인공지능(AI)란 무엇인가? (2편)

인공지능이란 무엇인가? (ChatGPT의 답변 중 일부)

인공지능(artificial intelligence, AI)은 인간의 지능을 모방하여 컴퓨터가 사고하고 학습하며, 문제를 해결하고 결정을 내리는 능력을 말합니다. 인공지능은 기계 학습(machine learning), 자연어 처리(natural language processing), 컴퓨터 비전(computer vision) 등 다양한 분야에 적용될 수 있습니다.

3. 인공지능(AI)의 다양한 영역

인공지능(AI)의 연구가 활발해지면서 다양한 영역을 구성하게 되었습니다. 머신러닝, 딥러닝, 진화연산, 자연어처리 등 몇 가지 중요한 분야를 간략하게 소개합니다. 분야별로 보다 심도 있는 공부는 다음에 차례로 공부하고 소개하도록 하겠습니다.

 

1) 머신러닝(machine learning)

    머신러닝(machine learning)은 인공지능을 만들기 위해 기계, 즉 컴퓨터를 학습시키는 여러 방법에 대한 기술로서 '로봇공학', '제어계측공학'과 같은 학문의 영역입니다. 인공지능(AI) 중에서도 기계의 학습방법에 대한 이론과 실전을 다루는 분야로서, 기계가  어떤 지능을 습득하는 전 과정을 다루기 때문에 그 범위가 매우 넓습니다. 관련 분야로는 수학과 물리학뿐만 아니라 인문학, 언어학 및 사회학 분야에 이르기까지 광범위합니다.

머신러닝에는 다양한 방법이 있으며, 그중 중요한 한 가지 방법이 신경회로망(neural network)입니다. 신경회로망은 생물의 신경세포나 신경조직에서 힌트를 얻은 청보처리구조로서, 생물 또는 인간의 신경세포를 모델로 한 인공뉴런을 연결하여 만들어 놓은 것입니다. 신경회로망(neural network)은 머신러닝(machine learning)의 일종이기 때문에 신경회로망에 학습 데이터를 심어 데이터의 특징을 자동으로 학습할 수 있습니다.

 

2) 딥러닝(deep learning)

    딥러닝(deep learning)은 머신러닝의 하위 개념으로, 신경회로망을 여러 개의 층으로 연결시킨 인공 뉴럴네트워크(artificial neural network)를 많이 쌓아 올려서 만든 깊은 신경망(deep neural network)을 활용하여 규모가 크고 복잡한 정보의 처리가 가능하게 하는 학습 알고리즘입니다. 딥러닝 알고리즘은 다량의 데이터를 빠른 시간에 처리할 수 있게 해주는 획기적인 기술로서,  딥러닝 알고리즘이 나온 후에 머신러닝 분야는 비약적인 발전이 있었습니다. 딥러닝 알고리즘이 빅데이터 시대의 최적의 학습 알고리즘으로 선택되어, 이미지인식 음성인식, 영상인식 및 자연어처리 분야 등 거의 모든 분야에서 가장 많이 활용되고 있습니다. 최근에 우리에게 큰 영향을 주고 있는 챗GPT(ChatGPT)와 같은 대규모 언어 모델에서도 탁월한 성능을 내고 있습니다.

 

3) 진화연산

    진화연산(evolutionary computation)은 생물의 진화나 집단의 행동에서 힌트를 얻은 인공지능 기술입니다. 진화연산이란 생물집단이 세대를 거치면서 환경에 더 나은 상호작용을 하게 된다는 진화의 특징을 정보처리에 적용한 기술입니다. 전형적인 예로는 유전자 알고리즘(genetic algorithm)이 있습니다.

 

4) 떼지능

    떼지능(swarm intelligence)은 물고기나 새의 무리가 나타내는 지적 활동에서 힌트를 얻은 소프트웨어 기술입니다. 떼지능의 각 범주에는 더욱 세분화된 다양한 방법이 있다고 합니다. 예를 들면 입자군집 회적화(PSO; Particle Swarm Optimization)로 불리는 떼지능 방법은 공간 속을 날아다니는 입자의 시뮬레이션을 통해 함수의 최적값을 찾아내는 방법입니다.

 

5) 자연어처리(Natural Language Processing: NLP)

    자연어처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석하며, 생성할 수 있도록 하는 AI분야입니다. 자연어 처리는 언어 번역, 챗봇, 음성 비서 등에서 사용됩니다. 문서의 검색, 번역, 생성뿐만이 아니라 음성인식이나 음성합성도 자연어처리의 범주에 포함됩니다.

 

6) 이미지 인식(Image Recognition)

    이미지 인식(IR)은 인간이 가진 시각계의 역할을 모방하는 인공지능(AI) 기술입니다. 이미지 인식의 기초 기술은 문자나 숫자를 읽거나 제시된 이미지의 특징을 추출해서 그 이미지가 무엇인지를 판단하는 기능입니다. 또한 이미지의 의미를 파악해서 얻은 결과를 이용하여 정보를 처리하는 기능입니다 (이미지 이해).

컴퓨터 비전은 이미지와 비디오 등의 시각적 데이터를 해석하고 분석할 수 있도록 하는 AI분야입니다. 컴퓨터 비전은 물체인식, 이미지 및 비디오 분석, 자율주행 자동차 등에서 활용됩니다.

 

7) 에이전트(Agent)

    에이전트(Agent)를 기반으로 한 정보처리 모델은 상태(Status: 환경이 보유하는 환경의 상태)로 에이전트 행동에 따라 업데이트된다. 에이전트가 환경과 상호 작용을 하는 에이전트를 중심으로 하는 모델입니다. 에이전트는 오직 소프트웨어만으로 구성된 소프트웨어 에이전트와 실체가 있는 로봇으로 구분됩니다. 

 

4. 인공지능에 대한 2가지 관점

     인공지능(AI)에 대하여 공부하면서 인공지능을 바라보는 두 가지 관점이 존재하는 것을 알게 되었습니다.

인공지능 연구의 목적을 바라보는 관점에 차이가 있습니다.

 

1) 약한 AI(weak AI)

     인공지능의 다양한 영역을 공부하면서 보았듯이 모든 인공지능 기술은 컴퓨터 소프웨어 기술이다. 머신러닝이나 진화연산, 언어처리 등 인공지능 기술은 인간이나 생물의 지적 활동을 소프트웨어로 모방해서 만들어진 것이다. 다시 말해서 인공지능(AI)은 똑똑한 소프트웨어를 만들기 위한 목적으로 생물이나 인간의 지적 활동을 관찰하고, 그 결과로 소프트웨어 작성에 도움을 주는 기술이다. 이와 같이 인공지능(AI)을 소프트웨어 기술이라는 영역에 한정하게 하는 관점을 약한 AI라고 부르기도 합니다. 

 

2) 강한 AI(strong AI)

    한편, 인공지능이 인간이나 생물의 지성에서 얻은 힌트를 이용하는 단순한 소프트웨어 기술이라기보다는, 생물과 인간의 지능을 직접 구현하는 기술이라는 관점도 존재합니다. 다시 말해서 생물이나 인간의 지능과 지성을 인공적으로 만들어 내는 것에 목적을 두고, 인간이나 생물처럼 말하고 생각하고 창조할 수 있는 컴퓨터나 로봇 등을 구현하고자 하는 입장입니다. 이런 관점을 강한 AI라고 합니다.

    

지금까지 인공지능(AI) 개념과 영역에 대해 공부한 것을 정리해 보았습니다. 다음 편에서는 인공지능이 무엇인지에 대한 ChatGPT의 답변(국문 및 영문)을 보여드리고, 이어서 우리 생활 및 산업 속의 인공지능 활용 사례들과 인공지능이 발전해 온 역사를 차례대로 공부하고 정리해 보겠습니다. 

 

 

2023.05.02 - [분류 전체 보기] - 인공지능(AI)이란 무엇인가? (1편)