인공지능 1장 - 인공지능 소개 (1) -

인공지능 1장

- 인공지능 소개 (1) -

 

일반인들에게 인공지능을 말하게 되면 알파고가 가장 익숙하게 떠올릴 수 있다. 이외에도 영화에 나오는 다양한 인공지능들이 존재한다. 아이로봇이라는 영화나 터미네이터나 트랜스포머와 같은 영화들에는 인공지능을 장착한 로봇들이 나타나게 된다. 인공지능이 이렇게 다양하게 사람들에게 익숙해져 있지만 실제로 인공지능이 무엇인가에 대해 설명을 하라고 하면 분명하게 대답하기 힘들다.

인공지능에 앞서 지능에 대해 알아보면 지능은 본능적이나 자동적으로 행동하는 대신에, 생각하고 이해하여 행동하는 능력을 말한다. 따라서 인공지능은 인공적으로 만들어진 지능이라고 할 수 있다. 인공지능을 기본적인 바탕을 생각해본 사람은 앨런 튜링이다. 튜링 테스트를 통해 지능의 조작적 정의를 내렸다. 조작적인 정의는 직접 측정할 수 없는 조건을 측정할 수 있는 조건으로 어떤 속성을 기술하는 것을 의미한다. 실제로 인공지능이라는 용어가 등장한 것은 1956년이다. 미국의 Dartmouth Conference에서 John McCarthy가 AI라는 용어를 제안했고 분야가 만들어지게 되었다.

인공지능에는 다양한 정의가 존재한다. 사람의 생각과 관련된 활동, 예를 들면 의사 결정, 문제 해결, 학습 등의 활동을 자동화하는 것이라고 불리기도 하고 사람이 하면 더 잘 할 수 있는 일을 컴퓨터가 하도록 하는 방법을 찾는 학문 아니면 지능이 요구되는 일을 할 수 있는 기계를 만드는 예술이라고 불리기도 한다.

인공지능에 대한 정의나 방향을 강한 인공지능과 약한 인공지능으로도 나눌 수 있다. 강한 인공지능은 사람과 같은 지능을 만들려고 하는 것이다. 마음을 가지고 사람처럼 느끼면서 지능적으로 행동하는 기계를 말한다. 추론, 문제해결, 판단, 계획, 의사소통, 자아의식, 감정 등등 다양한 기능들이 가능해야한다. 약한 인공지능은 특정 문제를 해결하는 지능적 행동을 의미한다. 사람의 지능적 행동을 흉내 낼 수 있는 수준으로 실제로 대부분의 인공지능의 접근 방향이라고 할 수 있다.

약한 인공지능을 테스트하는 방식으로 중국인 방 사고실험이 있다. 이 사고실험은 John Searle가 1980년에 제시한 방식이다. 방 안에 누군가 있는데 문 밑으로 중국어로 쓴 질문지를 전달한다. 방 안의 사람은 중국어를 전혀 모르는 사람인데 글자 모양에 따른 중국어 단어 조합 방법 매뉴얼을 참조하여 답변에 대한 단어를 조합하여 문 밖으로 내보낸다. 문 밖에 있는 사람은 문 안에 있는 사람이 중국어를 이해하는 사람이라고 생각하게 된다. 하지만 방안의 사람은 단지 흉내만 내고 이해하는 것은 아니다. 따라서 중국인 방 사고실험의 의미는 이해하지 못하고 흉내 낼 수 있어도 지능적인 행동을 하는 것을 의미한다.

1960년대 이전에는 Advice Taker로 공리 기반 지식표현 및 추론을 하는 인공지능과 Perceptron이라는 신경망 모델이 제시되었다. 또한 수단-목표 분석 기법으로 범용 문제해결을 목표로 한 GPS 개발을 하였다. 수단-목표 분석은 해결해야하는 문제를 상태로 정의하여 현재 상태와 목적 상태 간의 차이를 계산하는 방식이다. 목적 상태로 도달하기 위한 조작자 선택 및 적용하는 과정을 반복하여 진행된다.

1970년데에서 1980년대 초반에서는 일반적인 방법보다는 특정 문제 영역에 효과적인 방법을 찾는 연구를 진행하였다. 전문가 시스템으로 특정 영역의 문제에 대해서는 전문가 수준의 해답을 제공하는 인공지능에 대한 연구이다. 전문가 시스템 개발 도구를 개발하기 시작했다. 이에 대해서는 상업적으로 사용되어 성공을 거두게 된다. 예시로 MYCIN으로 스탠포드 대학에서 개발한 전염성 혈액 질환 진단과 PROSPECTOR로 광물탐사 데이터 분석과 같은 전문가 시스템이 등장했다.

1980년대 중반에서 1990년대에는 신경망 모델이 발전하게 되었다. 이전의 신경망 모델에서는 XOR에 대한 해결책을 낼 수 없는 신경망을 가지고 있어서 신경망을 사용하거나 발전시키지 않아 신경망의 암흑기라고 불렸다. 하지만 1982년도에 다층 퍼셉트론이라는 모델이 제안되며 신경망의 르네상스라고 불리며 신경망이 다시 떠오르게 되었다. 이후 오차 역전파 알고리즘으로 신경망이 더욱 견고한 기능을 수행하게 되었고 신경망에 대한 인지도의 확산이 더욱 커졌다.

2000년대 이후에는 에이전트, 시맨틱 웹, 기계학습, 데이터 마이닝, 심층 학습인 딥러닝과 같은 다양한 용어들과 기능들이 나오게 된다.