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BI/인공지능98

인공지능으로 보안을 강화하는 주체는 여전히 사람이다 독특한 세미나가 있었다. 보안 솔루션과 AI 간 관계를 되짚어 보는 자리였다. 보안 솔루션 업체가 아닌, 보안 솔루션 사용업체가 AI를 가지고 할 수 있는 게 뭔가 싶어 알아 보았다. 보안 솔루션 업계는 AI 열풍 이전에도 기계학습을 적극적으로 쓰고 싶어했다. 대표적으로 IDS(Intrusion Detection System)와 IPS(Instrusion Prevention System)는 일일이 rule을 만들고 모니터링하는 관리가 너무나도 힘들었다. 요즘은 보통 인공지능이라고 부르는 기계학습을 도입하면 침입패턴을 자동으로 개선하기를 갈망해 왔다. 딥러닝 등 AI 기법이 보편화 되면서 보안 솔루션 업체만큼 AI를 적극적으로 도입한 업종은 드물다. 문제는 해커도 해킹도구에 AI를 위시한 자동화를 적용한다.. 2018. 9. 13.
의료 인공지능의 현주소를 보고 오다 강연을 들었다. https://www.facebook.com/events/1335749643223214/ 디지털헬스케어연구소 최윤섭 소장의 출간에 맞춘 강연으로서, 드문 드문 나왔던 뉴스와 의료계 이슈를 한번에 정리했다. 질의응답 시간 때 보니 미래가 걱정스러운 의대생이 몇 명 보이는 등 2018년 7월 혹서에 아랑곳 않는 열기로 꽉 찼던 알찬 강연이었다. 방대한 내용 중에서 인상 깊은 부분만 추려 보았다. 1부: 제2의 기계시대와 의료 인공지능Watson for Oncology 암 진단 성공률은 암종, 병원, 국가마다 다름Watson은 진단 로직에 최신 논문을 자동으로 반영하는 기능도 있는데, 그대로 허용해도 되는지 의문임보험급여 관련: 가천대 길병원 사례. Watson의 진단 대로 처방하면 심평원 삭.. 2018. 7. 24.
인공지능 성격분석과 마케팅 지난 달(2017년 9월), 소셜 미디어(주로 트위터)에서는 Personality Insights 서비스를 통해 자기 성격을 분석한 결과를 공유하는 유행이 소소하게 지나갔습니다. SK C&C 인공지능 서비스 AIBRIL이 제공하는 인물 성향분석으로서, IBM Watson의 Personality Insights를 기반으로 만었습니다. IBM 왓슨 개인 성격 분석(Watson Personality Insights) https://t.co/uSJCuBU5KS // 텍스트 기반으로 필자의 성격 분석해주는 AI 왓슨 서비스, 근데 정확하지 않은듯. 전 다큐멘터리 좋아합니다만? pic.twitter.com/ZwdwRi6Amy— lunamoth (@lunamoth) 2017년 9월 27일 Personality Ins.. 2017. 10. 26.
인공지능은 언제쯤 일자리를 가로채는 지니가 될까? 인공지능이 암을 진단하는 의사 노릇까지 한다는 기사가 났다. 인공지능이 일자리를 없앤다는 기사는 부지기수다. 과연 인공지능 기술이 발전해서 사람의 일자리가 사라지게 될까? 사람 일자리가 사라지는지 여부는 다음에 하기로 하고. ☺ 2017년 5월 기준 인공지능은 잘 알려졌다시피 프로 바둑 기사를 너끈히 이기고 유명한 화가 화풍으로 그림을 그리지만, 사람 말을 여전히 다 못 알아들으며, 힘든 농사일은 여전히 사람 손을 필요로 한다. 당분간 인공지능과 로봇을 빌미로 한 대량해고는 없을 거라고 본다. 과연 언제쯤 인공지능이 디스토피아 드라마틱하게 사람의 일자리를 가로 채게 될까? 시기는 특정하지 못하겠지만, 진척이 보이는 지표가 일단 두 가지 있긴 하다. 1) 로봇 청소기의 청소능력 로봇 청소기가 정말로 청소를.. 2017. 5. 25.
신경 쓸 게 많은 인공지능 도입 2017년 기준으로 인공지능 봇을 우리 사회의 다양한 영역으로 확산하려는 움직임이 많다. 인공지능을 고객과의 직접 소통에 이용하는 시도 역시 다양한데, 이제는 법적 책임과 관련한 새로운 리스크를 감안해야 한다. 인공지능의 비용 절감에 대한 기여는 분명하지만 바로 보이지 않는 비용요소 역시 자명하다. 버그를 포함하여 사전에 파악하지 못한 사항은 인공지능이 오작동하도록 만든다. 그에 따른 추후 비용은 누군가 지불해야 한다. 독과점 기업일수록 이 비용을 고객에게 전가하려 들 것이다. 그렇다면 인공지능에게 전적으로 일을 맡기기보다는 사람을 요소 요소에 배치하면 어떨까? 혹시 모를 오작동과 예측 불가능한 외부효과에 있어, 사람의 대처능력은 괜찮은 편이다. 사람은 꽤 쓸 만한 존재다. 칼럼 | 최종 책임은 누가? .. 2017. 1. 17.
로봇과 일자리로 경쟁하게 될까? 2016년 6월 기준으로, 하루 정도면 온전히 배울 만한 일이라면 5년 안에 로봇으로 대체 가능하지 않을까 한다. 단, 온전히 배운다는 얘기는 어지간한 변동사항에 대처 가능한 수준이라는 뜻이다. 폐지 줍기는 간단해 보이지만, 실은 감안할 일이 많다. 2016년 수준인 로봇이 하기는 마땅치 않다. 당분간 정말 단순해서 인간이 맞춰주는 게 가능한 일[각주:1]만 로봇이 대체해 나갈 것이 분명하다. 위 영상에 나오는 짐꾼 로봇 Leo는 정말 로봇이라고 불러야 하나 싶을 정도로 단순하다. 짐 실어주면 정해진 곳까지만 안전하게 자동으로 가는 기계도 로봇으로 부르자는 공감대를 가져 줘야 Leo도 로봇이라고 할 만하다. 현재로서는 인간이 어쩌지 못하는 영역을 로봇으로 대처하려는 움직임도 많다. 위 영상에 나오는 EM.. 2016. 6. 30.
이제 마케팅만이 아닌 인공지능 서비스 아래 링크는 LG경제연구소가 발간한 '인공지능 플랫폼이 경쟁하고 있다' 보고서입니다. 인공지능, 플랫폼 경쟁이 시작되고 있다 http://www.lgeri.com/industry/general/article.asp?grouping=01030100&seq=269 읽다 보시면 뭔가 낯익은 얘기일 겁니다. 작년까지는 '비정형 데이터를 다루는 빅데이터'라는 이름으로 많이 논하던 사례들입니다. 단순한 장삿속은 아닙니다. 데이터는 이제 충분히 저장한다는 전제 하에(양과 속도/빈도 측면에서 모두), 활용으로 포커스가 옮겨 간 것이라고 봅니다. 세상은 참 빨리 달려가고 있습니다. 2016. 5. 18.
인공지능 시대에 인간은 쓸모있을까? 2016년 기준으로 기계학습은 아직 인간을 지배할 만큼 광범위한 주제를 감당하지는 못하는 수준이다. 그럼에도 몇몇 유명인사는 인공지능이 인간을 지배하면서 디스토피아를 불러 올 것이라고 논평하여 장삼이사들은 벌써부터 실업자가 되어 나락으로 빠질까 걱정이다.​(1) 아마도 고도로 발달한 인공지능 입장에서는 인류가 원리는 불명확하지만​ ​제법 괜찮은 결과물을 내놓는(2) 의사결정 지원 도구일 수 있다. 범용적인 훈련만으로도 캡차와 같이 불규칙한 패턴을 읽을 줄 아는 센서 노릇이 가능한 편리한 도구로 여길 만하다고 본다. 인건비와 컴퓨팅 파워 유지비를 비교하여 효익이 좋은 쪽을 택한다 해도 인간을 써먹는 게 나은 때가 꽤 많지 않을까?​(3) 불확정성이 짙은 상황에서 인간이 발휘하는 직관은 이제까지와 같이 정확.. 2016. 4. 16.
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