1. 인공지능의 개념
최근의 조사에 따르면 기계지능(machine intelligence) 분야 전문가들은 2050년이면 컴퓨터 가 인간 수준의 능력을 갖추고 그 30년 뒤에는 인간을 뛰어 넘을 것으로 예측하기도 합니다. 하지만 인간은 인간의 윤리적인 부분을 고려하면서 기계의 진화 속도를 조절할 수 있을 것이기 때문에 인간 수준을 뛰어 넘는 인공지능 개발은 인간 자신의 발전 없이는 이룰 수 없는 목표라 예상되기 때문에 인공지능은 문제를 찾고 다각도로 해결책을 찾는 과정이라 볼 수 있습니다.
인공지능이란 용어는 수학, 심리학, 컴퓨터공학 분야 학자들이 모인 1956년 다트머스 회의 (Dartmouth Conference)에서 '생각하는 기계'에 대해 의견을 나누면서 처음으로 등장했습니다. 인공지능은 4가지 기계 기술, 머신프로세싱(machine processing), 머신러닝(machine learning), 머신 퍼셉션(machine perception), 머신컨트롤(machine control) 기술의 융합이다. 다시 말해 인공지능은 인간의 학습능력과 추론능력 지각능력, 자연언어의 이해능력 등을 컴퓨 터 프로그램으로 실현한 기술을 말합니다.
즉 인간의 지능으로 할 수 있는 사고, 학습, 자기계발 등을 컴퓨터가 할 수 있도록 하는 방법을 연구하는 컴퓨터 공학 및 정보기술의 한 분야로서, 컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 모방할 수 있도록 하는 것을 인공지능이라 할 수 있습니다. 그러나 학문별 또는 학자 개인별로 AI를 추구하는 방향이 달라 인공지능에 대해 일치된 의견을 내놓지 못했습니다. 인공지능이 다방면에 걸쳐 있는 만큼 다양한 인공지능 기술이 개발되어 사용되고 있습니다. 머신 프로세싱은 무어의 법칙에 힘입어 빠르게 발전해왔습니다. 무어의 법칙은 “마이크로칩에 저장할 수 있는 데이터의 양이 18개월 또는 24개월 마다 2배가 된다”라는 경험칙이며 머신 러닝은 컴퓨터 스스로 패턴 인식을 통해 배우는 기술입니다.
인간의 두뇌를 흉내 낸 뉴럴 네트워크 알고리즘을 통해 데이터를 분석하고 처리합니다. 예를 들면, 컴퓨터 스스로 사람 얼굴을 알아 볼 수 있도록 가르칩니다. 놀라운 점은 컴퓨터 스스로 알고리즘을 통해 계층간 데이터의 처리 방법을 정한다는 것이다. 머신 러닝 기술이 적용되어 급속하게 발전하고 있는 또 다른 분야로 음성인식을 들 수 있습니다. 애플, 구글, 마이크로소프트도 투자에 열을 올리고 있습니다.
머신 퍼셉션은 사람, 사물, 행동 등을 정확히 식별하기 위해 디지털 데이터를 분석하는 기술 이다. 이는 카메라, 센서를 통해 얻은 데이터를 머신 러닝을 통해 식별합니다. 인터넷에 연결된 센서의 수가 현재는 5억개 이고, 2020년까지 20~30억개로 늘어날 전망입니다. 머신 퍼셉션 기술은 우리를 자율 기계, 기계간 대화가 가능한 세계로 인도해 줄 것입니다. 머신 컨트롤른 기계응답의 속도, 민감성, 기능을 강화하기 위해 더 좋은 재료와 제어장치를 통해 로봇 또는 다른 자동화 기계를 디자인하는 기술입니다. 많은 사람들은 이를 영화 “아이 로봇(I Robot)'처럼 사람 같은 인공지능 로봇을 다루는 기술로 여기지만, 이보다는 머신 컨트롤 기술을 적용한 인공지능은 우리 일상을 더 편리하고 풍요롭게 해 줄 수 있는 주변의 다양한 사물을 제어할 수 있는 기술이 될 것입니다. 네가지 기술의 발전과 융합을 통해 인공지능도 빠르게 발전할 것으로 예상됩니다. 발전된 기술은 다양한 서비스로 우리네 일상에 자리잡을 것이고, 나아가 인간이 판별하기 어려운 전문지식을 흡수해 도움을 주는 의료용과 법률용 안공지능의 개발로 확대될 것입니다.
2. 인공지능의 단계별 구분
인공지능의 광범위한 영역 때문에 인공지능은 다양한 형태로 정의합니다. 인공지능의 질적 완성도에 따라 분류해보면 크게 세 가지로 인공지능을 구분할 수 있습니다.
첫째, Artificial Narrow Intelligence(ANI)는 약한 인공지능(Weak AI)의 개념으로서, 한 분야 에 특화된 인공지능을 말합니다. 세계 체스 챔피언을 꺾은 인공지능은 오직 체스만 할 수 있다. 만약 다른 분야의 질문을 하면 멍하니 한 곳만 바라보고 있을 것입니다.
둘째, Artificial General Intelligence(AGI)는 강한 인공지능(Strong AI) 또는 인간 수준의 인공지능을 가리킵니다. 사람만큼 똑똑한, 인간의 지적 업무가 가능한 기계입니다. AGI는 ANI에 비해 훨씬 수준이 높을 것이다. 미국 델라웨어 대학 교수 심리학 교수인 린다 고트프레드슨 (Linda Gottfredson)은 지능(intelligence)을 판단, 계획, 문제해결, 추론, 이해, 학습을 할 수 있는 일반적인 정신 능력”이라고 묘사했습니다. 지능 활동을 인간처럼 쉽게할 수 있는 인공지능이 AGI입니다.
셋째, 영국 옥스퍼드 대학의 철학자 이자 인공지능의 사상가인 닉 보스트롬(Nick Bostrom)은 슈퍼지능(Superintelligence)을 “모든 분야에서 가장 우수한 인간 보다 더 똑똑하고 과학적 창의력과 지혜, 사회성 기술을 겸비한 지적 능력”이라고 정의했습니다. Artificial Super Intelligence (ASI)는 사람보다 더 똑똑한, 사람의 지적 수준을 능가하는 컴퓨터를 가리킵니다.
인공지능은 1950년대부터 관련 연구가 시작되어 발전해 왔으나, 기술적 한계에 부딪히면서 관련 연구 및 투자가 장기간 침체하고 있었습니다. 하지만 인터넷의 보급과 다양한 형태의 비정형 데이터(이미지, 동영상, 사회관계망 등)를 과거보다 쉽게 수집하고 분석할 수 있는 빅 데이터 처리 환경이 조성되고 있으며, 2006년 캐나다 토론토 대학 Geoffrey Hinton 교수가 제안한 기계학습 알고리즘의 하나인 딥 러닝(deep learning)의 등장으로 컴퓨터가 스스로 자질을 학습하고 인공지능을 설계함으로써 인공지능의 수준이 비약적으로 향상되었습니다.
정리해 보면 지금까지 우리는 첫 번째 단계인 ANI를 개발해왔고, 주변 곳곳에서 ANI 기술이 적용된 다양한 서비스를 사용하고 있습니다. 향후 인공 지능은 현재의 ANI에서 AGI를 거쳐 ASI까지 이어질 것이고, ASI가 실현되는 날이면 세상의 모든 룰이 바뀔 것으로 예상됩니다.
