20일차. 증강지능(AI)과 인공지능(AI)

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AI & Big Data

증강지능(AI)과 인공지능(AI)

2024-05-16

■ 증강지능(AI)과 인공지능(AI)

= Augmented Intelligence(AI) & Artificial Intelligence (AI)

AI는 인공지능(Artificial Intelligence)의 약칭이지만 증강지능(Augmented Intelligence) 역시 AI로 사용되고 있어 혼동을 초래하고 있다.

증강지능이라는 용어에 익숙하지 않아 그 의미와 인공지능과의 차이점, 활용 포인트 및 사례를 설명한다.

첨단기술 중에서도 특히 주목받고 있는 AI는 이미 많은 시스템 및 장비와 연동하여 다양한 형태로 작동하고 있다. AI라는 용어를 접하면 일반적으로 인공지능을 생각하지만 증강지능이라는 용어로도 사용되고 있다.

인공지능과 증강지능은 밀접하게 관련되어 있지만 실제로는 다른 개념이며 최근에는 혼동하여 사용하는 경우도 많다.

 

 

 

■ 증강지능(Augmented Intelligence)

증강지능은 사람이 다루기 어렵거나 불가능한 정보를 처리하여 그 결과를 전송하여 인간의 의사결정과 판단 능력을 돕는 기술이다.

증강지능은 인간-기계간의 협업 및 상호 작용을 전제로 하며 보다 정확한 인간의 의사결정과 빠른 문제 해결 및 창의성을 지원한다.

간단한 공식, 글자 수가 많지 않은 수치 데이터, 글자 수가 적은 문장일 경우 인간이 내용을 인식하고 처리하고 이해하고 판단하는 과정을 몇 초에서 몇 분 안에 완료할 수 있다.

그러나 방대한 양의 수치 데이터, 이미지의 색상, 음의 질 차이 같은 인식하기 어려운 정보는 사람이 처리하고 분석하는데 시간이 걸리며 이해와 판단을 잘못 내릴 수 있다.

이때 증강지능이 데이터의 패턴과 미묘한 차이를 빠르고 정확하게 시각화하여 이해와 판단 그리고 의사결정을 내릴 수 있도록 도와준다.

AI는 증강지능의 일반적인 약칭이지만 인공지능도 AI라고 부르기 때문에 혼란스러울 수 있다. 따라서 증강지능을 EI 또는 XI로 약칭하거나 확장 인텔리전스 또는 지능형 증폭기(IA)라고 칭하기도 한다.

 

 

 

■ 증강지능과 인공지능의 차이

증강지능의 이해를 돕기 위해 인공지능과 어떤 차이가 있는지 살펴보자. 위에서 언급했듯이 두 개념은 종종 혼용되어 사용되고 있지만 그 목적은 다르다.

 

인공지능은 정보에 대한 이해, 분석 및 판단 같은 인간의 지적 행동을 모방하는 시스템 또는 알고리즘이다. 자율적이라는 특징이 있어 스스로 생각하고 판단할 수 있으며 그 결과로부터 더 많은 학습이 가능하며 사람의 개입 없이 작업을 처리할 수 있다.

체스나 바둑 게임에서의 인공지능은 이미 친숙하다. 이렇게 정해진 규칙을 기준으로 처리되는 상황에서는 사람을 능가하여 진화하기도 한다.

그러나 복잡한 결정과 그에 수반되는 모든 작업을 자율적으로 완수할 수 있을 만큼 기술이 아직 확립되지 않았기 때문에, 애니메이션이나 영화에서 볼 수 있는 사람과 동등한 수준의 지능을 갖춘 로봇은 아직 없다.

 

반면에 증강지능은 인간의 의사결정을 지원하고 강화하는 것을 목표로 한다. 결과적으로 작업 효율성을 높이고 노동력을 절약할 수 있지만 사람을 대체하거나 빼지 않는 것이 인공지능과 큰 차이점이 있다.

 

그러나 최근 어느 정도의 자율성을 가지고 있지만 최종 결정은 인간이 내리도록 설계된 AI도 일부 있다. 인공지능과 증강지능은 서로 다른 개념이지만 겹치는 경우도 있다.

 

 

 

■ 증강지능의 바탕에 있는 인간증강

증강지능은 사람을 지원하는 기술로 그 근저에는 기술로 인간의 신체적, 인지적 능력을 보완하고 향상시키는 인간증강이라 의미의 개념이 있다.

운동 능력을 증강하는 로봇 슈트, 지각 능력을 증강하는 안경과 콘택트렌즈, 존재 자체를 확장하는 원격 제어 로봇과 디지털 아바타 등이 대표적인 예다.

 

인공지능이 사람의 일을 대체함에 따라 미래에 사람의 일이 없어질 것으로 불안해하고 있다. 그러나, 인간증강과 그 안에 포함된 증강지능은 주로 인간이 개발한 기술로, "인류의 보다 더 좋은 미래 실현"이 주된 목적이다.

 

머신러닝과 신경망 그리고 딥러닝은 증강지능의 근간을 이루는 대표적인 기술로 인공지능과 큰 차이가 없다. 그러나 증강지능과 인공지능은 목적이 다르므로 서로 다른 관점에서 발전하였다.

 

인공지능은 자율성이 중요하기 때문에 판단의 정확성과 이를 뒷받침하는 지속적인 학습 과정이 중요하다.

 

한편, 증강지능의 중요 핵심은 "인간의 판단력과 기계의 처리능력의 결합"이기 때문에 고도의 처리뿐 아니라 가공된 정보를 인간이 알기 쉬운 형태로 전달하는 방법도 중요하다.

 

언뜻 증강지능은 사람의 개입이 필요하므로 인공지능보다 아래로 생각할 수 있다.

 

그러나 이 두 가지 유형의 지능은 인간 능력을 '증강'하느냐 '대체'하느냐는 측면에서 보면 목적과 역할, 목표가 다르므로 상황에 따라 다르게 사용될 수 있는 기술로 보아야 한다.

 

 

 

■ 증강지능과 인공지능의 활용

• 유연한 판단력과 창의성이 요구되는 경우 증강지능

전례 없는 상황이나 완전히 새로운 아이디어가 필요한 일의 경우 증강지능을 활용하는 것이 탁월한 선택이다.

간단히 말해서 증강지능과 인공지능은 방대한 양의 데이터를 학습, 처리, 분석하는 것으로 구성되어 있지만, 분석 결과는 과거의 데이터일 뿐, 데이터가 전혀 없는 상황에서는 기능을 잘 수행할 수 없다. 따라서 예상치 못한 상황이 발생할 수 있는 일의 의사결정을 인공지능에 의존하는 것은 위험이 따른다.

한편 과거 데이터를 활용하면서도 카피라이팅이나 제품기획 등 '새로운 아이디어'를 창출하려고 할 때는 인간이 더 효과적이다. 이러한 창의성이 요구되는 일의 경우 증강지능은 지원하고 사람이 주도적으로 판단 결정하며 수행할 때 보다 높은 결과를 기대할 수 있다.

 

 

•효율성과 자동화가 최우선인 경우 인공지능

창의성이 필요하지 않고 효율성과 자동화 개선하는 일에 인공지능은 탁월한 능력이 있다. 인공지능의 강점은 인력 부족 문제를 해결할 수 있고 휴먼 에러 위험도 거의 없음이 입증되었다.

제조공장에는 정해진 매뉴얼에 따라 작업을 수행할 수 있는 시스템과 생산장비가 설치되어 있다. 여기서 인공지능은 규칙에 따라 의사결정을 내리고 업무를 수행하는 데 적극적인 역할을 한다. 제조, 검사, 유지보수 관리 등 여러 운영 면에서 인건비를 줄이고 생산성과 품질을 높이는 중요한 역할을 할 수 있다.

그러나 공장의 모든 상황을 데이터화 하는 것은 현실적으로 불가능하다. 여러 복잡한 요인이 관련되어 있어 "발생하지 않아야 할 트러블"이 발생할 수도 있다. 인공지능의 판단 착오로 인한 치명적인 손실을 막기 위해 "인공지능의 판단을 사람이 재확인"하는 중복 체크도 필요하다.

 

 

 

■ 증강지능의 예

• 데이터 분석 × 증강지능

이른바 빅데이터 같은 거대하고 복잡한 데이터를 처리할 때 증강지능은 데이터의 특징과 패턴, 데이터에서 얻은 시사점을 사람이 이해할 수 있는 형태로 출력하는 역할을 한다.

수요예측이 그 대표적인 예이다. 과거 구매 데이터와 그 배경에 있는 다양한 요인을 분석하려면 통계와 같은 고도의 처리 과정이 필요하다.

증강지능은 이러한 과정을 신속하게 처리하여 적절한 생산량, 관련 자재 주문 계획, 장비 운영 계획 등을 제안할 수 있다.

그러나 과거 구매 데이터만으로 수요를 예측하는 것은 충분하지 않다. 수요는 정부 정책, 시장 트렌드, 경쟁사 동향 등 다수의 요인이 복잡하게 얽혀있다. 증강지능은 "수요 예측의 일부분을 맡아 인간의 최종적인 결정을 지원"하는 것이다.

 

 

• 이미지 분석× 증강지능

이미지에서 정보와 의미를 읽어내는 분석 과정은 수치나 언어적 분석과는 다르다. 이 분석으로부터 어떠한 시사점과 통찰력을 읽어내야 하는지 관점은 사람마다 다르다.

어떤 작업 현장을 촬영한 사진이나 동영상을 보았을 때, 그 일에 미숙한 사람과 능숙한 사람은 이미지를 보고 발견할 수 있는 역량에 차이가 난다.

작업 시 부적절해 보였던 행동이 실제로 업무의 효율을 높이고 있었을 가능성도 있고, 알 수 없는 어떠한 원인으로 어쩔 수 없이 움직였을 수도 있다. 표준과는 다른 동작을 하고 있다고 하여 부적절한 것으로 기계적으로 판단하기 어렵다.

증강지능을 활용하면 이러한 경우에 유용하다. 숙련된 작업자가 아니더라도 이미지에서 "문제점"을 편차없이 높은 정확도로 판별해 낼 수 있다.

따라서 증강지능은 작업을 지속적으로 모니터링하고 사람은 불편, 불합리한 사항을 검토하고 개선하는 일에 더 많은 시간을 할애하며 집중할 수 있다.

또한 이미지를 실제 상황에 가까운 형태로 변환하여 사람의 이해와 판단을 지원하고 돕는다. 이 솔루션은 여러 이미지로 3D 공간 데이터를 구성하는 볼류메트릭 비디오 같은 기술로 이루어져 있다.

 

 

• AR / VR × 증강지능

가상현실을 구축하는 VR이나 현실 세계에 디지털 정보를 부가하는 AR은 증강지능과 매우 잘 어울리는 기술이다. 데이터 분석 결과를 VR이나 AR로 표시할 수 있으면 장소를 불문하고 실시간으로 정보를 전달할 수 있어 제조업이나 건축업 등 업계에서도 원격으로 업무를 지원할 수 있는 기술이다. 현장 데이터를 바탕으로 사이버 공간에서 현장을 복제하는 디지털트윈이 대표적인 기술이다.

특히 스마트 안경 같은 웨어러블 디바이스와 조합하여 제조나 건설 현장에서 활용할 수 있는 이점이 있다. AR을 통해서 매뉴얼을 스마트 안경에 비추어 그것을 보면서 작업을 할 수 있고, 설비 기기의 상태를 시야에 표시하며, 제품의 불량을 즉시 검출하는 기술도 정착되어 가고 있고, 실제로 활용하고 있는 기업도 적지 않다.

 

 

 

■ 증강지능 활용

증강지능은 인간을 지원하여 능력을 더 향상시키고 부하를 줄이는 데 목적이 있다.

AI 시스템이나 기기를 활용하기 전에 사람의 손이 필수적인 업무를 전제로 한 증강지능 도입인지 사람의 도움 없이도 일을 완결할 수 있는 인공지능 도입인지 사전에 목적을 명확히 검토하여야 도입 후 원활하게 운용할 수 있을 것이다.

사람과 동등하거나 그 이상으로 정확한 판단을 할 수 있는 기계적인 '지능'과 하드웨어는 급속한 속도로 발전하고 있어 현재의 업무에 사람과 협업의 필요성 판단도 달라질 것이다.

특히 비즈니스의 생산성을 높이기 위해 기술 발전 정보를 수집하여 자사의 업무 프로세스 그리고 기계 및 장비의 현상과 이상적인 모습을 항상 재점검하고 시야를 확대하는 노력이 필요하다.

 

*참조 | https://protrude.com/report/augmented-intelligence/

*출처: http://www.k-smartfactory.org/index.php/information/ai/board_view?message_id=5591

*첨부:

(2024-07-11) 증강지능(AI)과 인공지능(AI).docx

0.41MB

 

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