Forrester Research가 선정한 주목받는 인공지능 기술 10가지

인공지능 기술 분야는 엄청난 홍보와 미디어의 관심증가, 수많은 신생기업의 등장과 대형 인터넷업체들의 인수경쟁등을 배경으로 최고의 인기를 구가하고 있다.

Narrative Science의 설문 조사에 따르면, 2016년 기업의 38%가 이미 인공지능을 사용하고 있으며 이 비율은 2018년 62%로 확대될 전망하고 있다. 

Forrester Research는 2017년 인공지능 투자가 2016년 대비 300 % 이상 증가 할 것으로 예측하였으며, IDC는 인공지능 시장 규모가 2016년 80억 달러에서 2020년에는 470 억 달러 이상으로 성장할 것으로 예상하고 있다. 

Forrester Research가 발표한 TechRadar 보고서를 바탕으로 인공지능 분야에서 가장 ‘Hot’한 AI 기술 10가지를 다음과 같이 소개하였다.

첫째, 자연언어생성(Natural Language Generation) : 컴퓨터 데이터에서 텍스트를 생성하며, 현재는 고객 서비스, 보고서 생성 및 비즈니스 인텔리전스 통찰력 요약에 활용하고 있다.

둘째, 음성 인식 : 인간의 말을 컴퓨터 응용 프로그램에 유용한 형식으로 변환하며, 현재는 대화식 음성 응답 시스템 및 모바일 응용 프로그램에 활용하고 있다.

셋째, 가상 에이전트 : 단순한 대화방에서부터 인간과 네트워크를 형성 할 수 있는 고급 시스템에 이르기까지 다양하며, 현재는 고객 서비스 및 지원 및 스마트 홈 관리자로 활용하고 있다.

넷째, 머신러닝 플랫폼 : 알고리즘, API, 개발 및 교육용 툴킷, 데이터 및 컴퓨팅 파워를 제공한 모델 설계,교육 및 응용 프로그램, 프로세스 및 기타 시스템에 활용하며, 현재는 광범위한 엔터프라이즈 응용 프로그램에서 사용되고 대부분은 예측 또는 분류 기능을 포함하고 있다.

다섯째, AI에 최적화된 하드웨어 : AI 지향 연산 작업을 효율적으로 실행하기 위해 특별히 설계되고 설계된 그래픽 처리 장치 (GPU) 및 어플라이언스이며, 현재는 주로 딥러닝 응용 프로그램의 차별화를 위해활용하고 있다.

여섯째, 의사 결정 관리 : AI 시스템에 규칙과 논리를 삽입하고 초기 설정/교육 및 지속적인 유지 관리 및 조정에 사용되는 엔진이며, 다양한 엔터프라이즈 응용 프로그램에서 활용되어 자동화된 의사 결정을 지원하거나 수행하고 있다.

일곱째, 딥러닝 플랫폼 : 인공 신경망으로 구성된 특수 학습 유형의 기계 학습 기술은 현재 주로 빅 데이터세트가 지원하는 패턴 인식 및 분류 응용 프로그램에 주로 활용하고 있다.

여덟째, 생체 인식 : 이미지와 터치 인식, 언어 및 신체 언어를 포함하되 이에 국한되지 않는 인간과 기계간의 자연스러운 상호 작용을 가능하게 하며, 현재는 주로 마켓 리서치에 활용하고 있다.

아홉째, 로봇 프로세스 자동화 : 효율적인 비즈니스 프로세스를 지원하기 위해 스크립트 및 기타 방법을 사용하여 인간의 행동을 자동화하며, 인간이 작업이나 프로세스를 실행하기에는 너무 비싸거나 비효율적인 부문에 적용되고 있다.

열째, 텍스트 분석 및 NLP : 자연어처리(NLP; Natural Language Processing)는 통계 및 기계 학습 방법을 통해 문장 구조 및 의미, 정서 및 의도에 대한 이해를 촉진함으로써 텍스트 분석을 사용 및 지원하며,사기 탐지 및 보안, 광범위한 자동화 보조 장치 및 구조화되지 않은 데이터 마이닝 응용 프로그램에 활용하고 있다.

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