일관성 있는 의사결정 도구 중기: 고령화에 따른 생산가능 인구감소에 따른 생산성 향상 도구 장기: 핵가족화에 따른 고독감, 소외감 등 사회문제를 해결하는 동반자 인공지능 Myths & Truths 인공지능은 magic이 아니다! 인공지능 기술의 활용 노하우가 필요하다 예: 기계학습, 딥러닝의 경우 데이터 준비, 매개변수 셋팅 등 Toy는 Toy일 뿐이다 풀려는 문제에 대한 충분한 이해를 동반한 formulation이 필요하다 문제해결을 위해서는 하나이상의 인공지능 기술이 통합될 필요가 있다 여러분에게 권합니다 오픈소스와 빅데이터로 무장한 인공지능의 원천기술을 바탕으로 현재 비즈니스를 강화(fast follower)하고, 새로운 비즈니스를 창출(first mover)하기 바랍니다

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