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인공지능시대(68): 인공지능과 빅데이터의 만남
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2022년 06월 14일 [주간문경] 
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| | | ↑↑ 영남대학교 명예교수
문경시지역발전협의회 의장 | ⓒ (주)문경사랑 | |
인공지능과 빅데이터 연관성
인공지능(AI)과 빅데이터 기술의 연관성을 알기 위해서는 빅데이터의 특성을 아는 것이 중요하다. 시장 조사 전문기관인 가트너(Gartner)에 따르면, 빅데이터는 세 가지 특성을 보이고 있다. 2012년 가트너는 빅데이터를 3V로 정의했는데, 규모(Volume), 속도(Velocity) 그리고 다양성(Variety)의 뜻을 내포하고 있다.
규모는 빅데이터가 대량의 데이터를 보유하고 있어야 하고, 속도는 데이터 처리가 빨라야 하며, 다양성은 비정형 데이터도 처리할 수 있어야 함을 의미한다. 여기서, 다양성에 주목할 필요가 있다. 해당 요인을 매개체로 AI와 빅데이터가 연계돼 있기 때문이다. 엄밀히 말해, 기계학습이 연관돼 있다.
인공지능의 자기구현
AI는 인간의 지능을 흉내 내는 기술이라고 할 수 있다. 따라서 AI는 거의 모든 시스템에 적용돼 있다고 말해도 무방하다. 심지어 계산기에도 적용됐다고 말할 수 있다. 계산기는 사람의 계산하는 지능을 흉내 내고 있기 때문이다.
따라서 AI 구분은 공식 혹은 지능을 스스로 구현하는 여부로 구분할 수 있다. 현재 AI는 지능을 스스로 구현하는 셈인데, 주어진 데이터의 특성을 여러 요인으로 쪼개어 분석해 학습한다. 이는 여러 복잡 업무를 처리할 수 있게 하는데, 사물 인식과 같은 비정형적인 데이터도 분석할 수 있게 한다. AI는 사물의 특성을 여러 요인으로 쪼개어 학습해 사물을 인지할 수 있다.
빅데이터의 다양성
따라서 현재 AI는 빅데이터의 다양성 부분을 구현할 수 있게 한다. 데이터의 여러 특성을 추출해 스스로 지능을 구현하는 방식이 비정형 데이터도 처리할 수 있게 한 것이다.
그렇다고 AI가 빅데이터에 종속되는 것은 아니다. 빅데이터 또한 AI 구현에 중요한 원동력이 되기 때문이다. 수많은 데이터를 빠르게 학습하는 것이 중요한데, 빅데이터가 이를 지원한다. 다시 말해, 빅데이터는 AI가 대규모 데이터를 빠르게 처리할 수 있도록 지원할 수 있다.
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| | ⓒ (주)문경사랑 | |
5V로 진화하는 빅데이터
최근에는 인공지능과 빅데이터 기술의 연관성으로 5V라는 용어와 7V까지 등장하고 있다. 추가된 특성을 살펴보면, 타당성(Validity)과 신뢰성(Veracity)이 있다. 타당성은 빅데이터가 올바른 데이터를 제공해야 함을 의미하는데, 이는 AI에게 영향을 준다. 올바르지 못한 데이터 제공은 테이(Tay)와 같은 막말사태를 일으킬 수도 있기 때문이다.
설명 가능한 인공지능(XAI, eXplainable AI)은 타당성을 지원한다. XAI는 AI의 추론 근거를 분석해 설명하는 기술로, AI가 잘못된 데이터를 바로 확인할 수 있게 한다. AI의 늑대 사진 구분하는 사례로, XAI는 AI가 배경이 눈(Snow)인 경우에 늑대를 판단하는 편협함을 가짐을 발견하고, 이를 개발자에게 알려 편협함을 가지지 못하도록 다른 유형의 데이터를 제공하도록 한다. 눈이 있는 사진을 늑대 사진으로 구분한다면, 배경이 눈이 아닌 곳에서 찍은 늑대 사진을 제공하면 된다.
인공지능과 빅데이터의 신뢰성
AI와 빅데이터의 연관성은 불가분의 관계다. 그래서 과학기술정보통신부가 이를 적극적으로 지원하고 있는 바우처 사업은 정부에서 대신 구매하여 수요 기업에게 제공하는 사업이다. 즉, 신뢰성은 빅데이터가 제공하는 데이터에 신뢰가 가능해야 함을 의미한다.
따라서 제조업 공장에서 많은 인공지능 기술들이 활용되고 있는데, 아무리 인공지능 로봇이 강화학습을 통해 사람을 똑같이 모사한다고 할지라도, 왜 그것을 하는지에 대한 설명을 할 수 없다면 중요한 작업에 적용시키기가 어렵다. “4차 산업혁명 시대”를 이끌 수 있도록 인공지능은 “설명가능 인공지능”을 구현해야 한다.
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