인공지능 비즈니스 트렌드_테크니들
**AI ! AI ! AI !라 말하는데 현실에서 어떻게
구체화되는지 궁금해서 읽어보게 되었습니다.
구체적인 사업형태와 기업체를 알 수 있어서 좋았습니다.
인공지능에 대한 기술적 내용보다는 제목 그대로
비즈니스 모델과 그것을 현실화하고 있는 기업을
알 수 있었습니다.
읽다보니 인공지능자체에 대하여 궁금증이 많이 생기네요
빌 게이츠가 인공지능 필독서로 2권을 추천했는데
앞으로 읽어봐야겠습니다.
"마스터 알고리즘”, “슈퍼인텔리전스”입니다.
*One Big Message : 미래에는 인공지능이 당연시될 것이다
*One Action : 인공지능에 관한 책을 계속 읽어보기
*유용성(독서목적 관련) : 인공지능이 가지는 의미를 이해할 수 있음.
*핵심 키워드
-읽기 前 : 인공지능의 활용,인공지능의 영향, 미래사회상
-읽은 後 : 인공지능의 활용, 인공지능의 영향, 미래예측
*연관지어 읽고 싶은 책 : 마스터 알고리즘(페드로 도밍고스)
<중요구절>
머리말 _ 인공지능, 글로벌 비즈니스 트렌드가 되다
9..이 책은 인공지능 기술에 대한 책은 아닙니다
프롤로그 _ 구글, 아마존, 삼성은 왜 인공지능에 미래를 거는가
16..구글은 2014년 딥마인드를 6,800억원에 인수했다
Part 01. 인공지능, 비즈니스의 미래를 꿈꾸다
1. 다트머스 회의와 튜링 테스트 _ 인공지능의 과거와 현재
｜인공지능 이론의 창시자들
25..인공지능 개념은 영국 맨체스터대학의 교수였던
앨런 튜링이 1950년에 발표한 <계산기와 인간 지성>
이라는 제목의 논문에서 구체화되었다.
｜인공지능 비즈니스의 탄생
29..음성인식 서비스 ‘시리’와 ‘자율주행차’가 미 국방부,
방위고등연구계획국의 지원에 힘입어 만들어진 대표적인
인공지능 기술들이다.
｜인공지능 비즈니스의 현재
2. 시진핑 주석이 읽은 두 권의 인공지능 책 _ 인공지능의 개념과 기술 트렌드
｜인공지능을 바라보는 5가지 프레임
36..인공지능 연구자들 분류_by 마스터 알고리즘
-논리 중시하는 기호주의자
-연결주의자,뉴런과 시냅스가 활동하는 방식에서 힌트
-진화주의자;최종 도출 모델의 적합도가 중요
-베이지안;통계적 결론을 귀납적으로 도출
-유사주의자;데이터간 유사도 파악
40..인공지능 시스템이 생각과 행동을 어떻게
하는지_by ‘인공지능’
-인간처럼 행동하는
-인간처럼 생각하는
-합리적으로 생각하는
-합리적으로 행동하는
｜인공지능 기술의 최신 트렌드
｜머신러닝의 정의
44..주어진 데이터를 분석해 분류하거나, 미래에
새로 들어올 데이터의 결과를 예측하는 일을
컴퓨터가 스스로 최대한 잘 해낼 수 있도록
학습시키는 알고리즘을 뜻한다
｜딥러닝의 정의｜
46..뇌 신경망 구조에 착안하여 만든 머신러닝
기법 중 하나로, 머신러닝의 한계를 보완해
심도있는 분석을 시스템 스스로 할 수 있도록
만든 기술이다.
｜산업별 인공지능 트렌드
-금융; 개인별 맞춤형 마케팅이 가능해지는 것이다
금융 사기를 방지하거나 이상 징후를 파악하는
일도 머신러닝을 통해 보다 신속하게 할 수 있다
-교통;자율주행차
리테일 분야에서 아마존의 ‘이 제품 구매 고객이
구매한 다른 상품들 리스트’와 아마존고 사례
-의료; 진단 결과를 더 정확하고 빠르게 분석,
제약에서 시간과 조건들 줄일 수 있다.
개인의 비정형데이터의 수집 분석 사례
-엔터; 디즈니의 3D애니 제작, 스포츠에서
경기데이터 분석.
Part 02. 인공지능 기반의 최신 비즈니스 전략
3. 새로운 수익 모델을 정의하다 _ 글로벌 인공지능 기업들의 비즈니스 모델 분석
｜기존 시스템 부가형 비즈니스 모델
62..주로 CRM 고객관계관리에서 많이 사용
64..인공지능 챗봇
67..아마존 알렉사, 구글의 구글 홈,애플의 시리,
마소의 코타나 등이 있다. 유튜브와 틱톡
｜성능 향상형 비즈니스 모델
68..Computer Vision 시각인식 기술을 통해 혁신이
가능하다.
아터리스의 의료영상 진단용 웹 클라우드 서비스,
블루리버 테크놀로지 사례
｜자율 동작형 비즈니스 모델
73..인간의 제어 없이 사전에 인공지능에 프로그래밍된
알고리즘에 따라 결과물을 산출해낸다.
자율주행차, 드론,로봇,맵 서비스, 신약 디자인 등
AI 기반 신약 개발 스타트업 투자아twoXAR, 애텀와이즈
4. 가장 진보된 형태의 마케팅 _ IBM과 언더아머(Under Armour)의 만남
｜인공지능, 마케팅을 혁신하다
83..온라인 커뮤니티에서 언급되는 내용까지 분석해
트렌드 결과를 제공하기도 한다.
84..언더아머와 IBM의 협력사례;건강과
라이프스타일에 관한 맞춤형 정보 및 프로그램을
제공한다.
85..마케팅에서 챗봇의 중요성은 점점 더 커지고 있다.
86..고객 개개인에 맞춰 차별화된 가격을
제시하는 ‘다이내믹 프라이싱 Dynamic pricing’
전략의 중요성도 커지고 있다
｜알렉사와 시리 시대의 마케팅
92..지금까지 마케팅 플랫폼이 온라인과 모바일 기반으로
구성됐다면, 앞으로는 음성인식 관련 인공지능 플랫폼으로
확장될 것이다.
｜인공지능 마케팅의 파괴적 진화
96..광고 디자인뿐만 아니라 광고 카피를 작성해주는
인공지능 카피라이터도 있다.
97..감성을 자극하는 영역까지 인공지능이 대체할
가능성을 보여주었다.
｜인공지능 마케팅의 장단점
100..인공지능의 알고리즘이 항상 옳은 것도 아니다.
｜인공지능 마케팅의 미래
103..사물과 인간이 상호작용하면서 생성되는
데이터를 액티브 데이터라고 하는데, 인공지능을
활용하면 액티브 데이터의 실시간 분석이 가능하다.
104..일정한 패턴이 존재하고 반복적인 업무는
전부 인공지능이 대체하게 될 것이다.
그러므로 마케터 입장에서는 창의성을 발휘하는
작업에 더욱 몰두할 수 있는 여건이 조성된다
5. 인공지능을 무기로 선택한 기업들 _ 성공적인 디지털 트랜스포메이션을 위한 제언
108..제조,생산,물류,R&D,마케팅, 인사, 총무에 이르기까지
기업 활동의 전반에 걸쳐 디지털 트랜스포메이션이 일어나고 있다.
110..공장 등의 전통적 제조업이나 농업 역시 디지털
트랜스포메이션을 받아들이고 있거나 필요로 하는
산업이다.
｜인공지능 디지털 트랜스포메이션의 효과
112..GE는 산업 및 소비재 제품회사에서 ‘디지털 산업’
회사로 변신했고, 2016년에는 소프트웨어 판매로
70억달러의 매출을 기록했다.
115..상담사의 대화 내용을 학습한 로봇 상담사가
고객과 대화를 진행하는 형태의 서비스도 점점
고도화되어가고 있다.
-에스토니아; 세계 최초로 전자 영주권 제도를 도입,
인공지능의 법적 신분을 인정하는 법안을 추진.
-덴마크; 인공지능 기반 응급환자 발생 예측 기술을
개발해 실험 중이다
-인도; 센스포스 인공지능 연구소가 만든 챗봇 Eva는
85%이상의 정확도로 사용자 문의에 응답한 기록.
｜어떻게 인공지능 기업으로 변화할 것인가
앤드루 응의 인공지능 기업으로 변화: 가이드 라인
-작은 프로젝트부터 실행하라
-인공지능팀을 만들라
-기업전반에 인공지능 교육을 실시하라
-인공지능을 활용할 전략을 세워라
-커뮤니케이션 채널을 구축하라
정부와 신뢰를 쌓아가는 노력이 필요하다
｜인공지능 기반의 디지털 트랜스포메이션
125..가장 기본적으로 염두에 두어야 할 사항은
데이터 수집, 외부 데이터 연계와 처리, 분석에
이르기까지 ‘데이터 라이프 사이클’을 이해하는
것이다.
126..이를 활용하며 인공지능의 장단점을 이해하는
것은 결국 사람이다.
127..인공지능에서도 레시피라고 할 수 있는 기본 아키텍처와
디자인 패턴 등이 있다.
｜인공지능 도입 프로세스
130..처음부터 너무 높은 수준에서 시작할 필요는 없다
｜인공지능 디지털 트랜스포메이션의 미래
6. 인공지능 시장의 최신 투자 트렌드 _ 미국과 중국 기업들의 인공지능 스타트업 인수 전략
｜인공지능 분야의 인수합병 사례
138..*구글; 음성과 이미지 인식의 DNN리서치, 영국의
딥마인드, 자연어 처리 전문 스타트업 API.ai 등
*애플; Siri.Inc, 음성인식률 향상위한 노바우리스 테크놀로지,
보컬IQ, 안면인식 기술 폴라로즈, 비정형데이터 처리의
래티스 데이터, 안면인식기술의 리얼 페이스 등
*아마존; 홀푸드마켓, 온라인 의류업체 자포스, 개방형
자연어 데이터를 공급하는 디파인드크라우드, 사용자
편의 제공을 위한 시멘티카 랩스 등
｜구글이 진짜 노리는 것
146..구글은 제품이나 서비스에 투자한 것이 아니라,
그 회사가 보유한 우수한 과학자들을 데려오는 데
수천억 원을 쓴 것이다.
147..우버는 심지어 회사형태를 갖추지도 않은 학교
연구팀을 통째로 자사의 인력으로 스카우트하기도 했다
｜아마존과 마이크로소프트의 선택
151..클라우드와 인공지능의 결합을 보여주는
대표적인 기업은 구글과 아마존이다.
153..인공지능 기술을 비롯하여 클라우드 서비스내에서
얼마나 다양한 애플리케이션을 제공하는지 여부가
향후 클라우드 산업 주도권의 핵심이 될 것으로 예상된다.
｜폭발적인 중국의 인공지능 분야 인수합병
154..주목할 만한 분야는 단연 안면인식 분야다.
156..센스타임은 화상인식 분야에서도 앞선
기술력을 가지고 있다.
｜국내의 인공지능 분야 인수합병
161..네이버도 자체 네이버 클라우드 플랫폼을 통해
최근 인공지능 기술을 공개하고 서비스를 시작했다.
글로벌 선두업체들처럼 기본 인프라뿐만 아니라
Paas,Saas 등의 라인업을 구축하려고 노력중이다.
165..인공지능 기술의 기반이 되는 데이터 측면에서
표준화된 데이터 인프라가 현저하게 부족한 것도
문제점으로 지적되고 있다.
166..애플과 구글은 주요 기능의 오픈소스 소프트웨어를
제공해 자연스럽게 플랫폼 생태계를 넓히는 동시에
시장을 장악했다.
Part 03. 인공지능 혁신의 3가지 열쇠, 특허·연구·협력
7. 글로벌 기업들의 인공지능 특허 전략 _ 미국과 중국의 두 번째 무역전쟁
171..특허출원 동향을 보면 인공지능 연구개발의
트렌드 파악이 가능하다.
｜인공지능 관련 국제 특허출원 동향
｜국가별 특허출원 동향
175..중국의 특허출원 총 4,673건의 특허출원 중에서
대학이 1,469건으로 가장 많고, 연구소도 297건으로
꽤 많다는 점이다.
｜인공지능 관련 상위 15개 주요 출원인
176..바이두는 바이두 명의의 다양한 법인들을
통하여 출원하고 있다.
178..모든 출원인이 미국에 가장 많이 출원했다.
｜주요 특허출원인의 연도별 분석
｜업종별·국가별 인공지능 특허출원 분석
181..중국에서는 스마트 그리드 관련 전력 업체들이
인공지능과 관련된 출원을 많이 하고 있다.
183..한국과 중국의 업체들은 분야를 막론하고
인공지능이라는 용어를 사용하고 있다.
｜글로벌 기업들의 인공지능 특허출원 분석
-바이두; 주로 정보검색, 자연어 처리 및 음성인식에
출원을 집중하고 있다
-IBM; 출원의 상당수가 인공지능 모델링에
집중되어 있다.
-마소; 인공지능 모델링에 집중,인공지능의
아키텍처 설계에 대해 오래전부터 충실하게
준비해왔다
-구글; IBM과 마소와 유사한 동향
189..출원패턴으로 볼 때 바이두는 향후에
기술적인 장벽에 가로막혀 한계를 노출할
가능성도 있다.
8. R&D 없이 불가능한 인공지능 _ 구글, 연구소 이름을 Google AI로 바꾸다
192..인공지능 비즈니스는 노동력이나 원료만으로는
이익을 창출할 수 없는 전형적인 지식 집약 산업이다.
｜구글
197..구글 인공지능 연구에서 주목할 부분은
인공지능 개발에 대한 윤리의식이다.
｜페이스북
201..안면인식, 이미지 분석, 언어 번역, 악성 댓글
차단 등 SNS와 관련된 소프트웨어 중심의 연구
성과를 많이 발표하고 있다.
｜IBM
202..머신러닝이라는 용어도 IBM 덕분에 탄생했다
｜마이크로소프트
207..스탠퍼드대학에서 진행한 ‘AI 100’연구,
인공지능이 인간의 삶과 사회에 어떤 영향을 미치는지
분석하고 예견하는 것을 목표로 한다.
9. 미래 인공지능을 위한 산학 컬래버레이션 _ IBM과 MIT, 구글과 칭화 대학, Uber와 토론토 대학
209..기업이 보유한 방대한 데이터와 대학의
우수한 연구 인력이 만날 때 가장 큰 시너지
효과를 낼 수 있다.
｜IT 기업과 대학의 윈윈게임
｜두뇌 유출? 두뇌 공유!
212..틀을 깬 산학협력 트렌드를 이끄는 기업은
바로 페이스북이다.
｜인공지능 시장과 대학의 역할
214..산학협력이 인공지능 비즈니스에 필요한
또 다른 중요한 이유는 대학이 새로운 시각과
접근방법을 제공하기 때문이다.
｜인공지능 시장의 컬래버레이션
218..MIT-IBM 왓슨 AI연구소가 특히 중점적으로
연구하는 영역은 ‘브로드AI’이다. 다영역, 다성능
인공지능을 말한다.
222..아마존의 인공지능 산학협력의 특징은
알렉사가 강조된다는 것이다.
외부개발자들이 알렉사를 활용해 개발 및 연구를
용이하게 할 수 있도록 많은 노력을 기울인다.
226..인공지능 관련 산학협력이 전통적으로
활발하게 이루어지고 있는 국가 중 하나가 바로 캐나다이다
데이터가 풍부하고 다문화정책으로 데이터의 다양성도
확보되어 있다.
229..칭화대학은 2018년에 인공지능 연구소를
설립했다.
｜인공지능 산학협력의 3가지 키워드
-공유;기업,대학,정부 등 공유노력
-융합;컴공,심리학,뇌과학, 인문사회학,생물학 등 접목
-전략;해당지역의 사업과 밀접한 연관위해 특정지역의
대학과 파트너십 체결 등
Part 04. 글로벌 인공지능 시대를 대비하라
10. 영향력에 비례하는 인공지능의 리스크 _ 인공지능, 믿을 수 있을까?
｜직업이 사라져 간다
242..인공지능 기술이 고도화되면서 챗봇 서비스에도
많은 변화가 일어났다.
243..법률 서비스 스타트업 로긱스가 뛰어난 실력을
가진 20명의 변호사를 상대로 벌인 ‘판례 찾기 및
분석’ 대결에서 정확도와 신속성 모두 완승을 거뒀다.
｜과연 데이터를 신뢰할 수 있는가?
247..의료분야에서 사용되는 빅데이터는 환자의
건강과 생명에 직결되어 있기에 데이터의
신뢰성 확보가 필수적이다.
｜인공지능, 해킹 그리고 사이버 보안
｜인공지능 알고리즘의 오류
254..인공지능의 알고리즘은 복잡한 연산 과정과
분석 절차를 거치기 때문에, 사람이 짧은 시간
안에 알고리즘 전체를 이해하기 어렵다.
11. 인공지능 시대와 정부의 역할 _ 미국 하원의 인공지능 관련 보고서
｜필연적인 인공지능 정책
｜각국 정부의 인공지능 기술 지원 현황
-미국; 2018년 9월에는 미 국방고등연구계획국DARPA이
향후 5년간 인공지능 연구개발에 20억달러의 예산을
투자할 것이라 발표했다.
-중국; 베이징에 21억 달러를 들여 인공지능 기술단지를
설립할 계획이다
-한국; 2022년까지 인공지능 대학원 신설을 추진하고,
1,400명의 인공지능 인력을 양성할 계획이다
｜인공지능 비즈니스를 위한 새로운 규제
267..미국 식약청은 의료 분야에 빅데이터와
인공지능 기술을 적용하는 데 필요한 가이드라인
마련 작업에 이미 착수했다.
268..2018년 4월 FDA는 인공지능 소프트웨어를
이용하여 당뇨성 막망병증을 진단하는 의료기기를
승인했다.
｜리스크에 대비하는 정부 정책
269..미국 의회에서 발간한 인공지능 관련 백서
<기계의 부상> 참조.
271..2017년 맥킨지의 보고서는 미국인 47%가
일자리를 잃게 될 것이라 예상했다.
273..데이터의 질이 무엇보다 중요하다. 그러나
종종 데이터에는 편견이 개입한다.
12. 인공지능 비즈니스와 리더십 _ 2019년 MIT가 인공지능 대학원을 개설하는 이유
277..2030년 약1,700조 원 규모에 달할 것으로
예상되는 인공지능 시장.
｜인공지능 분야의 생태계
｜격렬해지는 인공지능 인재 확보 전쟁
283..과학기술정보통신부가 2018년 12월26일에
‘4차 산업혁명 선도 인재 집중양성 게획’을 발표했다
｜인공지능 스타트업 동향 : 미국의 강세와 중국의 성장세
289..아직도 인공지능 비즈니스가 무엇인지
그 실체는 모호하다. 다만 인공지능의 잠재력이
가공할 만하다는 것만은 확실하다.
