[첨단 헬로티]

인공 지능은 최근 몇 년 동안 4차 산업혁명의 대표주자이자 미래 산업에 가장 많이 쓰는 매우 인기 있는 표현이 되었다.

사실 지난 세기에서는 혁신 이자 수학에서 목표에 도달할 수 있는 희망이 있었지만, 많은 기술 또는 개념상의 차이로 인해 다양한 이니셔티브가 묻힌 것이 사실이다. 그러나 지난 20년가량 전산 용량, 데이터 축적, 수학 도구 개선 등 비용 절감 측면에서 발전을 이루어 실제로 AI의 탄생을 알릴 수 있었다.

▲출처: 겟티이미지 뱅크

미국의 언론매체 "Vision Systems Design"에 따르면 우리가 편히 이용하고 있는 기계들을 만들기 위해 기술은 생물학에서 영감을 얻었다고 한다. 이는 곧 인공 지능 연구에서 이미지를 분석하는 능력에 중점을 두게 되며, 기계가 이러한 이미지를 분석할 ‘인공 신경 네트워크’를 형성한다는 것이다.

이러한 ‘인공 신경 네트워크’는 달성해야 할 목표에 따라 매우 다양한 훈련 알고리즘을 가지고 있다.  다시 말해 달성 목표에 도달할 때까지 스스로 배운다는 뜻이고, 제대로만 수행이 된다면 훈련 당시 교육 데이터 세트 입력 값과 매우 유사한 출력 응답을 제공한다는 것이다.

지난 10년 동안 훈련은 많은 부분에서 매우 성공적이었다. 각각의 이미지 기반 기술은 얼굴 인식, 홍채 및 제스처 모니터링, 객체 및 여유 공간 감지, 그리고 최근에는 행동 인식을 포함한다.

실제 감시 및 국토 보안에서 얼굴 인식은 국경 통제 및 전문 카메라 사용을 통한 신분 증명 서류 작성에 사용되며, 개인 인증을 위한 심층 학습에 기반 한 홍채 인식 또한 모바일 장치에서의 사용 요구와 함께 더 많이 사용되고 있는 실정이다.

이로 인해 각 분야의 주요 업체들은 지난 10년간 일관성 있게 투자를 계속 해왔는데, 향후 2025년까지 연평균 복합 성장률이 50%(수익 500억 달러 예상)에 이를 것으로 예상하고 있으며, 복합 성장률에서 나오는 50%는 알고리즘을 사용하는 기술에서 나오는 수익으로 보고 있다고 한다.

앞으로 보안 시스템, 산업 분야, 감시 등 투자 인수 및 파트너 쉽은 넘쳐날 것이며 향후 급격한 성장 및 소득을 예상할 만큼 충분히 가치가 있다고 보인다.