인공지능의 시작

인공지능은 최근에 대두된 것이 아니라 몇십 년 전부터 시도는 계속되어 왔습니다.

최근 데이터를 고속으로 다룰 수 있는 컴퓨팅 환경이 되면서 인공지능이 번창하기 시작했습니다.

인공지능의 시작에 대해 기초적인 내용을 살펴보도록 하겠습니다.

 

인공지능

인공지능은 데이터가 꼭 필요하지만 처리 기법 따라 필요한 용량이 다르기 때문에 반드시 빅데이터일 필요는 없습니다.

 

Ai and Big Data

인공지능(artificial Intelligence)이라는 말은 1956년 다트머스 대학에서 개최한 워크숍의 명칭에서 유래했습니다.

그전에는 인공지능 대신 "생각하는 기계 (Thinking Machine)" 또는 사이버네틱스 등 서로 다른 용어로 불렸습니다.

단지 사람과 유사한 기계를 만드는 기술 정도로 묘사했었습니다.

 

그 후 명확한 가이드로 1950년 영국 천재 수학자 앨런 튜링이 생각하는 기계를 구현하는 시도를 통해

인공지능 구현에 도입되는 컴퓨터 언어가 등장하기 시작하면서 인공 지능에 대한 정의가 구체화하였습니다.

 

빅데이터

인공지능은 데이터에서 유의미한 정보를 추출하는 기법입니다. 

그렇지만 모든 인공지능 기법이 방대한 데이터가 필요하지는 않습니다.

인공지능 기법은 다양한데, 그중 빅데이터 즉 방대한 데이터를 요구하는 분야가 영상, 음성, 이미지에 적용되는 기술입니다.

이런 빅 데이터를 처리하려면 여러 가지 기술이 필요합니다. 

빅데이터를 효율적으로 수집하고 저장하는 기술, 효율적으로 처리하는 기술이 필요합니다.

자체가 분석하기 어렵고 복잡한 구성을 가진 데이터일 경우 이를 저장했다 하더라도 추출하여 의미 있는 정보로 추출하는 데는 기술이 필요합니다.

이때 인공지능적으로 복잡한 연산 과정을 수행하는 딥러닝 기술이 상당히 유효합니다.

최근 영상, 음성, 이미지의 빅데이터를 다루는 경우 거의 딥러닝 기술이 사용됩니다.

그래서 영상, 음성, 이미지의 빅데이터와 인공지능 딥러닝은 함께 언급됩니다.

 

저장 단위

이런 빅 데이터는 얼마나 크고 어떻게 저장될까요?

1 비트라는 개념을 알아야 합니다.

1비트는 한 칸인데요. 이 한 칸에 들어갈 수 있는 숫자는 0과 1 뿐입니다.

그 한 칸을 비트라고 하고 8개의 비트가 1바이트라고 합니다. 즉 네모 칸이 8개 있는 것을 바이트라고 합니다.

모든 것들은 이제 이 바이트를 기준으로 측정됩니다.

 

< 데이터 명칭과 크기>

Byte	KByte 킬로	MByte 메가	GIGA 기가	TERA 테라	PETA 페타	EXA 엑사	ZETTA 제타
8비트	1,024 Byte	1,024 KByte	1,024 MByte	1,024 기가	1,024 테라	1,024 페타	1,024 엑사

 

이렇게 0과 1로 구성된 바이트 단위의 데이터들은 어떤 방식으로 정보화가 되는지 알아보겠습니다.

 

데이터가 IoT나 SNS 등 여러 매체를 통해 생성되면 이렇게 생성된 빅데이터들을 저장할 수 있는 저장소로 전송되어 저장됩니다.

이런 데이터 저장소를 클라우드나 데이터베이스라고 합니다. 

데이터 저장소에 있는 데이터는 인공지능 등 그다음 단계의 다양한 기술을 통해 응용 분야에 맞도록 가공하게 됩니다.

 

인공지능과 빅데이터의 관계에 대해 알아보았습니다.

인공지능은 수학적으로 연구돼야 할 학문이고

빅데이터는 실생활에서 나와야 하는 데이터이고

이 둘이 함께 조화를 이뤄야 의미 있는 정보가 됩니다.

 

인공지능과 빅데이터 중에서 물론 인공지능의 기술이 가장 중요하지만

그 인공지능의 기술이 다루고 있는 자료인 빅데이터에 대해 이해해야 지금 우리가 살아가고 미래를 변화시킬

인공지능 기술에 대해 접근하기 쉽습니다.

 

이상으로 가장 기본이 되는 인공지능의 시작 이야기 및 인공지능과 절친인 빅데이터를 이해하기 위해 기본되는 개념인 저장단위에 대해 알아 보았습니다.