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인공 지능이란?

분홍색 환경에 떠 있는 분홍색 카드
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인공 지능(AI)은 동적 컴퓨팅 환경에 내장된 알고리즘을 생성하고 적용하여 인간의 지능을 모방하는 기초 지능입니다. 간단히 말해서 AI는 인간처럼 사고하고 행동하는 컴퓨터를 만들려고 합니다.

이 목표를 달성하려면 세 가지 핵심 구성 요소가 필요합니다.

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

더 인간다운 결과를 원할수록 더 많은 데이터와 처리 성능이 필요합니다.

인공 지능은 어떻게 생겨났을까요?

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.

인공 지능이 중요한 이유는 무엇일까요?

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.

인공 지능 사용 사례

AI는 금융 서비스 사기 탐지, 소매업의 구매 예측, 온라인 고객 지원 상호 작용과 같은 일상적인 시나리오에서 응용되고 있습니다. 다음은 몇 가지 예입니다. 

  • 사기 탐지. 금융 서비스 업계에서는 두 가지 방법으로 인공 지능을 사용합니다. 신용 대출 신청의 초기 점수를 산정할 때 AI를 사용하여 신용도를 파악합니다. 보다 발전된 AI 엔진은 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 AI를 실행하는 컴퓨터와 상호 작용하는 경우가 많습니다. 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 대한 AI 애플리케이션을 개선하는 데 사용됩니다.

NetApp과 인공 지능

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 하이퍼스케일 클라우드를 아우르는 통합 데이터 관리 환경을 제공합니다. Data Fabric은 모든 규모의 조직에서 중요한 애플리케이션을 빠르게 실행하고, 데이터 가시성을 확보하며, 데이터 보호를 간소화하고, 운영 민첩성을 높일 수 있도록 지원합니다.

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 AI 솔루션을 구축할 때 사용하는 것과 동일한 NetApp 제품 및 기술을 사용하여 구축된 하이브리드 클라우드 애플리케이션입니다.

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