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그러나 빅데이터 분석이 제대로 되기 위해서는 단순히 데이터만 많으면 되는 것이 아니다. 빅데이터를 적절하게 분석할 수 있는 소프트웨어가 필요한데, 최근에는 그와 같은 소프트웨어의 결정체로 인공지능(AI: Artificial Intelligence)와 딥러닝(Deep Learning)이 함께 요구된다. 이세돌 9단과 알파고의 인간과 인공지능의 바둑대결에서 인공지능인 알파고가 4대 1로 인간 전문가인 이세돌 구단에게 승리한 바둑대결은 인공지능과 딥러닝의 발전수준이 이미 상당한 정도라는 것을 입증해 주었다. 알파고는 빅데이터 분석을 통해 수많은 바둑기보를 분석하고, 딥러닝을 통해 우주의 원자보다 많다는 바둑의 경우의 수를 넘어 인간의 직관력까지도 모방할 수 있게 된 것이다. 그런 차원에서 범죄예방을 위해 무수하게 많은 관련 데이터들을 분석하고, 처리하기 위해서는 인공지능과 딥러닝의 활용은 불가피하다고 할 것이다. 앞서 언급한 ‘샌프란시스코 범죄 분류(crime classification)’ 프로젝트도 재료는 빅데이터이지만 그것을 분석한 것은 인공지능이다. 그러므로 빅데이터를 통해 경찰이 보유하고 있는 정보와 외부로 공개된 정보가 재료가 되고, 인공지능이 그것을 분석하여 범죄의 장소와 시간, 유형을 도출해 내고, 딥러닝을 통해 효과적인 범죄예방 방법을 제시하여 범죄에 대응할 수 있는 것이 더 이상은 ‘마이널리티 리포트’ 속에만 존재하는 것은 아니다.
범죄예방을 위해 많은 데이터를 분석하고 처리하기 위해 인공지능과 딥러닝의 활용이 불가피하다. 예를 들어 샌프란시스코 범죄 분류 프로젝트를 보면 빅데이터를 갖고 있지만 그것을 분석하는 것은 인공지능이다. 경찰이 보유한 정보와 외부 공개 정보가 재료가 되어 인공지능이 분석 범죄장소와 시간 유형을 도출 딥러닝을 통해 범죄예방 방법을 제시하여 대응하는 것은 비현실적이 아니다.