인공지능 AI의 양면성과 인공지능기술 기업적용 성공사례 분석

소개글

인공지능 AI의 양면성과 인공지능기술 기업적용 성공사례 분석에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 인공지능 정의

2. 인공지능의 역사

3. 인공지능의 양면성
(1) 긍정적 측면
(2) 부정적 측면

4. 인공지능기술 기업적용 성공사례 (아마존)

5. 맺음말

본문내용

닝 알고리즘을 활용했다.
20년 이상 노하우를 기반으로 AWS은 2015년부터 ‘아마존 머신러닝 서비스’를 제공하기 시작한 것이다. AWS는 2016년에는 물류센터의 재고관리 노하우를 담은 딥러닝 사례를 공개한 바 있다.
딥러닝을 활용한 물류창고 선반(빈) 이동시 재고 파악 방법이나 컴퓨터 비전을 활용한 재고 파악 방법 등을 공개해 물류센터 사업을 시작하거나 이미지 프로세싱 연구자가 유용하게 사용할 수 있다. 50만장 선반 이미지도 무료로 공개했다.
실제 아마존의 물류센터는 AWS을 기반으로 운영되는데 엣지 디바이스(카메라)로 찍은 상품 이미지를 분석하는 것은 EC2 서버를 이용해 학습하고 딥러닝 모델을 만든다. 이후 만들어진 딥러닝 모델은 물류센터 서버에 설치해 변화를 파악하는 구조로 되어있다.
현재 AWS는 프레임워크 및 인터페이스, 플랫폼, 애플리케이션 등 개발자가 원하는 수준으로 머신러닝을 활용할 수 있도록 다양한 형태로 서비스를 제공한다. 지난해 12월 AWS 리인벤트에서 아마존 세이지메이커, AWS 딥렌즈 등을 공개했다. 애플리케이션 서비스 단에는 기존 아마존 폴리와 렉스, 레코그니션 이외에 아마존 트랜스크라이브(음석->문자 변환), 트랜슬레이트(번역), 컴프리엔드(자연어 처리) 등을 추가했다.
핀터레스트나 NFL(미식축구리그), 인투이트 등 해외기업은 물론이고 원티드, 버즈빌, 매스프레소와 같은 국내 스타트업도 AWS의 머신러닝을 활용해 이력서 파일분석이나 잠금화면 콘텐츠 추천, 문자인식을 통한 문제풀이기능 등을 제공하고 있다.
5. 맺음말
현재 4차산업이 도입되고 있는 추세이고 벌써 인공지능 자동차와 파파고 아이폰의 시리, 겔럭시의 빅스비 등 많은 AI가 우리의 삶에 가깝게 다가오고 있다.
책에서도 나왔고 세계에서 논란이 되었었던 알파고와 이세돌의 바둑 경기를 봐도 AI의 발전이 벌써 많이 진행되었다는 것을 느낄 수 있다.
지금은 아직 4차산업의 발전의 시작점이지만 미래에 4차산업이 점점 더 발전할 가능성은 무한하다고 생각한다. 불과 10년 전 만 해도 인공지능 자동차는 상상도 하지 못하였는데 벌써 인공지능 자동차뿐만 아니라 VR까지 도입되기 시작했기 때문이다. 그렇기 때문에 미래에는 VR을 완벽하게 사용할 수 있을 거라 생각한다.
하지만 미국의 한 뉴스에서 AI 인공지능 로봇과 기자가 함께 대화를 나누며 인터뷰를 하는 장면이 나오는데 로봇에게 입력한 말들과는 다른 자신이 직접 생각하여 말을 하게 된다. 그 말은 (I wil destroy the world) 나는 세상을 파괴하겠다는 소름 돋는 말이었다.
이처럼 AI의 발전으로 인해 우리의 삶을 편하게 만들어 준다는 장점도 있지만, 위험한 우리에게 위협이 되는 AI를 만들 수도 있기 때문에 조심해야 할 필요가 있다. 미래에 AI가 대체할 직업이 많이 생겨 일자리가 줄어든다고 하는데 이번 AI를 주제로 하는 모둠 활동을 통해 미래에 AI에게 빼앗기지 않고 살아갈 수 있는 일자리가 무엇이 있을지에 대해 생각해 보고 AI 발전에 대해 도움을 줄 수 있었으면 좋겠다.

키워드

인공지능 사례,   인공지능,   AI,   알파고,   4차산업혁명,   인공지능로봇,   딥러닝,   인공지능 미래,   아마존,   인공지능 장단점