판단(Cognition) 분야의 인공지능 기술

로봇 산업에서 최근에 추가된 가장 핵심적인 기술이다. 인간과 가장 가까운 로봇을 만들기 위해서는 인간처럼 생각하고 판단하는 기술이 필요한데 인공지능 기술은 이에 가장 부합한 기술이다.

연구는 오랫동안 지속되고 있지만 ‘16년에 이세돌과 구글 알파고의 바둑 대결로 인해 일반 사람들의 주목을 한꺼번에 받기 시작했고, 이미 오래전부터 연구된 IBM의 왓슨은 인간과의 퀴즈 대결 승리로 이름을 알렸고 최근에는 의료 서비스에 특화된 인공지능으로 다수의 병원에서 활약 중이다.

<참고사이트>

인공지능의 개요 https://namu.wiki/w/%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5

인공지능에 쓰이는 알고리즘이나 기술들은 다양하게 존재하지만 가장 주목받는 기술은 머신러닝의 딥러닝이다. 뉴럴 네트워크를 전신으로 하는 딥러닝은 사람의 뇌 구조를 본떠 시스템을 구현하고 인간이 경험에 의해 학습하는 방식과 동일하게 학습하여 스스로 업그레이드되는 구조이기 때문이다.

<참고사이트>

딥러닝의 개요 https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%94%A5_%EB%9F%AC%EB%8B%9D <웹진 175호 : 공학 트렌드> 인공지능 - 딥 러닝 편 http://www.sw-eng.kr/member/customer/Webzine/BoardView.do?boardId=0000000000 0000040897&currPage=1&searchPrefaceId=&titOrder=&writeOrder=&regDtOrder=&s earchCondition=TOT&searchKeyword=%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D

딥러닝이 다른 인공지능과 조금 다르게 이해해야 하는 이유는 인식된 이미지나 음성과 같은 입력을 미리 정리된 패턴이나 매트릭스(Matrix)를 이용해 판단하는 것이 아니라는 것이다. 예를 들면, 고양이가 입력되면 미리 입력된 고양이의 좌표값이나 표준 모형과 비교해서 고양이로 판단하는 것이 아니고 입력된 고양이의 특징을 파악해서 고양이로 판단한다. 그림4를 보면 입력된 것의 특징을 추출하고 가중치 입력해 판단을 정교화하고 최종적으로 판단하여 출력하게 된다.

<그림4> 딥러닝의 판단 순서

출처: Etri

자세히 보기