1-1 문제 식별 및 해결 목표 정의

학습 목표

• 인공지능을 통해 해결해야할 문제를 식별할수 있다
• 식별한 문제를 해결하기 위한 목표를 정의할 수 있다.

필요 사전 지식

1. 모델에 존재 및 잠재하는 문제 정의

• 인공지능 모델의 문제 정의
• 정의 된 문제에 기반한 개선형 후보 모델 도출

2. 인공지능에 대한 전반적 이해

- 가. 용어 정리

인공지능은 사람의 지능 활동을 컴퓨터를 통해 자동화한 것.

- 나. 러셀과 노빅이 구분한 인공지능의 분류 기준

• 사고
• 행동
• 인간과의 유사성
• 합리적 사고 및 행동

- 다. 인간과의 유사성에 따른 인공지능의 분류 기준

• 약한 인공지능 (Weak AI)

1. 사전에 정의된 규칙에 따라 특정 분야에 한정된 문제만을 해결하는 수준
2. 대표적인 사례로 지능형 CCTV 서비스, 인공지능 언어 번역, 스팸 필터링 등이 있음

• 강한 인공지능 (Strong AI)

1. 실제 인간과 같은 인지 능력, 지성과 감정, 자의식을 갖추며 스스로 문제를 해결할 수 있는 수준의 인간형 인공지능 임.
2. 계획, 추론, 판단, 문제해결, 의사소통, 양심, 지혜, 신념 등 인간의 모든 지능적 요소를 포함하며 학습함
3. 대표적인 사례로 공상 과학 매체 속에서 묘사되는 인공지능을 꼽을 수 있음.

• 초 인공지능 (Super AI)

1. 사고와 행동 모든 면에서 인간의 능력을 능가하는 초인적 존재.
2. 앞서 기술한 강한 인공지능 단계에 진입하면, 초인공지능 단계의 발전은 가능하다고 볼 수 있다.

3. 목표 설정 방법론(OKR)에 대한 이해

- 가. 목표 설정 방법론이 무엇인가?

• 목표
  조직이 달성하고자 하는 목표와 결과를 정의 및 추척하기 위함이다.

• 방식
  정의된 목표(Objective)와 3~5개의 핵심 결과(Key Result)로 구성된다.

• "목표" 란?
  목표 설정 방법론에서의 목표는 좌우명에 가까우며 정량적 목표가 아닌 누구나 이해할 수 있는 직관적인 언어를 사용하는 것이 이상적이다.

• "핵심 결과" 란?
  핵심 결과(지표)에 비로소 정량적 목표가 들어간다, 일반적으로 사용량, 수익, 만족도 관점에서 한개씩 선택 및 기술하는 것이 이상적이다.

- 나. 목표 설정 방법론의 활용 방법

1. 원하는 목표 설정.
2. 그 목표의 달성 여부를 판단할 수 있는 핵심 결과를 정의 및 설계.
3. 핵심 결과의 정량적 수치를 목표 수준으로 설정.
4. 핵심 결과에 대한 목표 수준을 달성하는 과정을 효과적으로 관리.

- 가. 목표 설정 방법론의 수행 순서 (3.27~)

• 인공지능 모델을 통해 해결해야 할 문제를 식별한다.

  • 비즈니스 목표와 해결해야 할 문제를 도출한다.

    1. 비즈니스 목표 설정(예. 지능형 콜센터, 이미지/비디오 분석 등)
       
    2. 해결해야 할 문제를 설정(예. 잠재 고객에게 관련성 높은 광고를 대량으로 노출하고자 함, 인공지능을 이용하여 신약을 만들고자 함.)

  • 인공지능 문제를 식별 한다.

    1. 인공지능 적용 필요성 판단
       

    2. 인공지능 적용 가능성 판단
       

    

• 식별된 목표에 대한 해결 목표를 정의한다
  1. 문제의 현황을 파악한다.
  

  2. 해결 목표를 도출하기 위한 회의를 진행한다.
     
  3. OKR(프레임워크)를 이용하여 목표(objectives)를 설정한다
     
  4. 목표에 대한 핵심 결과를 설정한다.