Forrester Research가 선정한 주목받는 인공지능 기술 10가지

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Forrester Research가 선정한 주목받는 인공지능 기술 10가지

Marketcast 2017. 10. 18. 10:22

인공지능 기술 분야는 엄청난 홍보와 미디어의 관심증가, 수많은 신생기업의 등장과 대형 인터넷업체들의 인수경쟁등을 배경으로 최고의 인기를 구가하고 있다.

Narrative Science의 설문 조사에 따르면, 2016년 기업의 38%가 이미 인공지능을 사용하고 있으며 이 비율은 2018년 62%로 확대될 전망하고 있다.

Forrester Research는 2017년 인공지능 투자가 2016년 대비 300 % 이상 증가 할 것으로 예측하였으며, IDC는 인공지능 시장 규모가 2016년 80억 달러에서 2020년에는 470 억 달러 이상으로 성장할 것으로 예상하고 있다.

Forrester Research가 발표한 TechRadar 보고서를 바탕으로 인공지능 분야에서 가장 ‘Hot’한 AI 기술 10가지를 다음과 같이 소개하였다.

첫째, 자연언어생성(Natural Language Generation) : 컴퓨터 데이터에서 텍스트를 생성하며, 현재는 고객 서비스, 보고서 생성 및 비즈니스 인텔리전스 통찰력 요약에 활용하고 있다.

둘째, 음성 인식 : 인간의 말을 컴퓨터 응용 프로그램에 유용한 형식으로 변환하며, 현재는 대화식 음성 응답 시스템 및 모바일 응용 프로그램에 활용하고 있다.

셋째, 가상 에이전트 : 단순한 대화방에서부터 인간과 네트워크를 형성 할 수 있는 고급 시스템에 이르기까지 다양하며, 현재는 고객 서비스 및 지원 및 스마트 홈 관리자로 활용하고 있다.

넷째, 머신러닝 플랫폼 : 알고리즘, API, 개발 및 교육용 툴킷, 데이터 및 컴퓨팅 파워를 제공한 모델 설계,교육 및 응용 프로그램, 프로세스 및 기타 시스템에 활용하며, 현재는 광범위한 엔터프라이즈 응용 프로그램에서 사용되고 대부분은 예측 또는 분류 기능을 포함하고 있다.

다섯째, AI에 최적화된 하드웨어 : AI 지향 연산 작업을 효율적으로 실행하기 위해 특별히 설계되고 설계된 그래픽 처리 장치 (GPU) 및 어플라이언스이며, 현재는 주로 딥러닝 응용 프로그램의 차별화를 위해활용하고 있다.

여섯째, 의사 결정 관리 : AI 시스템에 규칙과 논리를 삽입하고 초기 설정/교육 및 지속적인 유지 관리 및 조정에 사용되는 엔진이며, 다양한 엔터프라이즈 응용 프로그램에서 활용되어 자동화된 의사 결정을 지원하거나 수행하고 있다.

일곱째, 딥러닝 플랫폼 : 인공 신경망으로 구성된 특수 학습 유형의 기계 학습 기술은 현재 주로 빅 데이터세트가 지원하는 패턴 인식 및 분류 응용 프로그램에 주로 활용하고 있다.

여덟째, 생체 인식 : 이미지와 터치 인식, 언어 및 신체 언어를 포함하되 이에 국한되지 않는 인간과 기계간의 자연스러운 상호 작용을 가능하게 하며, 현재는 주로 마켓 리서치에 활용하고 있다.

아홉째, 로봇 프로세스 자동화 : 효율적인 비즈니스 프로세스를 지원하기 위해 스크립트 및 기타 방법을 사용하여 인간의 행동을 자동화하며, 인간이 작업이나 프로세스를 실행하기에는 너무 비싸거나 비효율적인 부문에 적용되고 있다.

열째, 텍스트 분석 및 NLP : 자연어처리(NLP; Natural Language Processing)는 통계 및 기계 학습 방법을 통해 문장 구조 및 의미, 정서 및 의도에 대한 이해를 촉진함으로써 텍스트 분석을 사용 및 지원하며,사기 탐지 및 보안, 광범위한 자동화 보조 장치 및 구조화되지 않은 데이터 마이닝 응용 프로그램에 활용하고 있다.