| 초록 |
1. 개요 최근 4차산업혁명의 핵심기술 중 인공지능(Artificial Intelligence, AI)이 단연 화두다. 인공지능이 사실상 기술 산업의 모든 분야에서 없어서는 안 될 요소가 되었음을 부인하는 사람은 없을 것이다. 이와 같이 인공지능은 애플리케이션, 개발툴, 컴퓨팅 플랫폼, 데이터베이스관리시스템, 미들웨어, 관리 및 모니터링 툴 등 거의 모든 IT 분야에 영향을 미치고 있다. 심지어 인공지능을 개선하는 데도 사용된다. [그림 1] Hyper Cycle for Artificial Intelligence, 2019 (출처: gartner.com) 가트너의 2019 CIO 어젠다 조사에 따르면 인공지능을 배치한 조직은 2018년에서 2019년 사이에 4%에서 14%로 증가했으며, 머신러닝(Machine learning, ML)으로 자체 솔루션을 구축할 수 있는 대안이 없었던 몇 년 전과 비교하여 다양한 방식으로 조직에 활용되고 있다. AutoML과 지능형 응용프로그램이 추진력이 가장 크지만 다른 접근 방식, 즉 서비스로서의 인공지능 플랫폼 또는 인공지능 클라우드서비스도 지속적으로 확대되고 있다. 대화형 인공지능(Conversational AI)은 Amazon Alexa, Google Assistant 등이 대표적이며, 증강지능(Augmented intelligence), 에지 인공지능(Edge AI), 데이터 라벨링(Data labeling) 및 설명 가능한 인공지능(Explainable AI)과 같은 새로운 기술이 계속 등장하고 있다. 인공지능을 더욱더 잘 활용하기 위해서는 한 가지 고려해야 할 것이 있다. 더 강력한 알고리즘을 구축하기 위해 연구원들은 더 많은 양의 데이터와 컴퓨팅 성능을 사용하고 중앙집중식 클라우드서비스에 의존하고 있다. 이것은 데이터 양이 늘어난 만큼 프로그램은 복잡해졌고, 놀라운 양의 탄소 배출을 생성할 뿐만 아니라 인공지능 응용프로그램의 속도와 프라이버시 문제를 야기하고 있다. 그러나 최근에는 극소형 인공지능(Tiny AI)이 이러한 기술을 변화시키고 있다. MIT는 2020년 10대 혁신기술에 극소형 인공지능을 포함시켰으며, 세계 글로벌기업과 학술 연구자들은 기존의 딥러닝 모델을 기능 손실 없이 축소하기 위해 새로운 알고리즘을 개발하고 있다. 한편, 새로운 세대의 특수 인공지능 칩은 더 작은 계산 공간을 더 좁은 물리적 공간에 포장하고 훨씬 적은 전력으로 인공지능을 훈련하고 실행할 것을 기대하고 있다. 지난 5월 Google은 원격 서버에 요청을 보내지 않고도 사용자의 전화에서 Google Assistant를 실행할 수 있다고 발표했다. iOS 13부터 Apple은 iPhone에서 Siri의 음성인식 기능과 QuickType 키보드를 로컬로 실행할 수 있으며, IBM과 Amazon은 이제 극소형 인공지능을 만들고 배포하기 위한 개발자 플랫폼도 제공하고 있다. 이와 같이 극소형 인공지능은 음성 어시스턴트(voice assistants), 자동고침(Autocorrect) 및 디지털카메라와 같은 기존 서비스가 딥러닝 모델에 액세스해야 할 때마다 클라우드에서 광대한 데이터를 호출할 필요없이 더욱더 빠르게 효율적으로 처리할 수 있다. 또한 극소형 인공지능은 모바일 기반 의료 이미지 분석 또는 반응시간이 더 빠른 자율주행차와 같은 새로운 애플리케이션도 가능하게 한다. 마지막으로, 서비스나 기능을 개선하기 위해 데이터를 더 이상 장치에서 떠나게 하지 않아도 되므로 이러한 극소형 인공지능이 개인정보보호에도 훨씬 효율적이다. 본고에서는 이러한 극소형 인공지능의 개념 및 기술 동향에 대하여 알아보고 향후 전망을 제시한다. ** 원문은 파일 다운받기를 해주세요 :-) |
