5강. 인공지능은 어디까지 발전할까?

5강. 인공지능은 어디까지 발전할까? (빅데이터 분석&인공지능)

1. 빅데이터 분석의 4단계

1) 묘사(Descripive) : 무슨 일이 벌어졌는가? SNS를 통한 빠른 피드백

• 최근 12개월간의 제품별, 지역별, 월별 매출액은?
• 지역별, 심각 수준 별 AS 요청수는?
• 최근 출시 모델에 대한 소비자 반응은? 무엇을 좋아하고 무엇을 싫어하는가?
• 영업사원 별 커미션 금액은?

2) 진단(Diagnostic) : 왜? 원인 분석 - 진단 후 시각화, 연관 분석 등 다양한 방법으로 도출

• 2분기 매출이 1분기 매출보다 작은 이유는?
• 제조 기업으로부터 AS 신청이 더 많이 들어오는 이유는?
• 최근 3개월간 퇴원 했다가 1주 내로 재입원한 환자가 증가한 이유는?

3) 예측(Predictive) : 요즘 세상의 최대 관심사

• 신용도 : 이 사람이 혹은 이 회사가 상환할 수 있을까?
• 특정 고객이 1개월 이내에 이탈할 가능성은?
• 새로 개발한 보험 상품을 구매할 가능성은?
• 특정 기기/부품이 1주일 이내 고장 날 가능성은?

4) 처방(Prescripive)

• 100억의 광고 예산을 12개 온/오프라인 플랫폼에 어떻게 할당할 것인가?
• 주식 포트폴리오를 어떻게 구성하고, 언제 어떻게 비율을 늘리고 줄일 것인가?

2. 인공지능이란?

1) 인공지능 AI란? 시각, 청각 기반으로 주변 상황 인지를 통해 문제 해결을 인간 수준으로 수행하는 컴퓨터

상황인지 & 문제해결

2) 인공지능 구현 방법

 가) 지식기반 : inputs -> 연역적 추론 -> outputs

• Rule : 3회 연속 체납 고객은 완납하지 못한다.
• Fact : 홍길동은 3회 연속 체납하였다.
• 결론 : 홍길동은 완납하지 못한다.

 나) 학습 기반

• 뇌신경세포의 작동을 수학 공식으로 단순화하여 표현한다.
• 세포 간 연결(시냅스) 강도를 숫자로 표현한다.
• 데이터의 반복 제시를 통해 시냅스 강도를 변화시킨 학습이다.

* 추론 결과는 어디서 올까?

• 지식 기반은 전문가로부터
• 학습 기반은 데이터로부터

3. 지식 기반 AI 한계

1) 지식기반 AI의 한계

• 복잡한 일은 학습해야 할 지식도 복잡하다.
• 주관적이고 비 일관적이다.
• 암묵적 지식이다. - 상황, 분위기 등을 고려해 판단해내기 어렵다.

2) 인간의 뇌는 어떻게 작동을 할까? 이미 지능적인 인간의 뇌 기능은.

• 반복적 자극에 따른 시냅스의 변화 = 학습 Learning
• 귀납적 추론 : 데이터에서 출발해서 결론/추측에 이른다. -> 수많은 경험
• 연역적 추론 : 사실, 규칙, 정의에서 출발하여 명제를 도출한다. -> A=B, B=C => A=C

3) 인공지능, 머신러닝, 딥러닝

• 머신러닝 : 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술 및 기법이다.
• 딥러닝 : 학습을 통한 생각하는 컴퓨터로 많은 데이터를 비슷한 것끼리 분류하도록 하는 기술이다.
• 결론 : 오늘날 인공지능은 전부다 데이터를 기반으로 한 학습 기반의 인공지능이다.

4. 과제