AI란? 인공지능에도 급이 다른 인공지능이 있다?

 

AI가 발전하고, 바둑을 학습해서 선수를 이기고, 사람의 말을 이해하는 것처럼 답변하는 것을 보면서 조금만 더 발전하면 AI가 인간처럼 사고할 수 있을 거라고 오해하는 것을 듣는 때가 있다.

AI를 공부하고, 프로그래밍해 본 사람이라면, 피식해 보는 때가 있었는데,
한 달, 1년, 또 1년 지나면서 발전하는 기술을 지켜보니 기술 발전 속도가 심상치 않음은 느껴진다.

그런데도, 인간처럼 사고하는 AI가 되려면, 적어도 양자 컴퓨터가 상용화는 돼야 하지 않을까, 생각보다 꽤 오랜 시간이 있어야 될 것 같다고 생각해 본다.

 

 AI(Artificial Intelligence)란?

AI(Artificial Intelligence, 인공지능)은 사람이 만든, 만들어진 지능을 의미한다.

지능(Intelligence), 인간의 지적 능력을 더 풀어서 이야기하면, 새로운 대상이나 상황에 부딪혔을 때, 그 의미를 이해하고 합리적인 적응 방법을 알아내는 지적 활동을 말한다.

즉, 인공지능은 인간의 지능을 모방해 학습, 추론, 문제 해결, 패턴 인식 등을 수행하는 기술을 말하는 것이다.

 

AI의 역사

인공지능이라는 개념은 1950년대부터 시작되었다. 1956년, 다트머스 회의에서 존 매카시(John McCarthy) 등이 인공지능이라는 용어를 처음 사용하게 되었는데, 이후 기계 학습, 신경망, 전문가 시스템 등의 발전을 거치면서 현대 AI 기술이 탄생하게 된다.

물론 다트머스 회의 이전에도, 1940년대에도 인공지능과 관련된 언급은 있었는데, 신경학 연구에서 뇌가 뉴런으로 이루어진 전기적인 네트워크라는 입장을 보면서 인공두뇌학, 인공두뇌의 전자적 구축, 신경 네트워크 기계 등의 시도도 있었고, 1950년 앨런 튜링의 생각하는 기계의 구현 가능성에 대한 분석이 담긴 논문이 제시되기도 했다.

 

AI의 주요 기술

AI에도 다양한 기술이 있다. 

1. 기계 학습(Machine Learning)
   • 데이터에서 패턴을 학습하여 예측하거나 결정을 내리는 기술
   • 기계학습이라는 용어보다는 한국에서도 머신러닝이라고 더 많이 읽는다
   • 많은 매개변수를 넣어주면 스스로 규칙을 학습하는 방식
2. 딥러닝(DeepLearning)
   • 인공 신경망을 활용한 고도화된 기계 학습 기술
   • 머신러닝의 한 분야로 인간 두뇌의 복잡한 의사 결정 능력을 시뮬레이션하기 위한 기술
   • 번역해서 심층학습이라고도 하며, 입력층과 출력층 사이에 인공 뉴런을 여러 겹 쌓아 실제 두뇌처럼 동작하도록 기대하는 방법론
3. 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)
   • 인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술
4. 컴퓨터 비전(Computer Vision)
   • 이미지나 영상을 분석하여 의미를 추출하는 기술
5. 강화 학습(Reinforcement Learning)
   • 보상을 기반으로 최적의 행동을 학습하는 기술
   • 머신러닝의 한 영역으로, 현재의 상태를 인식하고 선택 가능한 행동 중에 보상을 최대화하는 행동이나 행동 순서를 선택하는 기술
   • 오른쪽 끝까지 가는 게임의 최종 보상을 승리라고 한다면, 오른쪽 끝까지 가기 위해 가장 빠른 길을 찾는 방법론

여러 가지 구분이 되지만, 결국에 AI라면 모두 필요한 기술이라고도 볼 수 있다.

보상을 기반으로 효율적이어야 하며, 이미지나 영상도 분석할 줄 알아야 하고, 사람의 말도 알아듣고, 끊임없이 학습해야 우리가 말하고, 기대하는 AI라고 할 수 있기 때문이다.

 

 

AI의 분류

AI는 지능 수준과 능력에 따라 다양하게 분류된다.

• ANI(Artifical Narrow Intelligence) 약한 인공지능
• AGI(Artificial General Intelligence) 범용 인공지능 또는 일반 인공지능
• ASI(Artificial Super Intelligence) 초지능 인공지능

ChatGPT가 나오고, 여러 나라에서, 여러 기업에서 OpenAI와 견주는 다양한 AI가 나오면서 경쟁을 하면서 발전해나가고 있다. AI는 사람의 말을 잘 알아듣고, 똑똑하게 답변하는 것 같다며, 많은 분야에서 큰 충격을 주고 있다.

어떤 질문을 해도 알아듣는 것 같은 GPT 같은 AI는, AGI 일까?

누군가에게는 놀랍게도, GPT 수준은 ANI, 약한 인공지능에 포함한다. 사람처럼 느껴지며, 사람처럼 보이고, 사람처럼 답변하는 것 같지만, 결국엔 생각할 수 없고, 학습된 내용대로, 확률적으로 정답에 가까운 선택을 하는 것이다.

 

과거, 구글링마저도 엄청난 노하우와 기술로 평가받던 시절, chatGPT 같은 인공지능이 나오면 시대가 어떻게 변할까 생각했던 것처럼, AGI가 나오려면 아직은 이른 시기이고, 연구 단계에 있다.

아이언맨의 자비스는 되어야 AGI 수준이라고 평가할 수 있는데, 초지능 인공지능이라니, 아직은 먼 이야기인 것 같다.

이런 시점에, AI가 세상을 지배하는 것 아니냐는 모습을 본다면, 아직은 아니라며 설명해주고 싶지만, AI의 환상과 동심을 지켜주며 맞장구를 쳐주는 사례도 있다.

AI의 활용 분야

ANI, 약한 인공지능이라고는 하지만, 그 약한 인공지능이 상용화되면서 엄청난 파급효과가 일어나고 있다. 대학생들의 과제를 AI가 하지만 구분하지 못하고, 대학교수 대신 AI가 학생들의 과제와 논문을 체점하고 검토하는 기사가 나오는 모습도 보인다. 개발자체도 AI의 도움을 받으면, 코드 자체를 만들어주기 때문에 엄청나게 효율적인 작업이 가능해졌다.

실생활을 넘어서 의료, 금융, 제조, 자동차, 소프트웨어 관리 등 다양한 분야에서 AI가 활용되기 시작했다.

질병을 진단하거나 처방하기도 하고, AI가 자동으로 투자도 해주며, 자동화 로봇이 사람 대신 일을 해주고, 자동차는 사람이 타지 않아도 자동으로 주행하며, 많은 업무가 AI를 활용하여 자동화되고 있다.

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주어진 단어에 응답하는 처음 챗봇을 경험해 본 사람이 있을 것이다. 그때만 해도, 와, 신기하다. 자동으로 답장을 해주네라면서 AI가 곧 세상을 지배하겠네 라는 농담(?)이 나오기도 했다.

사람들이 생각하는 인공지능(AI)은, 인공적으로 만들어진 지능이다.

결국 사람의 생각을 할 수 있는 컴퓨터, 로봇, 기계를 의미하는데,

요즘 잘 나오는 ANI(약한 인공지능)가 사람의 말을 이해하고 생각해서 답변하는 것처럼 느껴져서 기술이 완성 단계에 있다고 착각할 수 있다.

 

하지만, 2025년 아직까지는 우리가 생각하는 발달된 AI는 연구단계에는 있을지라도, 현존하지는 않고, 시간이 더 걸릴 것이다.

AI가 직접 생각이라는 것을 하는 것처럼 만들어지려면, 양자 컴퓨터라는 기술이 상용화되어 엄청난 연산이 가능해지던가, 지금까지 열리지 않은 새로운 지식과 기술이 발견되고 열려야 할 것이다.