FAQ

자주 묻는 질문에 대한 답을 알아보세요

옥스포드 사전에는 AI가 '지각능력(시각, 청각), 학습능력, 추론능력, 언어 이해능력, 의사결정력 등 인간의 지능이 필요한 일을 행할 수 있는 컴퓨터 시스템에 대한 이론과 이를 개발하는 기술'이라고 정의되어 있습니다.

AI는 기본적으로 인간의 지각능력, 학습능력, 추론능력을 모방하여 다양한 방면에서 인간의 지능과 똑같거나 그보다 나은 컴퓨터를 실현하는 모든 과정을 포괄합니다.

기계 학습은 통계와 수학적 최적화에 근거를 둔 컴퓨터 과학 및 AI의 하위 분야입니다. 예측, 분석, 데이터 마이닝에 응용하기 위한 지도 학습과 비지도 학습 기술을 포괄합니다.

기계 학습은 다른 AI나 코그너티브 기술과 독립적으로 사용되는 경우가 많습니다. 사실, 오늘날 우리가 볼 수 있는 가장 대중적인 “AI” 형태입니다. 많은 기계 학습 알고리즘과 기술이 이미 데이터 속에서 패턴이나 유사점을 찾아내는 다양한 솔루션에 사용되고 있습니다.

딥러닝은 기계 학습을 근본적으로 변화시키고 있는 새로운 기법입니다. 딥러닝은 알고리즘이라기보다 비지도 학습으로 딥 네트워크를 구현하는 알고리즘 집합에 가깝습니다.

코그너티브 컴퓨팅은 신경망과 딥러닝을 기반으로 실현하는 AI의 하위 필드입니다. 인지 과학의 지식을 적용하여 인간의 사고 과정을 시뮬레이션하는 시스템을 개발합니다.

코그너티브 컴퓨팅은 하나의 기술에 국한되지 않고 기계 학습, 자연어 처리, 시각, 인간-컴퓨터 상호작용 등 다양한 원리와 분야를 총망라하는 기술입니다. 물론 코그너티브 컴퓨팅의 가장 중점 분야는 자연어 처리입니다.

코그너티브 컴퓨팅은 명시적으로 프로그래밍되는 것이 아니라 사람과의 상호작용 그리고 환경에서의 경험으로부터 학습하고 사고합니다.

Watson은 IBM의 AI, 기계 학습 및 코그너티브 컴퓨팅 플랫폼입니다. 방대한 출처에서 가져온 정형 정보와 비정형 정보를 처리하고 그 의미를 이해하여 지식 체계(일명 말뭉치)에 추가한 후 실제 활용하는 다양한 AI 기술을 제공합니다.

예측 분석은 데이터 마이닝, 통계, 모델링, 기계 학습, 인공지능 등 많은 기술을 사용하여 데이터 속에서 정보를 도출하고, 현재 데이터를 분석하여 미지의 미래 사안을 예측합니다.

AI는 단어의 정의를 이리저리 바꾸며 많은 것을 과장하는 데 사용되었습니다. AI에 관한 수많은 전망 중 완성된 것도 있고 여전히 진행 중인 것도 있습니다. AI를 하나의 기능으로 생각하기보다 관련 기술의 총칭으로 받아들이는 것이 더 나을 것 같습니다.

현재 IBM은 신속한 위협 탐지 및 대응을 위해 사이버보안 분야에 AI와 코그너티브 기술을 적용하고 있습니다. Watson for Cyber Security가 말뭉치에 입력한 문서의 수는 20억 개가 넘으며 지금도 매일 그 숫자가 기하급수적으로 늘고 있습니다.

아니오. AI의 목적은 인간의 지능을 대체하는 것이 아니라 보강하는 것입니다. 코그너티브 기술이 할 수 있는 일에는 여전히 한계가 있습니다. 특히 알고리즘으로 쉽게 표현할 수 없는, 경중을 따져 판단해야 하는 의사결정 부문에서는 아직 미흡한 점이 많습니다.

공상과학 영화를 너무 많이 보셨군요.

다른 기술과 마찬가지로, AI의 오용 가능성은 항상 존재합니다. 이익 추구를 위해 AI를 부정 사용하려는 '범죄자'가 생겨날 수 있음을 우리도 잘 알고 있지만 지금은 우리가 그들보다 앞서 있습니다. AI is just a tAI는 선의적이든 악의적이든 인간이 이용하는 도구에 불과합니다.

예. 가능합니다. QRadar Advisor with Watson을 사용하는 IBM 고객은 조사를 더 빠르고 철저하고 일관성 있게 완료할 수 있게 되면서 보안 상태가 향상되는 것을 경험하고 있습니다.

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