인공 지능이란?

인공 지능(AI)은 동적 컴퓨팅 환경에 내장된 알고리즘을 생성하고 적용하여 인간의 지능을 모방하는 기초적인 지능입니다. 간단히 말해서 AI는 인간처럼 사고하고 행동하는 컴퓨터를 만들려고 합니다. 간단히 말해서 인공지능AI는 인간처럼 사고하고 행동하는 컴퓨터를 만들려고 합니다.

이 기술은 데이터 분석, 패턴 인식, 예측 학습 등의 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 주고 있습니다. 이러한 AI의 진보는 빅 데이터의 활용과 밀접한 관련이 있으며, 빅 데이터는 공공 데이터를 비롯한 클라우드 컴퓨팅등 다양한 출처로부터 수집된 방대한 양의 정보를 말합니다.

이 두 기술은 현대 사회의 많은 분야에서 중요한 역할을 수행하며, 특히 정보 기술 분야에서는 그 중요성이 더욱 두드러집니다. 이런 맥락 속에서 NetApp은 AI와 빅 데이터를 통한 혁신적인 접근법을 적극 도입하고 있습니다.

이 글에서는 NetApp의 AI 및 빅 데이터 전략, 그리고 공공 데이터의 중요성에 대해 자세히 살펴볼 것입니다.

일단 인간처럼 사고하고 행동하는 컴퓨터를 제작하기 위해서, 이 목표를 달성하려면 세 가지 핵심 구성 요소가 필요합니다.

• 계산 시스템
• 데이터와 데이터 관리
• 고급 AI 알고리즘(코드)

AI인공지능으로 부터 더 인간다운 결과를 원할수록 더 많은 데이터와 데이터 분석 성능이 필요합니다.

적어도 기원전 1세기 이후 인간은 인간의 두뇌를 모방하는 기계를 만들 가능성에 강한 흥미를 느꼈습니다. 현대에 들어서는 1955년에 존 매카시가 인공 지능이라는 용어를 만들었습니다. 1956년에 매카시는 다른 사람들과 함께 “인공 지능에 대한 다트머스 여름 연구 프로젝트(Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence)”라는 명칭의 컨퍼런스를 개최했고, 이 시작은 머신 러닝, 딥 러닝, 예측 분석, 규범적 분석의 탄생으로 이어졌습니다. 또한 완전히 새로운 연구 분야인 데이터 과학도 등장하게 되었습니다.

AI 발전과 함께 컴퓨터 학습에 대한 관심도 동시에 증가하고 있으며 AI기술, 인공신경망, 딥러닝 애플리케이션이나 지능형 시스템 분야로 커리어를 꿈꾸는 사람들도 급증하고 있습니다.

오늘날 인간과 기계 모두에서 생성되는 데이터의 양은 이 데이터를 흡수하고 해석하고 복잡한 의사 결정을 내리는 인간의 능력을 훨씬 넘습니다. 인공 지능은 모든 컴퓨터 학습의 기초이자 모든 복잡한 의사 결정의 미래입니다. 예를 들어 대부분의 인간은 3목두기(두 사람이 9개의 칸 속에 번갈아 가며 O나 X를 그려 나가는 게임)에서 이기는 방법을 알 수 있습니다. 여기서는 255,168개의 고유한 이동이 가능하고 이 중에서 46,080개는 무승부로 끝납니다. 그러나 500 x 10¹⁸, 즉 50,000경 이상의 서로 다른 이동이 가능한 체커에서 이길 수 있는 사람은 많지 않습니다. 컴퓨터는 이러한 조합과 순열을 계산하여 최상의 결정을 내리는 데 있어서 매우 효율적입니다. AI와 머신 러닝의 논리적 발전 그리고 딥 러닝은 비즈니스 의사 결정의 기반이 되는 미래 기술입니다.

이런 기술을 바탕으로 수 많은 인공지능 개발자들이 힘을 모아 인공지능 기술 발전에 도모하고 있습니다. 인공지능 기술을 적용할 수 있는 분야 또한 관대하며 예를 들어 가공지능 알고리즘과 인공신경망, 딥러닝 애플리케이션을 함께 도입했을 경우 인간의 상상을 초월하는 결과를 가져올 수 있을겁니다.

AI인공지능은 금융 서비스 사기 탐지, 소매업의 구매 예측, 온라인 고객 지원 상호 작용과 같은 일상적인 시나리오에서 응용되고 있습니다. 인공지능AI는 의료 분야에서도 큰 변화를 가져오고 있습니다. 의료인공지능 분야에서는 AI 연구를 통해 복잡한 의료 데이터를 분석하여 질병을 더 빠르게 진단하고, 개인화된 치료 방안을 제안하며, 신약 개발을 가속화하는 데 사용됩니다.

또한, AI는 교육 분야에서도 딥러닝 애플리케이션이나 기계학습을 통해 혁신을 이끌고 있습니다. AI 기반 학습 플랫폼은 학생들의 학습 패턴을 이해하고, 개인화된 학습 경험을 제공하며, 교사들이 학생들의 진도와 이해도를 더 잘 추적할 수 있게 돕습니다.

물론, 이러한 예는 AI인공지능이 현재와 미래의 다양한 분야에서 어떻게 활용될 수 있는지를 보여주는 일부일 뿐입니다. AI는 우리의 삶을 더욱 향상시키고, 사회적, 경제적 문제를 해결하는 데 중요한 도구가 될 것입니다. 그렇다 보니 현재 인공지능 전문가, 인공지능 자격증, 인공지능 대학원 관련 정보에 대한 관심이 급증하고 있습니다. 다음은 몇 가지 조금 더 구체화 된 예입니다.

• 사기 탐지. 금융 서비스 업계에서는 두 가지 방법으로 인공 지능을 사용합니다. 신용 대출 신청의 초기 점수를 산정할 때인공지능AI를 사용하여 신용도를 파악합니다. 보다 발전된 지능형 시스템엔진은 사기성 결제 카드 거래를 실시간으로 모니터링하고 탐지하는 데 사용됩니다.
• 가상 고객 지원(VCA). 콜 센터에서는 VCA를 사용하여 인간과 상호 작용하지 않고 고객의 문의를 예측하고 이에 응답합니다. 음성 인식은 시뮬레이션된 인간 대화와 함께 고객 서비스 문의의 첫 번째 상호 작용 지점으로 사용됩니다. 상위 수준 문의는 직원에게 전달됩니다.
• 웹 페이지에서 채팅(챗봇)을 통해 대화를 시작하는 경우 전문 AI기술을 실행하는 컴퓨터와 상호 작용하는 경우가 많습니다. 인공지능 챗봇이 해석하거나 해결할 수 없는 문제에는 직원이 개입하여 사람과 직접 의사 소통하게 됩니다. 이와 같이 해석되지 않은 사례는 머신 러닝 컴퓨팅 시스템에 입력되어 향후 상호 작용에 대한AI 애플리케이션이나 유사 AI 솔루션를 개선하는 데 사용됩니다.

하이브리드 클라우드 환경의 데이터와 관련하여 최고 권위자인 NetApp은 데이터 액세스, 관리 및 제어의 가치를 잘 압니다. NetApp^® Data Fabric은 에지 장치, 데이터 센터 및 다양한 하이퍼스케일클라우드 컴퓨팅 기술을아우르는 통합 데이터 관리 환경을 제공합니다.

Data Fabric은 모든 규모의 조직에서 중요한 애플리케이션을 빠르게 실행하는 데 필요한 데이터의 가시성을 제공합니다. 이를 통해 조직은 업무 효율성과 생산성을 높일 수 있습니다.

또한, 데이터 보호와 관련된 문제를 해결함으로써, 조직 내에서 데이터 보안을 강화할 수 있습니다. 이는 비즈니스의 지속 가능성을 보장하고, 조직의 평판과 신뢰도를 높입니다.

마지막으로, Data Fabric은 운영 민첩성을 높이는 데에도 큰 역할을 합니다. 이를 통해 조직은 더욱 빠르게 변화하는 인공 지능 기반 비즈니스 환경에 대응할 수 있습니다.

따라서 NetApp의 Data Fabric은 데이터의 효율적인 활용을 통해 비즈니스의 경쟁력을 강화하는 핵심적인 역할을 합니다.

NetApp AI 솔루션은 다음과 같은 주요 구성 요소를 기반으로 합니다. 

• ONTAP^® 소프트웨어는 온프레미스와 하이브리드 클라우드 모두에서 AI 및 딥 러닝을 지원합니다.
• AFF All-Flash 시스템은 AI 및 딥 러닝 워크로드를 빠르게 처리하여 성능 병목 현상을 제거합니다.
• ONTAP Select 소프트웨어는 IoT 장치 및 집계 포인트를 사용하여 에지에서 데이터를 효율적으로 수집할 수 있도록 지원합니다.
• Cloud Volumes를 사용하면 새로운 프로젝트의 프로토타입을 빠르게 만들고 AI 데이터를 클라우드 간에 원활하게 이동할 수 있습니다.

이에 더해 NetApp은 빅데이터 분석과 인공 지능을 자체 제품 및 서비스에 통합하기 시작했습니다. 예를 들어 Active IQ^®는 수십억 개의 데이터 포인트, 예측 분석 및 강력한 머신 러닝을 사용하여 복잡한 IT 환경에 필요한 사전 예방적 고객 지원 권장안을 제공합니다. Active IQ는 다양한 사용 사례에 AI인공지능솔루션을 구축할 때 사용하는 것과 동일한 NetApp 제품 및 기술을 사용하여 구축된 하이브리드 클라우드 애플리케이션입니다.