[초점] 인공지능은 '인식지능'에서 '인지지능'으로 진화한다
[초점] 인공지능은 '인식지능'에서 '인지지능'으로 진화한다
  • 최창현 기자
  • 승인 2020.01.14 08:30
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컴퓨팅 및 스토리지의 통합, 머신 간의 대규모 협업, 모듈화로 칩 설계의 임계 값 감소 등 알리바바 달마 연구소의 2020년 10대 트렌드

인공지능을 이끄는 인지지능(Cognitive Intelligence) 측면에서 AI는 아직 초기 개발 단계에 있다. 가까운 미래에 AI가 자율적 의식, 추론 능력 및 정서적 지각 능력을 더욱 발전시키고 인지지능의 진화를 실현할 것으로 기대하고 있다.

인공지능의 인지적 진화는 아직 초기단계이지만 기계들 사이에서 커뮤니케이션이 가능하게 했다. 가까운 미래에 AI는 '사람과 기계 협업'뿐만 아니라 '기계와 기계 협업'도 가능하게 될 것이라고 예상해본다.

알리바바의 인공지능을 전문적으로 연구하는 알리바바 달마 연구소(Alibaba Dharma Institute)가 년초 2020년에는 인공지능은 인식지능에서 인지지능으로 진화할 것이라고 하며, 10대 트렌드를 발표했다. 이에 요약해 본다.

AI가 '인식지능'에서 '인지지능'으로 진화한다.

이미지 백서 캡처
이미지 백서 캡처

인공지능은 듣기, 말하기, 보기와 같은 인식 지능 영역에서 인간 수준에 도달했거나 능가할 것으로 예상되지만 여전히 외부 지식, 논리적 추론 또는 도메인 마이그레이션이 필요한 인지지능 영역의 초기 개발 단계에 있다.

인지지능은 인지 심리학, 뇌 과학 및 인간 사회 역사에서 영감을 얻고 도메인 지식, 인과 추론 및 지속적인 학습과 같은 기술을 결합하여 지식의 안정적인 획득과 표현을 위한 효과적인 메커니즘을 확립하여 기계가 지식을 이해하고 이해할 수 있도록 진화할 것이다.

AI 컴퓨팅 성능의 병목 현상을 뚫는 컴퓨팅 및 스토리지가 통합한다.

폰노이만 구조(Von Neumann Architecture)는 존 폰노이만이 제시한 컴퓨터 아키텍처이다. 그의 소속 대학을 따서 프린스턴 아키텍처(Princeton Architecture)라고 부르기도 한다. 스토리지 및 컴퓨팅 분리는 더 이상 데이터 기반 인공지능 애플리케이션에 적합하지 않다.

빈번한 데이터 전송으로 인한 컴퓨팅 전력 및 전력 소비의 병목 현상으로 인해 고급 알고리즘의 탐색이 제한되고 뇌의 신경 구조와 유사한 컴퓨팅 아키텍처는 데이터 저장 장치와 컴퓨팅 장치를 하나로 통합하여 데이터 처리를 크게 줄이고 컴퓨팅 병렬성과 에너지 효율성을 크게 향상시킬 수 있다. 하드웨어 아키텍처에서 컴퓨팅 및 스토리지 통합의 혁신은 AI 컴퓨팅 성능의 병목 현상을 극복할 것으로 예상된다.

산업 인터넷의 하이퍼 컨버전스

이미지 백서 캡처
이미지 백서 캡처

5G, IoT 장치, 클라우드 컴퓨팅 및 엣지 컴퓨팅의 빠른 개발은 산업 인터넷의 하이퍼 컨버전스를 촉진하여 산업 제어 시스템, 통신 시스템 및 정보 시스템의 지능적인 통합을 가능하게 한다. 제조 기업은 장비 자동화, 운송 자동화 및 생산 일정 자동화를 실현하여 유연한 제조를 달성할 수 있으며, 동시에 공장의 업스트림 및 다운 스트림 제조 라인을 실시간으로 조정할 수 있으므로 공장의 생산 효율성과 기업의 잠재적 수익성이 크게 향상될 것이다.

머신 간의 대규모 협업 가능

기존의 단일 인텔리전스는 대규모 지능형 장치에서 실시간 인식 및 의사 결정을 충족할 수 없다. IoT 협업 기술 및 5G 통신 기술의 개발은 여러 에이전트 간의 협업을 실현할 것이다. 기계가 서로 협력하고 서로 경쟁하여 대상 작업을 완료한다. 또 멀티 에이전트의 협업을 통해 제공되는 웜 인텔리전스는 지능형 시스템의 가치를 더욱 증폭시킬 것이다. 예를 들어, 광범위한 지능형 신호등이 동적 및 실시간 조정을 실현하고 무인 차량은 전 지역의 도로 상황을 감지할 수 있다.

모듈화로 칩 설계의 임계 값 감소

기존의 칩 디자인 패턴은 빠르게 변화하고 있는 칩의 요구에 효율적으로 대응할 수 없는 것이 현실이다. 오픈소스 아키텍처 RISC-V 등 IP 기반 템플릿 칩 설계 방법으로 표현되는 개방형 명령어 세트는 칩의 민첩한 설계 방법을 촉진한다. 오픈 소스 칩 생태계는 빠른 개발과 칩릿의 모듈식 설계 방법에 따라 다양한 기능으로 '칩 모듈'을 패키징하고 애플리케이션 요구 사항을 충족하는 칩을 신속하게 설계를 가속화하는 데 사용될 것이다.

대규모 프로덕션 급 블록체인 애플리케이션이 대중에 진입

BaaS(Blockchain as a Service)는 기업이 블록체인 기술을 적용하는 데 필요한 임계값을 더욱 낮추고 블록체인을 위해 특별히 설계된 엔드 클라우드 및 체인 통합 코어 알고리즘과 같은 하드웨어 칩도 등장한다. 물리적 자산 및 온 체인 자산의 고정을 실현하려면 인터넷의 경계를 넓히고 ​중국 기업 Wanglu Tech가 구상한 첫 번째 공공 블록체인 완체인(wanchain) 의 상호 연결을 실현한다.

가까운 미래에는 수많은 혁신적인 블록체인 애플리케이션 시나리오와 산업 및 생태 분야의 다차원 협업이 등장할 것이며, 대규모 생산 수준의 블록체인 애플리케이션이 대중에게 공개될 것으로 예상된다.

양자 컴퓨팅이 중요한 순간에 들어선다.

2019 년, 양자 헤게모니(quantum hegemony)와의 싸움은 양자 컴퓨팅을 다시 한 번 세계 기술의 중심으로 모은다. 2020 년에 양자 컴퓨팅 분야는 과잉 투자, 경쟁 심화, 산업화 가속화 등 보다 다양한 단계를 거치게 된다.

가장 중요한 기술 이정표 중 하나인 내결함성 양자 컴퓨팅과 실제 양자 장점을 보여주는 것은 양자 컴퓨팅의 실용성의 전환점이 될 것이며, 향후 몇 년 동안 이들 중 하나를 달성하는 것은 매우 어려운 작업이지만 이는 양자 컴퓨팅이 기술 혁신의 중요한 순간에 들어갈 것임을 의미한다.

새로운 재료로 반도체 장치 혁신 촉진

무어의 법칙의 둔화와 컴퓨팅 파워 및 스토리지 수요의 폭발적인 증가로 인해 실리콘 기반의 클래식 트랜지스터는 반도체 산업의 지속 가능한 발전을 유지하기가 어려우며 주요 반도체 제조업체는 3 나노 미터 미만의 칩 트렌드에 대한 명확한 답을 찾지 못하고 있다.

새로운 재료는 새로운 물리적 메커니즘을 통해 로직, 스토리지 및 상호 연결 개념 및 장치를 실현하고 반도체 산업의 혁신을 촉진할 것이다. 예를 들어, 무손실 전자 및 스핀 수송을 달성할 수 있는 토폴로지 절연체, 2 차원 초전도 물질 등은 새로운 고성능 로직 및 상호 연결 장치의 기초가 될 수 있다. 또 스핀궤도토크(Spin orbit torque, SOT) 기반 자성메모리(MRAM)도 이 같은 문제점을 해결할 수 있는 대안으로 떠오르고 있다.

데이터 프라이버시를 보호하는 AI 기술로 구현 가속화

데이터 순환으로 인한 준수 비용이 점점 더 높아지고 있다. AI 기술을 사용하여 데이터 개인 정보를 보호하는 것은 새로운 기술의 핫스팟이 되고 있으며, 사용자와 협력하여 특정 계산을 구현하고 데이터를 해결하기 위해 모든 당사자 데이터의 보안 및 개인 정보를 보호할 수 있을 것이며 사일로와 낮은 수준의 데이터 공유의 문제는 데이터의 가치를 실현하는 것이다.

클라우드가 정보 기술 혁신의 중심이 된다.

클라우드 기술의 심층 개발로 인해 클라우드는 정보 기술 인프라의 범위를 훨씬 뛰어 넘고 점차 모든 정보 기술 혁신의 중심으로 발전할 것이다. 클라우드는 새로운 칩, 새로운 데이터베이스, 자체 주도형 적응형 네트워크, 빅데이터, AI, IoT, 블록 체인 및 양자 컴퓨팅의 전체 정보 기술 링크에 침투하고 있다.

동시에 서버리스 컴퓨팅, 클라우드 네이티브 소프트웨어 아키텍처, 소프트웨어 및 하드웨어 통합 설계, 지능형 자동 운영 및 유지 관리와 같은 새로운 기술 모델을 통해 클라우드는 정보 기술에 대한 모든 것을 재정의할 것이다. 클라우드의 넓은 의미는 지속적으로 새로운 정보 기술을 액세스 가능한 서비스 및 전체 디지털 경제의 인프라로 전환하고 있는 것이다.

더 자세한 내용은 백서(총 45페이지)를 참고하면 된다. (다운, 중국어)


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