인공 지능이란?

인공 지능(AI)은 동적 컴퓨팅 환경에 내장된 알고리즘을 생성하고 적용하여 인간의 지능을 모방하는 기초 지능입니다. 간단히 말해서 AI는 인간처럼 사고하고 행동하는 컴퓨터를 만들려고 합니다.

이 목표를 달성하려면 세 가지 핵심 구성 요소가 필요합니다.

• 계산 시스템
• 데이터와 데이터 관리
• 고급 AI 알고리즘(코드)

더 인간다운 결과를 원할수록 더 많은 데이터와 처리 성능이 필요합니다.

적어도 기원전 1세기 이후 인간은 인간의 두뇌를 모방하는 기계를 만들 가능성에 강한 흥미를 느꼈습니다. 현대에 들어서는 1955년에 존 매카시가 인공 지능이라는 용어를 만들었습니다. 1956년에 매카시는 다른 사람들과 함께 “인공 지능에 대한 다트머스 여름 연구 프로젝트(Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence)”라는 명칭의 컨퍼런스를 개최했고, 이 시작은 머신 러닝, 딥 러닝, 예측 분석, 규범적 분석의 탄생으로 이어졌습니다. 또한 완전히 새로운 연구 분야인 데이터 과학도 등장하게 되었습니다.

오늘날 인간과 기계 모두에서 생성되는 데이터의 양은 이 데이터를 흡수하고 해석하고 복잡한 의사 결정을 내리는 인간의 능력을 훨씬 넘습니다. 인공 지능은 모든 컴퓨터 학습의 기초이자 모든 복잡한 의사 결정의 미래입니다. 예를 들어 대부분의 인간은 3목두기(두 사람이 9개의 칸 속에 번갈아 가며 O나 X를 그려 나가는 게임)에서 이기는 방법을 알 수 있습니다. 여기서는 255,168개의 고유한 이동이 가능하고 이 중에서 46,080개는 무승부로 끝납니다. 그러나 500 x 10¹⁸, 즉 50,000경 이상의 서로 다른 이동이 가능한 체커에서 이길 수 있는 사람은 많지 않습니다. 컴퓨터는 이러한 조합과 순열을 계산하여 최상의 결정을 내리는 데 있어서 매우 효율적입니다. AI와 머신 러닝의 논리적 발전 그리고 딥 러닝은 비즈니스 의사 결정의 기반이 되는 미래 기술입니다.

AI는 금융 서비스 사기 탐지, 소매업의 구매 예측, 온라인 고객 지원 상호 작용과 같은 일상적인 시나리오에서 응용되고 있습니다. 다음은 몇 가지 예입니다. 

• 사기 탐지. 금융 서비스 업계에서는 두 가지 방법으로 인공 지능을 사용합니다. 신용 대출 신청의 초기 점수를 산정할 때 AI를 사용하여 신용도를 파악합니다. 보다 발전된 AI 엔진은 사기성 결제 카드 거래를 실시간으로 모니터링하고 탐지하는 데 사용됩니다.
• 가상 고객 지원(VCA). 콜 센터에서는 VCA를 사용하여 인간과 상호 작용하지 않고 고객의 문의를 예측하고 이에 응답합니다. 음성 인식은 시뮬레이션된 인간 대화와 함께 고객 서비스 문의의 첫 번째 상호 작용 지점으로 사용됩니다. 상위 수준 문의는 직원에게 전달됩니다.
• 웹 페이지에서 채팅(챗봇)을 통해 대화를 시작하는 경우 전문 AI를 실행하는 컴퓨터와 상호 작용하는 경우가 많습니다. 챗봇이 해석하거나 해결할 수 없는 문제에는 직원이 개입하여 사람과 직접 의사 소통하게 됩니다. 이와 같이 해석되지 않은 사례는 머신 러닝 컴퓨팅 시스템에 입력되어 향후 상호 작용에 대한 AI 애플리케이션을 개선하는 데 사용됩니다.

하이브리드 클라우드 환경의 데이터와 관련하여 최고 권위자인 NetApp은 데이터 액세스, 관리 및 제어의 가치를 잘 압니다. NetApp^® Data Fabric은 에지 장치, 데이터 센터 및 다양한 하이퍼스케일 클라우드를 아우르는 통합 데이터 관리 환경을 제공합니다. Data Fabric은 모든 규모의 조직에서 중요한 애플리케이션을 빠르게 실행하고, 데이터 가시성을 확보하며, 데이터 보호를 간소화하고, 운영 민첩성을 높일 수 있도록 지원합니다.

NetApp AI 솔루션은 다음과 같은 주요 구성 요소를 기반으로 합니다. 

• ONTAP^® 소프트웨어는 온프레미스와 하이브리드 클라우드 모두에서 AI 및 딥 러닝을 지원합니다.
• AFF All-Flash 시스템은 AI 및 딥 러닝 워크로드를 빠르게 처리하여 성능 병목 현상을 제거합니다.
• ONTAP Select 소프트웨어는 IoT 장치 및 집계 포인트를 사용하여 에지에서 데이터를 효율적으로 수집할 수 있도록 지원합니다.
• Cloud Volumes를 사용하면 새로운 프로젝트의 프로토타입을 빠르게 만들고 AI 데이터를 클라우드 간에 원활하게 이동할 수 있습니다.

이에 더해 NetApp은 빅데이터 분석과 인공 지능을 자체 제품 및 서비스에 통합하기 시작했습니다. 예를 들어 Active IQ^®는 수십억 개의 데이터 포인트, 예측 분석 및 강력한 머신 러닝을 사용하여 복잡한 IT 환경에 필요한 사전 예방적 고객 지원 권장안을 제공합니다. Active IQ는 다양한 사용 사례에 AI 솔루션을 구축할 때 사용하는 것과 동일한 NetApp 제품 및 기술을 사용하여 구축된 하이브리드 클라우드 애플리케이션입니다.