인공지능(AI) 기술의 성장, 우리는 과연 어디까지 예측할 수 있을까? 국내 연구진은 2020년대 중반까지 바이오, 로봇, 자율주행차, 에너지 등의 기술이 인공지능을 활용해 크게 성장할 것이라고 예측한다. 인공지능이 중요한 화두로 떠오르면서 관련 교육에 대한 필요성도 강화되고 있다. AI 기술 역시, 결국 사람이 해야 하는 일이기 때문이다.
AI 산업에 대한 중요성 인식하게 된 이세돌 9단과 알파고의 대결
2016년 3월 9일은 우리나라 AI 기술 역사의 중요한 날로 기억된다. 바둑기사 이세돌이 인공지능 바둑 프로그램 ‘알파고’에 패배한 날이기 때문이다. 총 5번의 대국에서 이세돌은 1승 4패의 결과를 거뒀다. 단순한 암기와 계산이 아닌 고민과 상황 판단을 해야 하는 바둑이었기 때문에 그 충격은 더욱 컸다. AI가 사색과 사유, 판단과 같은 인간의 고유한 영역에도 진출 가능하다는 예측에 AI 산업에 대한 중요성을 인식하는 계기가 됐다. 그 후 약 4년이 지난 지금. AI 산업은 얼마나 더 발전했을까. 2030년까지 전 세계 기업의70%가 AI 기술을 활용할 것으로 분석됐으며, 애플과 페이스북, 아마존 등의 글로벌 기업들은 AI 기술을 결합한 사업들을 준비하고 있다. 짧은 시간 동안 AI 기술은 여러 산업에서 활용되며 우리의 일상 속으로 스며들어 오고 있다. 기술이 발전하고 새로운 사고방식을 요구하게 됨에 따라 AI 기술에 대한 교육이 중요해지고 있다. 이미 세계 여러 나라에서 학생들을 대상으로 AI 교육을 진행하고 있다.
AI 교육에 전 세계의 관심이 집중돼
미국의 스탠퍼드 대학교는 ‘인공지능 100년 연구’라는 프로젝트를 통해 인공지능과 관련된 주요 현황과 기술 발전 사항을 파악하는 중이다. 특히 주목해야 할 부분은 초중등 교육에서다. 현재 미국은 과학과 기술, 엔지니어링, 수학 등 융합 교육을 확대하는 중이다. 이제 필요한 건 암기와 계산이 아닌 다양한 개념과 원리를 융합해서 사고할 수 있는 능력이기 때문이다. 2030년까지 AI 분야 세계 1위 국가 달성의 목표를 가지고 있는 중국은 2018년 세계 최초로 AI 교과서를 발간하며 눈길을 끌었다. AI에 대한 관심을 갖도록 이끌어 향후엔 실제 제작하고 활용할 수 있도록 만드는 것이 교육 목표다. 일본 역시 올해부터 초등학생의 AI 교육을 의무화했으며, 매년 25만명씩 전문 인력을 양성한다는 방침을 내세웠다. AI에 대한 호기심부터 키우고, 점차 관심 영역을 확대해 전문적인 학습을 진행하겠다는 방침이 세 나라가 일맥상통한다. AI 산업의 선두주자로 나서기 위해 현재 가장 필요한 것은 전문 인력을 양산할 수 있는 교육이기 때문이다. 우리나라 역시 마찬가지다.
SW (소프트웨어) 교육을 통해 AI를 다룰 수 있도록
우리나라 역시 AI 교육 체계를 확대하는 중이다. 현재, 모든 국민이 AI를 잘 배우고, 활용할 수 있도록 하는 교육 체계를 마련하고 있다. 이에 따라 초등 저학년의 경우 놀이와 체험 중심의 SW, AI 커리큘럼이 편성되며 고학년과 중학생의 SW, AI 교육은 필수로 확대된다. 더불어 다양한 교과목에 소프트웨어와 인공지능 관련 내용을 담는 방안도 추진하고 있다. 이는 여러 가지 상황 속에서 인공지능의 개념을 적용해 보며 그 생각의 폭을 넓혀 주기 위함이다. 뿐만 아니라 학생들의 심화 학습을 위해 SW, AI 교육 중점 고등학교도 확충할 계획이다. 생애주기별, 직군별 교육 체계를 구축하여 모든 국민이 ‘디지털 리터러시(Digital Literacy, 디지털 기술에 대한 이해와 활용 능력)’를 키울 수 있도록 함이다. 이처럼 AI 전문 인력 향상을 위해 초등부터 여러 교육 과정이 진행됨을 알 수 있다. 이를 통해 학생들이 궁극적으로 키워야 할 역량은 무엇일까? 바로, ‘컴퓨팅 사고’와 ‘수과학적인 문제해결력’이다.
새로운 문제의 새로운 해결책을 찾아야 하는 AI, 열쇠는 ‘수학적 사고력’과 ‘과학적 탐구 태도’에
인공지능 기술에 대해 이야기하는 데, 수학‧과학적 문제해결력을 키워야 한다니 조금 의아해할 수도 있다. 관련 프로그램에 대해서만 학습하면 된다고 생각할 수 있지만, 사실 그렇지 않다. 기본적으로 AI 산업은 이때껏 경험해 보지 못했던 문제의 새로운 해결법 개발을 과제로 하기 때문이다. 해결책을 찾아 알고리즘을 만들고, 소프트웨어를 직접 설계하여 구현할 때, 기초 논리가 탄탄해야 원하는 값을 정확하게 얻을 수 있다. 따라서 논리성을 바탕으로 한 수학적인 사고력과 과학적인 탐구력은 AI 교육에 있어 가장 기본이면서도 필수 역량이다. 그러니 처음부터 너무 어려운 코딩 용어를 외우고 프로그래밍에 나설 것이 아니라, 우선 우리의 일상을 수과학적으로 바라보는 자세를 갖추는 것부터 시작해야 한다. 실생활에 숨겨진 수학‧과학 원리를 찾아내는 데 재미를 느낀다면, AI 교육에 임할 준비를 마쳤다고 볼 수 있다.
#와이즈만 #AI #AI와 #친해지려면 #수학과학에 #더많은 #관심을
AI 산업에 대한 중요성 인식하게 된 이세돌 9단과 알파고의 대결
2016년 3월 9일은 우리나라 AI 기술 역사의 중요한 날로 기억된다. 바둑기사 이세돌이 인공지능 바둑 프로그램 ‘알파고’에 패배한 날이기 때문이다. 총 5번의 대국에서 이세돌은 1승 4패의 결과를 거뒀다. 단순한 암기와 계산이 아닌 고민과 상황 판단을 해야 하는 바둑이었기 때문에 그 충격은 더욱 컸다. AI가 사색과 사유, 판단과 같은 인간의 고유한 영역에도 진출 가능하다는 예측에 AI 산업에 대한 중요성을 인식하는 계기가 됐다. 그 후 약 4년이 지난 지금. AI 산업은 얼마나 더 발전했을까. 2030년까지 전 세계 기업의70%가 AI 기술을 활용할 것으로 분석됐으며, 애플과 페이스북, 아마존 등의 글로벌 기업들은 AI 기술을 결합한 사업들을 준비하고 있다. 짧은 시간 동안 AI 기술은 여러 산업에서 활용되며 우리의 일상 속으로 스며들어 오고 있다. 기술이 발전하고 새로운 사고방식을 요구하게 됨에 따라 AI 기술에 대한 교육이 중요해지고 있다. 이미 세계 여러 나라에서 학생들을 대상으로 AI 교육을 진행하고 있다.
AI 교육에 전 세계의 관심이 집중돼
미국의 스탠퍼드 대학교는 ‘인공지능 100년 연구’라는 프로젝트를 통해 인공지능과 관련된 주요 현황과 기술 발전 사항을 파악하는 중이다. 특히 주목해야 할 부분은 초중등 교육에서다. 현재 미국은 과학과 기술, 엔지니어링, 수학 등 융합 교육을 확대하는 중이다. 이제 필요한 건 암기와 계산이 아닌 다양한 개념과 원리를 융합해서 사고할 수 있는 능력이기 때문이다. 2030년까지 AI 분야 세계 1위 국가 달성의 목표를 가지고 있는 중국은 2018년 세계 최초로 AI 교과서를 발간하며 눈길을 끌었다. AI에 대한 관심을 갖도록 이끌어 향후엔 실제 제작하고 활용할 수 있도록 만드는 것이 교육 목표다. 일본 역시 올해부터 초등학생의 AI 교육을 의무화했으며, 매년 25만명씩 전문 인력을 양성한다는 방침을 내세웠다. AI에 대한 호기심부터 키우고, 점차 관심 영역을 확대해 전문적인 학습을 진행하겠다는 방침이 세 나라가 일맥상통한다. AI 산업의 선두주자로 나서기 위해 현재 가장 필요한 것은 전문 인력을 양산할 수 있는 교육이기 때문이다. 우리나라 역시 마찬가지다.
SW (소프트웨어) 교육을 통해 AI를 다룰 수 있도록
우리나라 역시 AI 교육 체계를 확대하는 중이다. 현재, 모든 국민이 AI를 잘 배우고, 활용할 수 있도록 하는 교육 체계를 마련하고 있다. 이에 따라 초등 저학년의 경우 놀이와 체험 중심의 SW, AI 커리큘럼이 편성되며 고학년과 중학생의 SW, AI 교육은 필수로 확대된다. 더불어 다양한 교과목에 소프트웨어와 인공지능 관련 내용을 담는 방안도 추진하고 있다. 이는 여러 가지 상황 속에서 인공지능의 개념을 적용해 보며 그 생각의 폭을 넓혀 주기 위함이다. 뿐만 아니라 학생들의 심화 학습을 위해 SW, AI 교육 중점 고등학교도 확충할 계획이다. 생애주기별, 직군별 교육 체계를 구축하여 모든 국민이 ‘디지털 리터러시(Digital Literacy, 디지털 기술에 대한 이해와 활용 능력)’를 키울 수 있도록 함이다. 이처럼 AI 전문 인력 향상을 위해 초등부터 여러 교육 과정이 진행됨을 알 수 있다. 이를 통해 학생들이 궁극적으로 키워야 할 역량은 무엇일까? 바로, ‘컴퓨팅 사고’와 ‘수과학적인 문제해결력’이다.
새로운 문제의 새로운 해결책을 찾아야 하는 AI, 열쇠는 ‘수학적 사고력’과 ‘과학적 탐구 태도’에
인공지능 기술에 대해 이야기하는 데, 수학‧과학적 문제해결력을 키워야 한다니 조금 의아해할 수도 있다. 관련 프로그램에 대해서만 학습하면 된다고 생각할 수 있지만, 사실 그렇지 않다. 기본적으로 AI 산업은 이때껏 경험해 보지 못했던 문제의 새로운 해결법 개발을 과제로 하기 때문이다. 해결책을 찾아 알고리즘을 만들고, 소프트웨어를 직접 설계하여 구현할 때, 기초 논리가 탄탄해야 원하는 값을 정확하게 얻을 수 있다. 따라서 논리성을 바탕으로 한 수학적인 사고력과 과학적인 탐구력은 AI 교육에 있어 가장 기본이면서도 필수 역량이다. 그러니 처음부터 너무 어려운 코딩 용어를 외우고 프로그래밍에 나설 것이 아니라, 우선 우리의 일상을 수과학적으로 바라보는 자세를 갖추는 것부터 시작해야 한다. 실생활에 숨겨진 수학‧과학 원리를 찾아내는 데 재미를 느낀다면, AI 교육에 임할 준비를 마쳤다고 볼 수 있다.
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