미래IT산업

http://www.ciokorea.com/news/127988

 

'바보야, 문제는 데이터야!' AI가 프로젝트가 폭망한 6가지 이유

AI 프로젝트가 기대에 미치지 못하는 주된 이유 중 하나는 데이터에 있다. 그러나 실수를 통해 배우고 장기적으로 노력할 수 있다면 AI 프로젝트가 더 나은 결과를 가져올 것이다. ⓒGetty Images Bank미스터 쿠퍼(Mr. Cooper)는 18개월 전 고객 서비스 에이전트(담당자)들을 대상으로 고객들의 문제에 대한 해결책을 제안하는 지능형 추천 시스템을 출시했다. 과거 네이션스타(Nationstar)로 불렸던 이 회사는 고객

www.ciokorea.com

오늘은 8월 9일자 CIOKOREA 에 올라온 '바보야, 문제는 데이터야!' 라는 기사를 살펴 보도록 하겠습니다.

 

기사에서는 AI가 프로젝트가 폭망한 6가지 이유에 대해서 이야기 하고 있는데요.

그 이유를 살펴 보겠습니다.

1. 데이터 부족

2. 학습 데이터의 편향

이렇게 두가지를 먼저 뽑고 있는데요.

 

먼저 데이터 부족 부분에 대해서는 기업들이 머신러닝을 적용할 때 분류된 데이터를 확보하는데 어려움을 겪고 있다는 사실입니다.

실제로 세상은 0 과 1만 존재하는 세계가 아니기 때문에 모호한 부분들을 법과 질서라는 규약에 의지하고 있을 만큼 복잡한 것이 현실입니다.

이러한 복잡한 현실 세계를 인공지능이라는 틀 안에 가두기 위해서는 정말 많은 데이터와 어떤 틀을 만들어야 할 것입니다. 아마도 이러한 문제는 평생 풀리지 않을 고민이 될것 같은 생각은 드네요.

현실세계에서 이러한 질서를 유지하기 위해서 수천년이 지나면서 사람들과 조율 하면서 맞춰져 온 질서이기에 이러한 질서를 하루 아침에 뚝딱 만들기는 쉽지 않을것이라는 막연한 느낌입니다.

그렇기에 인공지능의 규율을 만드는 일도 많이 시급해 보이는데요.

 

기사의 내용을 살펴 보면 

현재 인공지능 프로젝트를 진행하는 회사의 30%만이 성공률이 90% 이라는 설문조사 내용 중 초기에 실패의 징후가 보일때 프로젝트를 중단하는 경향이 있다고 합니다.

처음 시작할 때 필요한 데이터가 없어서 AI가 실패 하기 때문인데요.

예를 들면 NASA 에서 야생 조류 보호에 인공지능을 활용하는데 자원봉사자들의 드론비행에서 수집한 이미지 세트를 토대로 분류를 하였는데요. 각각의 종류별 이미지에는 대략 2000개의 이미지가 필요한데 대부분은 수집이 되었지만 특정한 분류 가령 검은 집게 제비갈매기와 같은 경우 이미지가 충분하지 않아서 다시금 인터넷에서 이미지를 구해 보았지만 이러한 이미지 들은 지상에서 찍은 이미지였기 때문에 연구에 충분한 데이터를 만들 수 없었다고 하는데요.

이처럼 한가지 특정 영역의 인공지능에도 자신이 연구하기 위한 분류 데이터화 하는데에는 목적에 맞는 데이터가 필요하기 때문에 초기 데이터 확보가 인공지능의 실패 여부를 판가름 한다고 합니다.

 

두번째는 학습데이터의 편향 이라고 합니다.

가령 머리카락을 감지해서 실시간으로 색을 바꾸는 기능을 개발하는 회사라고 한다면 머리카락을 감지하는 모델을 검은 모발을 가지고 있는 사람으로 한정 되었을때 실제 서비스에서 각기 다른 색상, 은발의 머리 혹은 염색한 머리 등의 색상을 인지 하지 못해 엉뚱한 결과값을 초래하는 결과를 얻을 수 있습니다.

이러한 부분을 해결하기 위해서는 정말 다양한 테스트 케이스용 데이터 셋을 이용하여 분류하는 작업을 해 놓아야 한다고 합니다.

 그 외에도 

3. 데이터 통합문제

4. 데이터 '드리프트'

5. 손대지 않은 비정형 데이터

6. 각 나라별 문화적인 문제 등을 꼽고 있는데요.

그럼에도 불구하고 미래시대는 분명히 AI프로젝트를 성공적으로 수행 될때에 성공하는 기업으로 살아 남지 않을까 라는 생각이 드네요.

따라서 기업에서는 이러한 AI 실패를 디딤돌로 삼아서 새로운 데이터셋을 구축하고 그것을 새로운 AI의 성공적인 그룹으로 이끌어 나가는 것이 미래를 살아가는 원동력이 되지 않을까 생각이 됩니다.

==================================================

 

이러한 기사를 접하면서 미래의 블루오션 시장이 AI 프로젝트 시장이 아닐까 라는 생각이 드네요.

현재 기업들에서도 AI 프로젝트를 수행하는데 AI 인재 부족하다는 기사를 쉽게 접할 수 있는데요.

https://www.hankyung.com/it/article/2018091095471

 

한국, AI 인력 1만명 부족… IT기업들 "해외 학술대회서 인재 훑어"

지난 7월 호주 멜버른전시컨벤션센터에서 열린 ‘전산언어학회(ACL)’ 정기 학술대회장. ACL은 인공지능(AI)의 한 축인 자연어처리 분야에서 최고 권위의 학술대회로 꼽힌다. 이곳에서 연구결과 발표장 못지않게 열기가 뜨거웠던 쪽은 학술대회장 밖이었다. 애플, 구글, 페이스북, 아마존, 마이크로소프트(MS), IBM 등 미국 기업과 바이두, 텐센트, 화웨이, 징둥닷컴 등 중국 기업이 부스를 차려놓고 행사에 참석한 AI 인재들에게 구애하느라 각축전을 벌였다.

www.hankyung.com

http://www.newspim.com/news/view/20180624000113

 

AI 인재 전세계 70만명 부족…美中 경쟁 치열 <日신문>

AI 인재 전세계 70만명 부족…美中 경쟁 치열 <日신문>

www.newspim.com

우리나라 뿐만 아니라 전 세계 적으로 AI 인재가 부족해 보이는 것은 분명해 보이네요.

 

그에 따라 인공지능 학과도 속속 생기고 있는데요.

https://www.zdnet.co.kr/view/?no=20190304161401&re=R_20190807172857

 

국내 첫 AI 전문대학원 탄생... KAIST, 고대, 성대 선정

KAIST(한국과학기술원), 고려대, 성균관대 등 3개 대학이 정부가 지원하는 AI 전문대학원에 선정됐다.​이들 대학은 올해 10억원을 시작으로 5년간 90억원을 지원받는다.​또 향후 단계평...

www.zdnet.co.kr

아마도 당분간은 AI 학과의 인기가 유지 될것 같네요.^^

 

우리 학생들이 다양한 정보를 접하면서 자신의 미래를 키워 갈 수 있는 계기가 되었으면 좋겠네요.

성공하는 삶이 되시길 바랍니다.

 

인천 서구 원당 컴퓨터 학원

 

 

8 0
  • 휴식같은 친구 2019.09.06 16:23 신고    

    앞으로 인공지능 관련학과는 꾸준하게 인기가 많아 지겠네요.
    잘 보고 갑니다.

  • 유하v 2019.09.06 19:50 신고    

    요즘 나오는 인공지능은 정말 깜짝깜짝 놀랄 정도로 성능이 좋은것 같아요

  • 핑구야날자 2019.09.07 07:27    

    인공지능을 위해서는 딥러닝이 필요한데 역시 데이터가 중요한 거 같아요

  • 잉여토기 2019.09.07 14:44 신고    

    가장 기초 단계인 방대한 데이터를 수집하는 게 가장 난관이겠어요.

  • 공수래공수거 2019.09.07 15:21 신고    

    인공지능 관련은 앞으로가 유망한 직종인것 같습니다.

  • 행복사냥이 2019.09.07 20:31 신고    

    항상 좋은 정보 감사합니다.^^

  • 청결원 2019.09.08 06:53 신고    

    태풍 피해는 없으시죠?
    오늘 휴일 하루도 좋은 하루 보내세요~
    포스팅 잘 보고 갑니다~

  • 평강줌마 2019.09.10 06:04 신고    

    AI학과의 인기는 당분간 계속 될 듯 해요. 무궁무진하게 발전할 요소가 많다는 생각이 드네요^^