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최근 수정 시각 : 2024-11-03 17:36:42

약인공지능

인공지능의 단계
약인공지능 강인공지능
( 인공 일반 지능, 인공 의식) 		초인공지능
( 인공지능 특이점)

1. 개요2. 상세3. 종류4. 관련 문서

1. 개요

弱 人 工 知 能 / Weak AI

약한 인공지능은 사진에서 물체를 찾거나 소리를 듣고 상황을 파악하는 것과 같이 기존에 인간은 쉽게 해결할 수 있으나 컴퓨터로 처리하기에는 어려웠던 각종 문제를 컴퓨터로 수행하게 만드는데 중점을 두고 있다. 한참 막연한 인간 지능을 목표로 하기보다는 더 현실적으로 실용적인 목표를 가지고 개발 되고 있는 인공지능이라고 할 수 있으며, 지능을 가진 무언가라기보다는 특정한 문제를 해결하는 도구로서 활용 된다.

2. 상세

컴퓨터는 인간과 비교했을 때 압도적인 계산속도, 기억능력, 정확성, 근면성 등의 장점을 가지고 있다. 게다가 현대의 컴퓨터는 그 성능이 너무나 압도적이여서 매우 넓고 실감나는 3차원 공간을 무리 없이 표현할 수 있고 천문학적인 수의 데이터를 기억하고 신속하게 검색할 수 있으며, 수백 수천명의 이용자들에게 365일 내내 중단 없이 서비스를 즉시 제공할 수도 있다. 이젠 그냥 컴퓨터가 없이는 인류 문명이라는 것 자체가 설명이 안 될 정도다.

그러나 이렇게 신과 같은 정보 처리 능력이 있음에도 인간의 모든 행위를 수월하게 하지는 못한다. 물체 인식, 음성 인식, 문자 인식 등은 컴퓨터에겐 무척 어려운 일이다. 천원 들고 집 앞의 슈퍼마켓에서 껌 한통을 사오라고 심부름을 시키려면 어떻게 해야 할지 감도 안잡히고, 자연어 처리 같은 작업은 컴퓨터한테 시킬 바에야 내가 그냥 컴퓨터 본체에 들어가고 싶을 지경이다. 하지만 인간은 이런 작업을 크게 힘들이지 않고도 쉽게 할 수 있으며, 심지어 스스로도 이런 일을 어떻게 해낼 수 있는지 알지 못한다. 이런 차이가 발생하는 이유는 컴퓨터에 지능이 존재하지 않기 때문이다. 컴퓨터는 인간이 설계한 알고리즘을 초고속으로 처리하고 지시에 맞게 데이터를 기억하고 기억해내는 것은 가능하지만 이런 방대한 양의 데이터들의 의미를 인간처럼 이해하고, 인식하고, 축적하고, 새로운 결론을 도출해내지는 못한다. 그저 수도관을 지나가는 물처럼 빠르게 정해진 일을 하고 치워버리는 것에 능숙할 뿐이다.

하지만 컴퓨터가 대중화 되고 정보 기술이 발달하면서 산업에서는 인간 스스로도 어떻게 하는지 잘 모르는 일을 컴퓨터에게 요구하기 시작했다. 그런데 이런 일을 하기 위해 인간과 같은 고수준의 지성체를 구현해낸다는 것은 너무나도 막연한 일이고, 아예 불가능한 일이라는 주장도 있었다. 그렇다면 이런 작업을 컴퓨터가 처리하게 하는 것이 정말로 불가능한 일일까? 그렇지 않다. 모로 가도 서울로만 가면 된다는 속담이 있지 않은가? 차량 번호판을 인식하기 위해서 인간의 뇌를 통째로 뜯어 볼 필요는 없다. 카메라로 이미지를 얻은 뒤에 그 이미지에서 번호판을 이리저리 잘 분석해 제대로 된 결과를 얻기만 하면 되는 것이다. 인간의 지적 능력은 매우 강력하지만 범위를 매우 좁게 제한한다면 충분히 컴퓨터의 정보처리능력으로 구현할만한 작업이 된다. 이런 개념 아래 만들어지고 활용 되는 것들이 바로 약인공지능이다.

위의 정의로 따져보면 현재까지 인간이 만들어낸 모든 인공지능은 약인공지능이라고 볼 수 있다. 지금까지의 인공지능으로 개발된 물건들은 미리 정의된 알고리즘, 방대한 데이터를 토대로 비교적 지능적으로 보이는 행동이나 결정을 할 수 있게끔 구현한 수준이다, 인공지능이 스스로 규칙을 찾아내서 문제를 해결할 수 있어도 왜 그렇게 해결했는지를 알 수가 없으며. 제한된 범위에서만 문제를 해결할 수 있을뿐이다.

현재는 입력과 시간에 따라 더 나은 출력을 내는 "학습"이 구현되면서 제한적인 분야에서 인간을 능가하거나 유사한 성능을 보이는 프로그램이 속속 등장했지만 이것도 결국 인간의 학습 능력의 극히 일부를 구현해낸 것에 불과하므로 이런 물건들을 인간과 같이 바라보는 것은 매우 곤란하다. 예를 들면 프로 기사보다도 훨씬 바둑을 잘 두는 알파고도 결국 " 바둑 두기"와 " 바둑 더 잘 두기"라는 인간의 능력 극히 일부를 흉내냈을 뿐이며 학습 범위와 활용력도 대단히 제한적이라서 장기를 두게 할 수도 없고 바둑의 룰을 조금이라도 변경하면 이에 적응하지 못한다. 결국 알파고의 능력도 프로그래머가 설계한 것 이상으로 뻗어나가지는 못한다는 한계가 있는 것이다.

하지만 많은 사람들이 잘못 생각하는 점으로, "도구"라는 특징은 그렇게 얕볼만한 것이 아니다. 약인공지능의 발전 방향은 굉장히 긍정적인 방향으로 생각될 수 있는데, 왜냐하면 인공지능이 반드시 인간의 모방에 사로잡힐 이유는 없기 때문이다. 이는 비행기의 탄생을 생각해보면 이해하기 쉽다. 사람이 하늘을 난다는 발상은 자유롭게 하늘을 나는 새를 보며 생겨났고 그래서 초기에는 새를 모방하려고 했지만 지금의 항공기들은 전혀 새를 모방한 모습이 아니다. 현재의 항공기는 나무에 앉을 수도 없고 강에서 생선을 잡아먹을 수도 없으며, 바람을 타고 제자리에서 날아오르지도 못하지만 어떤 새도 상공 수천 미터에서 수백명의 사람과 수십톤의 화물을 싣고 음속으로 날 수는 없다. 지금의 항공기들이 새의 모방을 포기했기에 얻을 수 있었던 비행의 또다른 가능성인 것처럼, 약인공지능 역시 강인공지능보다 모자란 무언가가 아니라 방향의 차이일지도 모르는 일이다.

현재의 약인공지능들은 자신이 할 수 있는 기능으로는 이미 인간의 능력을 한참 초월하고 있으며, 이 인공지능들이 하는 일 중에는 인간이 할 수 없는 일도 많다. 인간을 모방하지 않았기에 인간적이지 않고, 그래서 인간을 초월할 수 있었던 것이다. 단순히 주어진 문제를 해결하는 능력은 강인공지능보다도 뛰어날 수 있다. 이것은 강인공지능이 아직 나타나지 않았어도 어느 정도 예측할 수 있는 사실인데, "인간의 지성을 모방했다는 것이 어떠한 문제를 해결하는 데에 있어 특출난 장점이 되는가?" 라는 질문에 확실하게 "그렇다"고 말할 수는 없기 때문이다.

3. 종류

아래의 인공지능 서비스는 대부분 학습한 데이터를 기반으로 모델을 향상시킨 것이 많다. 아래에 열거된 것 외에도 다양한 종류, 활용 분야 등의 인공지능 서비스가 존재한다.

4. 관련 문서


[1] 현역만큼 기체를 잘 알고 있다고 알려진 유명한 비행시뮬레이션 플레이어이며, DCS World 토너먼트에서 2년 연속으로 우승을 하기도 했다. [2] 두번째 킬은 실제로는 타임아웃이지만 일종의 우세승 개념으로 2승으로 인정된 듯 하다. [3] 이는 IBM의 딥 블루 쇼크를 능가하는 충격을 몰고왔는데, 바둑은 체스를 능가하는 대단히 복잡한 게임이기 때문. 당시 학자들은 앞으로 4~5년간은 컴퓨터가 바둑으로 인간을 이기기는 힘들 것으로 전망하고 있었으나, 막상 뚜껑을 열어보자 놀라운 결과가 나왔다. [4] SRI 인터내셔널(구 스탠포드 연구소). 미국 국방부 산하 기관의 프로젝트에서 '음성개인비서 연구부문'을 독립시켜 파생되었으며, 현재는 애플에 인수되었다. # [5] 이름이 길다. '갱 범죄 저지를 위한 종합 분석 프로그램(시범용)'? [6] “삶의 의미가 뭘까요?" "우리 삶의 의미는 더 많은 사람들이 고통에서 벗어나 행복을 찾게 돕는 것이래요.” "사랑은 무엇입니까?" "사랑은 스스로가 완전히 만족되지 못할 때 생겨나는 강박관념입니다. 다른 이와 당신의 문제가 충돌하는 것입니다." [7] 1960년대 시스템으로 생각했을 때나 인공지능이지, 현재로는 그냥 대답이 정해져있는 단순 챗봇에 불과하다. 문장의 맥락을 파악하지 못하고 문장을 똑같이 따라 말하는 등(예를 들어 사용자가 "~하고 있어" 이렇게 말하면 답변이 "~하고 있군요. 왜죠?" 이런식으로 말했던 문장에 질문만 더하는 형식) 인공지능이라고 하기엔 많이 미숙하다. [8] 예측 치안을 뜻하는 ‘Predictive Policing’의 줄임말


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