AI 아닌 AI가 점점 증가한다.

요즘 AI가 들어가는 제품들이 점점 늘어나고 있습니다.

모 광고를 보면 에어컨에 인공지능을 장착하였다고 하면서 사람들의 상황에 맞는 쾌적한 환경을 제공한다는 광고죠.
그런데 그 광고를 보고있으니 AI라는 말이 너무 쉽게 쓰여지는게 아닌가 하는 생각이 들더군요.
광고에서 나온 내용은 충분히 IoT 적으로 처리가 가능한데도 우리는 AI라고 언급하는것이 아닌가 합니다.

이것말고도 많죠. AI라고 부르면서 이런저런 수식어가 따라다니는... 

 그래서 AI를 어떻게 정의하는지 한번 봤습니다.(두산백과사전)
"인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력, 자연언어의 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술."

AI를 말할 때 항상 언급되는 단어가 학습이죠. 학습을 통한 추론...
그런데 우리들이 접하는 AI는 이 부분이 누락된 경우가 많이 있습니다.

예를 들어 진정한 AI 에어콘이라면 이런 단계를 거치게 될겁니다.
1. 기본적인 에어콘에 대한 성능을 학습한다.
2. 설치된 장소에 대한 정보를 학습한다. 그리고 그에 따른 냉방능력을 추론한다.
3. 설치된 곳에서 기본적인 상황학습을 시작하고 그에 다른 추론을 한다.
4. 추론을 바탕으로 시간, 사람 단위 실행을 한다.

대략 이정도인데... 중요한 것은 에어컨의 한계 즉 사람단위 냉방관리의 한계가 존재한다는 점이죠.
광고에서도 언급되지만 기존에 시원하게 있던 사람과 방금 밖에서 들어온 사람이 있다면 밖에서 들어온 사람을 위해서 냉방이 강하게 작동될 경우 결과적으로 기존사람들과는 맞지 않게 되죠. 그렇다고 개개인별로 냉방을 한다는 것은 개개인별 머리위에 에어컨이 있는것과 같아 질 수 있게 됩니다.

차라리 공간을 분리해서 기존 사람들과 밖에서 바로 들어온 사람간의 공간을 분리해서 운영하는 것이 더 효율적일 수 있겠죠. 단순하게 에어컨을 말하려는 것이 아닌 핵심은 AI를 언급하는 모든 제품들에게도 동일하게 적용되는 것이죠.

AI를 하려면 우선적으로 딥러닝에 대해서 이해가 되어야 하고 그걸 기반으로 제품이 되었든 서비스가 되었든 적용이 되어야 하는거죠. 지속적인 학습을 통해서 사람들이 언급하지 않아도 생각하지 않아도 그에 맞는 적절한 서비스를 지속적으로 제공해야 하는 것이죠.

학습되지 않고 컨디션에 따라서 서비스 하는 구조를 벗어나 이제는 보다 본질적인 서비스가 가능한 AI 즉 그저 포장만 잘된 것이 아니라 정말 기술적으로도 부족하지 않는 AI의 서비스가 더 많아졌으면 하네요.