In our very first section, we'll become familiar with the concept of AI by looking into its definition and some examples.
As you have probably noticed, AI is currently a "hot topic": media coverage and public discussion about AI is almost impossible to avoid. However, you may also have noticed that AI means different things to different people. For some, AI is about artificial life-forms that can surpass human intelligence, and for others, almost any data processing technology can be called AI.
To set the scene, so to speak, we'll discuss what AI is, how it can be defined, and what other fields or technologies are closely elated. Before we do so, however, we'll highlight three applications of AI that illustrate different aspects of AI. We'll return to each of them throughout the course to deepen our understanding.
첫 섹션에서는 AI의 정의와 실제 사례를 살펴보며 AI라는 개념에 익숙해질 것입니다.
아시다시피 AI는 지금 아주 '핫한 이슈'로 미디어에서나 공적인 토론에서 빼놓을 수 없는 주제입니다. 동시에 사람들이 AI를 서로 다른 방식으로 이해하고 있는 것도 사실입니다. 누군가는 AI를 인간의 지능을 능가하는 인공적인 생명체로 여기는 반면, 누군가는 데이터를 처리하는 거의 모든 기술을 AI라고 통칭하는 것 같습니다.
본격적인 이야기에 앞서 AI가 과연 무엇이며 어떻게 정의할 수 있는지, AI와 밀접한 관련이 있는 분야나 기술이 무엇인지 살펴보겠습니다.
그전에 AI의 각기 다른 측면을 보여 주는 3가지 응용 분야에 초점을 맞추어 설명하겠습니다. 전체 코스가 진행되는 동안 3가지 주제 각각에 대한 이해를 심화시키는 시간도 가질 것입니다.
Self-driving cars require a combination of AI techniques of many kinds: search and planning to find the most convenient route from A to B, computer vision to identify obstacles, and decision making under uncertainty to cope with the complex and dynamic environment. Each of these must work with almost flawless precision in order to avoid accidents. The same technologies are also used in other autonomous systems such as delivery robots, flying drones, and autonomous ships.
Implications: road safety should eventually improve as the reliability of the systems surpasses human level. The efficiency of logistics chains when moving goods should improve. Humans move into a supervisory role, keeping an eye on what’s going on while machines take care of the driving. Since transportation is such a crucial element in our daily life, it is likely that there are also some implications that we haven't even thought about yet.
응용 분야 1. 자율주행차(Self-driving cars)
자율주행차는 A에서 B로 가는 가장 편리한 경로를 탐색하고 계획하는 것, 장애물을 식별하는 컴퓨터 비전, 복잡하고 역동적인 환경에 대처할 수 있는 불확실한 상황에서의 의사결정 방식 등 다양한 AI 기법을 필요로합니다. 각 기술은 사고를 방지하기 위해 거의 완벽하게 정밀한 수준으로 작동해야 합니다. 배달 로봇, 비행 드론, 자율 선박 등의 자율주행 시스템에도 같은 기술이 사용됩니다.
시사점: 도로 안전은 결국 인간 수준을 능가하는 시스템의 신뢰도에 기반해 개선될 것입니다. 물자를 옮길 때의 물류 체인(logistics chains)의 효율도 향상됩니다. 인간의 역할은 기계가 운전을 맡는 동안 어떤 일이 일어나는지 주시하는 감독관으로 변화합니다. 교통수단은 일상의 핵심적인 요소이기 때문에, 우리가 아직 생각하지 못한 함의가 생겨날 수도 있습니다.
Application 2. Content recommendation
A lot of the information that we encounter in the course of a typical day is personalized. Examples include Facebook, Twitter, Instagram, and other social media content; online advertisements; music recommendations on Spotify; movie recommendations on Netflix, HBO, and other streaming services. Many online publishers such as newspapers’ and broadcasting companies’ websites as well as search engines such as Google also personalize the content they offer.
While the frontpage of the printed version of the New York Times or China Daily is the same for all readers, the frontpage of the online version is different for each user. The algorithms that determine the content that you see are based on AI.
Implications: while many companies don’t want to reveal the details of their algorithms, being aware of the basic principles helps you understand the potential implications: these involve so called filter bubbles, echo-chambers, troll factories, fake news, and new forms of propaganda.
응용 분야 2. 콘텐츠 추천
우리가 일상에서 접하는 많은 정보들은 개인화되어 있습니다. 페이스북, 트위터, 인스타그램은 물론 온라인 광고, 스포티파이의 음악 추천, 넷플릭스와 HBO 등 스트리밍 서비스의 영화 추천 등 소셜 미디어 콘텐츠도 마찬가지입니다. 구글과 같은 검색 엔진뿐만 아니라 신문사나 방송사의 웹사이트 등 온라인 매체들도 개인화된 콘텐츠를 제공합니다.
뉴욕타임스나 차이나데일리를 지면으로 보면 모든 독자에게 같은 1면이 제공되지만, 온라인 버전의 1면은 사용자마다 다릅니다. 각자가 보는 콘텐츠를 결정하는 알고리즘이 바로 AI에 기반합니다.
시사점: 많은 기업이 자사 알고리즘의 세부 내용을 밝히기를 꺼리지만, 이 알고리즘의 기본 원리를 알면 필터 버블(filter bubbles), 에코 챔버(echo-chambers), 트롤 공장(troll factories), 가짜 뉴스, 그리고 새로운 형태의 프로파간다와 같은 잠재적 부작용에 대해 미리 생각할 수 있습니다.
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Application 3. Image and video processing
Face recognition is already a commodity used in many customer, business, and government applications such as organizing your photos according to people, automatic tagging on social media, and passport control. Similar techniques can be used to recognize other cars and obstacles around an autonomous car, or to estimate wildlife populations, just to name a few examples.
AI can also be used to generate or alter visual content. Examples already in use today include style transfer, by which you can adapt your personal photos to look like they were painted by Vincent van Gogh, and computer generated characters in motion pictures such as Avatar, the Lord of the Rings, and popular Pixar animations where the animated characters replicate gestures made by real human actors.
Implications: when such techniques advance and become more widely available, it will be easy to create natural looking fake videos of events that are impossible to distinguish from real footage. This challenges the notion that “seeing is believing”.
응용 분야 3. 이미지 및 비디오 처리
얼굴 인식은 소비자, 기업 및 정부를 대상으로 하는 많은 서비스에 적용되고 있습니다. 사람의 얼굴로 사진첩의 사진을 구분하거나, 소셜 미디어에서 자동으로 사람 이름을 태그하는 것, 여권 관리에도 사용됩니다. 이미지 처리와 관련된 기술들은 자율주행차가 주변의 자동차나 장애물을 인식하는 데도 활용될 수 있고, 야생 동물의 개체 수를 추정하는 데도 이용할 수 있습니다
이미지 콘텐츠를 생성하거나 변경하는 데도 활용됩니다. 우리가 찍은 사진을 빈센트 반 고흐의 그림처럼 보이게 하는 스타일 변형 툴을 사용한 적이 있을 것입니다. 픽사의 애니메이션에 등장하는 캐릭터나 영화 <아바타>, <반지의 제왕>에 나오는 가상의 캐릭터도 이미지 처리 기술을 통해 실제 배우의 행동을 복제하여 만듭니다.
시사점: 이런 기술이 더 발전하고 널리 보급되면, 실제 영상과 구별할 수 없을 정도로 자연스러운 가짜 영상을 쉽게 만들 수 있습니다. 이제 인간은 '보는 것이 곧 믿는 것'이라는 개념에 도전하게 될 것입니다.