인공지능 시대의 비즈니스 전략

인공지능에 대한 이해와 실행을 알기 쉽게
잘 정리한 책이 정도희(SK텔레콤 데이터 사이언스 담당 상무)의
(인공지능 시대의 비즈니스 전략)(더 퀘스트)입니다.
눈길을 끄는 부분을 정리했습니다.
● 머신러닝(mashine learning)
컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하는 
것처럼 하는 기술.
인공지능에서 가장 중요한 분야이다. 
최근 매우 빠른 속도로 발전하고 있다. 
그대로 번역하여 기계학습이라고도 한다. 
● 자연어 처리(natural language processing)
컴퓨터가 인간의 언어를 처리하는 기술.
컴퓨터 세계의 언어는 프로그래밍 언어이고, 
그런 언어가 아닌 인간의 언어를 처리한다고 하여 
자연어 처리라고 한다. 
컴퓨터가 인간의 언어를 이해하는 것처럼 처리하고, 
또 인간이 이해할 수 있는 언어로 표현하는 기술이다. 
검색엔진, 번역, SNS 텍스트 분석 등에 이미 많이 
쓰이고 있어서 다른 분야에 비해 익숙하다. 
특히 최근에는 음성 언어 처리 기술이 급속도로 
발전하고 있어서, 사람에게 말하듯이 말을 하면 
알아듣고 적절한 답을 해주는 
제품과 서비스가 많이 상용화되고 있다. 
대중이 인공지능을 피부로 느낄 수 있게 해주는 요소이다.
● 컴퓨터 감각(computer sensing)
컴퓨터가 시각, 청각, 후각, 미각, 촉각 등 
인간의 감각을 처리하는 기술.
시각을 주제로 하는 것은 컴퓨터 비전(computer vision)이라고 한다. 
머신 러닝을 사용해서 크게 발전하고 있는 
이미지 인식(image recognition) 같은 것이 이 분야에 속한다. 
인간의 말소리 처리를 주제로 하는 음성 인식(speech recognition) 
등 여러 감각들을 다룬다.
● 자동 추론(automated reasoning)
컴퓨터가 데이터를 기반으로 질문에 답하고 
새로운 결론을 도출하는 기술.
● 지식 표현(knowledge representation)
컴퓨터에 저장되어 있는 데이터를 인간이 
이해할 수 있는 지식 형태로 나타나게 하는 기술
이 외에도 인지 컴퓨팅(cognitive computing), 
패턴 인식(pattern recognition), 
지능 엔진(intelligent agent) 등의 기술 요소로 나누기도 한다. 
로봇 공학(robot engineering)을 그 안에 넣는 분류도 있다. 
로봇 공학은 물체를 조작하고 스스로를 움직이게 
하는 분야로서, 이미 수십 년 동안 각종 산업 분야에서 
사용되며 발전해오고 있었는데 인공지능의 다른 분야들과 
결합하면서 새로운 발전 단계를 맞이하고 있다. 
최근 인공지능과 로봇이라는 말이 혼용되고 
있지만 엄밀하게 구분하면 인공지능과 로봇은 다르다. 
인공지능의 입장에서는 로봇이 하위 개념일 수 있고 
로봇 입장에서는 인공지능을 로봇에 탑재해야 하므로 
그 반대로 볼 수도 있겠다.
중요한 것은 인공지능을 어렴풋이 뭉뚱그려서 
인식하면 안 되고, 분리하고 구분해서 인식을 해야 
한다는 것이다. 그렇게 해야 나에게 맞는 분야를 활용할 
수가 있다. 
누군가 인공지능을 말하면서 머신 러닝을 
통한 데이터 활용을 의미하고 있는데, 듣는 사람은 
인간의 말을 알아듣고 대답하는 어떤 서비스로 
생각해서는 안 된다는 말이다. 
서로 다른 이해 속에서 그냥 막연히 인공지능이라고 
하면 오해가 생긴다. 
안타깝게도 아직 우리 기업 현장에서 이런 식의 
커뮤니케이션 오류가 많이 발생하고 있다.