트렌드 인사이트 2030 by 로렌스 새뮤얼

[ 밑줄/연결 ]

 

기술 중에 지속적인 수요를 자랑하는 분야가 하나 있다면 그것은 바로 기계의 지능과 관련된 분야일 것이다. 

 

데이터 기반의 시나리오를 짜고 이를 능동적으로 관리하는 것이야말로 기술 영역의 또 다른 주요 이니셔티브이다. 

 

(자동화 Automation)

ㅇ 단순한 기계와 달리 자기 자신을 관리할 수 있는 능력을 갖춘 로봇이 등장하면서 인간은 일자리 이동의 가능성마저 빼앗길 위기에 처했다.

ㅇ 로봇은 인간과 기계 사이의 교차점이 만들어낸 필연적인 결과물이다. 

ㅇ 점점 더 자동화될 업무 환경에 대비하라. 

 

(생체인식 Biometrics)

ㅇ 생체인식이란 '기존에 입력된 물리적,행동적 생체 정보의 특성과 그 측정값을 통계적으로 비교 분석하여 특정인을 구별해내는 기술'을 뜻한다. 다시 말해서 본인이 어떤 사람이라고 주장하는 이가 실제로 그 인물인지 아닌지 확인하는 기술

ㅇ 각 개인의 지문과 손바닥 모양, 홍채, 안면, 심지어 걸음걸이는 저마다 다름

 

(지능 Intelligence)

ㅇ 점점 속도를 더해가는 자동화와 무인화가 일상의 윤곽을 완전히 바꿔놓을 것이다.

ㅇ 인공지능과 머신러닝의 최종 목표는 독립적인 의사 결정과 문제 해결 능력이다. 학자들은 기계에 추론 및 예측 능력을 심는 데 전념하고 있다.

ㅇ 인공지능의 기반은 데이터와 알고리즘이다. 

 

(예측 Predictives)

ㅇ 예측 분석이란 세 가지 질문에 대한 답을 찾는 과정이다.

(1) 과거에 무슨 일이 일어났으며 그 이유는 무엇인가? 

(2) 현재 어떤 일이 일어나고 있는가? 

(3) 미래에 어떤 일이 일어날 것인가? 

 

(양자 Quantum)

ㅇ 놀랍고도 정확한 일기 예보, 특정 환자에게 가장 적합한 약물을 추천하는 알고리즘, 스마트 교통 통제 기술 등 

ㅇ 양자 기술이 해결해줄 것으로 예상되는 결정적인 질문들 : 에너지와 헬스케어, 기후변화 등

 

 

[ 자평 ]

 

60대의 키워드에는 대체로 동의한다. 

필요에 의해 Chapter 6. 기술편만 주로 봤다.

 

사례난 전망은 2018년 당시 상황이라, 지금 보면 낡았다.