인공지능이란?
인공지능이 다들 어떻게 정의되는지, 다양한 관점에서 항상 화두에 오르는 토론 주제중 하나인 것 같습니다.
AI의 대부인 John McCarthy는 AI를
"The science and engineering of making intelligent machines"
즉, "지능형 기계를 만드는 과학과 공학"
이라고 정의하였습니다.
인공지능은 다음과 같이 4가지 범주로 나누어진다고 많이 이야기 합니다.
인공지능의 범주-1 (Think Humanly)
인공지능은 인간 뇌기능 연구에 초점을 두었다는 인지과학적 접근이 있습니다. 많은 분들이 생각하시는 부분이랑 비슷하지 않을까 생각됩니다.
인간은 어떻게 사고하고, 인간의 뇌활동의 원리를 파악하여 기계도 인간과 같이 사고할 수 있지 않을까에 초첨을 둔 첫번째 접근입니다.
하지만 이 접근의 문제점은 현재까지 인간 수준의 보편적인 지능(general intelltigence)를 속시원하게 설명할 수 있는 이론이 존재하지 않는다는 것입니다.
인공지능의 범주-2 (Act Humanly)
인공지능 혹은 기계학습에 관심있는 많은분들이 시청하셨겠지만, 인간처럼 행동한다를 가장 쉽게 접근할 수 있는 영화는 2014년에 개봉한 이미테이션 게임(Imitation game)로 보실 수 있습니다.
컴퓨터과학 분야에서는 노벨상급의 앨런 튜링(Alan Turing)의 이야기를 담은 이야기입니다.
튜링 테스트는 사람과 누군가(인공지능 혹은 인간)이 대화하는 과정에서 인공지능과 인간의 구분이 불가능해지면, 성공적인 인공지능으로 판단하는 테스트입니다.
즉, 사람처럼 행동할 수 있는 기계에 초점을 맞춰 생각한 부분입니다.
Turing이 제안한 AI의 핵심 요소들은 Knowledge, Reasoning, Language understanding, Learning으로 결정하였습니다. 이 4가지 요소들이 적절히 적용해야, 인간처럼 행동할 수 있는 인공지능이 탄생할 수 있다고 말했습니다.
하지만 튜링테스트의 한계점도 반드시 존재합니다. 실제로 재현하기 매우 어렵고, 수학적 정의가 불가해 분석하기가 굉장히 어렵습니다.
여담으로, 연구원분들이나 석박사과정을 겪고계신 분들은 앨런 튜링의 COMPUTING MACHINERY AND INTELLIGENCE라는 논문은 꼭 한번 읽어보셨으면 좋겠습니다.
엄청나게 도전적인 논문이고, 서론부터 끝까지 굉장히 감명깊게 읽은 논문입니다. 논문 제목에 링크를 걸어두겠습니다.
인공지능의 범주-3 (Think Rationally)
이 부분은 논리적 기계에 초첨을 두었습니다. 다시 말하자면, 로직에 기반한 추론입니다. 모든 지식들을 이용하여 새로운 지식을 도출할 수 있는 모델들이 인공지능이라고 생각하는 접근입니다. 하지만, 인간의 뇌구조 원리도 아직 면밀히 파악되었지 않았을 뿐더러, 모든 지능적 활동 및 지식들이 로직에 의해 표현되기 굉장히 어렵습니다. 간단한 구현만으로도 로직이 매우 복잡한 형태로 자리잡습니다.
인공지능의 범주-4 (Act Rationally)
마지막 인공지능의 초점입니다. 목표를 최대화할 수 있도록 행동하는 기계입니다. 제가 생각하기엔 현대 인공지능의 구조는 이 접근법이 가장 설명하기에도, 현실적으로 구현하기에도 적합한 접근인 것 같습니다.
주어진 정보에 기반하여 목표를 최대로 달성하도록 설계됩니다. "Utility of Outcome"(결과에 대한 만족도)으로 표현될 수 있도록 하였습니다.
대표적인 예시로는 자율자동차, 로봇 청소기등이 제일 대표적인 예시입니다. 물론, 계산 복잡도가 매우 높아 완벽한 결과를 달성하기 어렵습니다. 앞으로 인공지능이 해결되어야 할 문제이지만 최근 경량화된 LLM모델들이나 계산 요소들을 줄여가는 새로운 알고리즘들이 등장하면서 조금씩 해결해 나가고 있는 모습을 볼 수 있습니다.
인공지능의 교과서를 작성한 S.Russell과 P.Norvig가 작성한 Artificial Intelligence에서는
"The study and design of intelligent agents, where and intelligent agent is a system that perceives its enviroment and takes actions that maximize its chances of success."
지능형 에이전트의 연구 및 설계는 지능형 에이전트가 환경을 인식하고 성공 가능성을 극대화하는 행동을 취하는 시스템이다. 라는 컴퓨터 과학분야의 초점도 있습니다.
인공지능의 지향점? Function-based Classification
인공지능이란 넓은 범주 안에 기계학습이 포함되어있고, 기계학습안에 작은 범주의 딥러닝이 있습니다.
WeakAI, StrongAI 두개로 분류되는데, WeakAI는 지능은 표출이 가능하나, 인간의 마음이나 인지능력은 필수적이지 않습니다. StrongAI는 인간의 지능수준이거나 그 이상의 능력입니다. 아직은 WeakAI단계가 대부분의 연구분야가 속한 범주입니다.
특화 AI -> 일반 AI -> 초지능 AI 순으로 3단계 발전 모델인데, 특화 AI수준이 현재 단계입니다. General-purpose한 AI는 아직 미완성 단계이지만 곧 나타나길 기대하겠습니다.
다음 포스트에는 인공지능의 범주안에 있는 Machine Learning(ML)의 기초를 다루도록 하겠습니다.
