소개
한때 인공 지능은 2001: 스페이스 오디세이와 같은 공상 과학 영화에서나 사용되는 공상 과학 용어라고 생각했습니다. 당시 에는 그럴듯해 보였지만 멀게만 느껴졌습니다.
하지만 20여 년이 지난 지금, AI는 인간보다 더 빠르고 더 저렴한 비용으로 정교한 작업을 수행하는 데 탁월한 능력을 발휘하기 시작했습니다. 그렇다면 다음 단계는 무엇일까요? AI는 아직 초기 단계에 머물러 있지만, AI를 활용해 세상을 더 나은 방향으로 변화시키는 새로운 유형의 기술을 보게 될 것입니다.
이 글에서는 AI가 우리의 일상을 변화시키는 몇 가지 방법에 대해 이야기해 보겠습니다.
사물의 인공 지능
아침에 일어나자마자 커피 메이커에서 커피가 추출되기 시작하고 물이 데워지기 시작한다면 정말 멋지지 않을까요? 이제 사물 인공지능(AIoT) 덕분에 이런 일이 가능해졌습니다.
조명, 선풍기, 온도 조절기, 보안 카메라 등 집 안의 여러 기기를 서로 연결할 수 있습니다. 이러한 디바이스는 사용자의 행동과 선호도를 학습하고 그에 따라 설정을 조정할 수 있습니다.
이 모든 것은 인터넷을 통해 IoT 기술과 함께 작동하는 AI 기술을 사용합니다. 스마트폰, 카메라 및 기타 센서와 같은 입력 장치는 주변 데이터를 읽을 수 있습니다. 이 데이터는 인터넷을 통해 스마트 허브로 전송되어 조명과 팬에 명령을 내릴 수 있습니다.
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스마트폰 사용자는 음성 어시스턴트를 사용하여 명령을 내릴 수 있습니다. "알렉사, 침실 선풍기 켜줘"와 같이 말할 수 있습니다. 스페인어를 사용하는 경우 "Alexa, apaga la luz del dormitorio."와 같이 말할 수 있습니다.
안정적인 인터넷 연결은 스마트홈의 원활한 작동을 보장합니다. Optimum은 영어로 지원을 제공할 뿐만 아니라 스페인어를 사용하는 고객도 지원합니다.
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질병의 싹을 잘라내기
질병을 진단하는 것은 질병의 싹을 잘라내고 환자의 건강을 보장하는 데 매우 중요합니다. 사람의 실수는 진단의 효율성과 정확성을 제한할 수 있습니다. 현재 의료 분야에서는 암을 조기에 발견하기 위해 AI를 많이 활용하고 있습니다.
현재 유방 촬영술은 암을 발견하는 가장 좋은 방법입니다. 그러나 이 암 발견 방법은 여성의 암 여부를 완전히 보여주지는 못합니다. 이로 인해 일부 여성은 암을 잘못 발견할 수 있습니다. 놀랍게도 유방 촬영술에서 유방암이 발견되지 않을 확률은 8분의 1입니다.
AI를 사용하면 병리 보고서를 훨씬 더 빠르고 정확하게 검토할 수 있습니다. 이를 통해 오탐과 불필요한 생검의 필요성을 줄일 수 있습니다.
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슈퍼컴퓨터는 컨볼루션 신경망을 사용하여 질병을 치료할 때 개발 중인 의약품의 효과 여부를 예측하는 데 광범위하게 사용되어 왔습니다. 이들은 3차원 이미지 처리를 사용하여 물체를 식별하고 이미지를 분류합니다.
이 방법은 머신러닝 모델을 적용하여 검색된 데이터베이스에서 안전한 약물 후보를 식별함으로써 의약품 개발 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다. 즉, 의약품을 더 빠르고 저렴하게 개발할 수 있어 수년간의 노력을 줄일 수 있습니다.
더 나은 기후를 위한 변화
AI는 기후 변화에 맞서 싸우는 데 많이 사용되고 있습니다. 약 40억 명의 사람들이 기후 변화의 영향을 받는 지역에 살고 있습니다. 이러한 지역에 거주할 경우 말라리아, 열 스트레스, 설사, 영양실조로 인해 2030년 이후 연간 20만 명 이상이 추가로 사망할 것으로 추정됩니다.
과학자들은 AI를 사용하여 어디에서 어떤 빙산이 녹아 기후 변화를 가속화하는 바다에 물이 더 많이 유입되는지 파악하고 있습니다. 뿐만 아니라 인공위성 데이터를 사용하여 토지를 매핑하여 삼림 벌채가 기후에 미치는 영향을 분석하는 데도 AI가 사용되고 있습니다.
AI는 삼림 벌채 지역을 분석하는 데도 사용되고 있지만, 브라질의 전체 언덕을 재조림하는 데에도 사용되고 있습니다. AI 기반 드론은 리우데자네이루 주변에 특정 수의 씨앗을 운반하고 떨어뜨리기 위해 배치됩니다. 마찬가지로 기업들은 산업 운영의 탈탄소화에도 AI를 활용하고 있습니다.
그리고 바다도 잊지 마세요. 기업들은 해양의 플라스틱 오염을 해결하기 위해 AI 기술을 활용하고 있습니다. AI는 해양 쓰레기의 상세한 지도를 만드는 데 사용되고 있습니다. 그러면 유해한 폐플라스틱을 안전하게 제거할 수 있습니다. 이 상당히 자동화된 프로세스는 트롤 어선을 사용했던 이전의 청소 방법에 비해 효율적입니다.
내 차가 스스로 운전합니다!
인공지능은 우리의 이동 방식에 혁명을 일으키기 시작했습니다. 20년 전만 해도 자율 주행 자동차를 생각하면 비웃었을 것입니다. 하지만 지금은 Tesla, Mercedes, BMW와 같은 자동차 제조업체들이 자체 자율주행 자동차를 출시하여 소비자 시장에서 큰 성공을 거두고 있습니다.
뿐만 아니라, 오늘날 대중교통 이용 방식을 바꿀 완전 자율주행 트럭과 버스의 출시도 눈앞에 두고 있습니다.
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자율주행차가 여전히 교통 체증에 시달린다면 무슨 소용이 있을까요?
다행히도 인공지능 마술사들도 교통 체증을 예방하기 위해 머신 러닝을 사용하고 있습니다. 이 시스템은 교통 데이터를 처리하고 여행자에게 최적의 경로를 추천할 수 있습니다.
교통 카메라와 GPS를 사용하여 도로의 교통량을 계산하는 관제 센터로 데이터를 전송할 수 있습니다. 그러면 AI는 이 정보를 사용하여 신호등을 변경하여 실시간으로 도로 혼잡을 완화할 수 있습니다.
이제 어떻게 할까요?
요컨대, HAL 9000이 우주선을 점령할 날은 아직 멀었습니다. 하지만 AI는 오늘날 우리가 하는 많은 일을 좋은 방향으로 변화시킬 수 있는 매우 중요한 일에 사용되고 있습니다.
인공지능의 미래는 기회로 가득 차 있으므로 앞으로 몇 년 안에 인공지능 기술이 크게 도약할 것으로 예상됩니다.