2, AI 개발 프로세스(1/3)

2, AI 개발 프로세스(1/3)

 

 

 

1) 여러 가지의 기술이 AI의 진화를 지탱한다.

 

AI진화의 배경에는 기계학습과 디프러닝이라는 기술이 있었다는 것 또 AI에는 팽대한 학습데이터가 불가결하다는 것은 이미 소개하였다. 그러나 AI가 2000년대에 비약적으로 발전한 배경에는 디프러닝 외로 한 조건이 필요했다. 여러분은 <빅데이터>라는 말을 들어본 일이 있는가. 빅데이터란 일반적 데이터관리, 처리 소프트웨어로 다루기가 곤란할 정도의 거대하고 복잡한 데이터의 집합을 말한다.

AI학습에는 이 빅데이터가 불가결한 것이었다.

 

그러면 어느 정도로 거대한가? 여러분이 쓰고 있는 스마트폰의 기억용량은 얼마인가?

최신식이라면 32 GB(기가바이트)~64GB정도일 것이다.

PC는 어떠한가? 노트 PC라면 512 GB정도. 테스크탑 PC라면 1TB(테라바이트=GB의 약 1,000배)~2TB정도일 것이다.

그러나 여기서 말하는 빅데이터란 적어도 TB단위의 데이터가 최저한 필요해서 일반적으로는 베타바이트 단위(TB의 약 1,000배)의 데이터가 요구된다고 말한다.

 

그런데 이 정도로 거대한 데이터를 수집, 처리하기 위해서는 역시 기술적인 조건이 갖추어져야 할 필요가 있다. 하나는 인터넷이라는 인프라이다. 인터넷이 보급되었으므로 효율적으로 여러 가지 데이터를 모을 수 있게 되었다. 또 하드웨어의 진화도 불가결이다. 모은 데이터를 보존하기 위한 컴퓨터의 기억용량이 급격히 증가한 것, 데이터를 처리하는 속도가 대폭 높아진 것도 플러스의 재료가 되었다. 이들 조건이 2000년대에 정리되었으므로 AI는 비약적으로 진화할 수가 있게 된 것이다.

big data