1. 인공지능의 의미와 종류

 우리나라에서는 불과 몇 년전부터 ‘인공지능’ 분야가 각광 받기 시작했다. 이 덕분에 컴퓨터 과학에 관심이 없는 사람들도 ‘제 4차 산업혁명’이라는 용어와 함께 ‘인공지능’ 단어를 적어도 한 번쯤은 들어봤을 것이다. AI, 인공지능, 여기저기서 언급되지만 정작 무엇을 뜻하는지 와닿지 않는 사람들도 많을 것이라고 짐작한다. 이번 글을 통해 인공지능의 의미와 종류에 대한 설명을 적어보고자 한다.

<Interstellar,2014>

1. 인공지능의 의미

인공지능(AI, Artificial Intelligence 혹은 Machine Intelligence):

 용어 그대로 ‘인공적인 지능’이다. 영어로, Artificial Intelligence 역시 글자 그대로 인공적인 지능을 뜻 한다. 여기서 지능은 주로 우리 인간의 지능을 뜻하며 컴퓨터로 인간의 지능을 구현하는 것이라고 이해할 수 있다.

 

<Big Hero,2014>

2. 인공지능의 종류

 인공지능의 종류는 '인간의 지능을 모방한 정도', '개발 방법' 등에 따라 다양하게 분류할 수 있다. 현재 일반적으로 분류하고 있는 기준과 그 내용을 정리해 보면 다음과 같다.

 

   <인간의 지능을 모방한 정도에 따른 구분>

약인공지능(Weak AI)	특정 문제 해결을 목적으로 인간의 지능을 기계적으로 일부 모방해 구현한 인공지능.
강인공지능(Strong AI)	인간의 지능을 기계적으로 완벽히 모방해 구현한 인공지능. 특정 문제 해결을 넘어 사람처럼 생각하고 경험해 보지 않은 문제도 해결할 수 있는 수준의 인공지능. 완전 AI 혹은 인공일반지능(AGI, Artificial General Intelligence)라고 불리기도 한다.
초인공지능(Super AI)	인간의 지능을 완전히 모방하는 것을 넘어 인간보다 훨씬 더 높은 지능을 갖도록 구현한 인공지능.

 현재(2021년 기준)까지 강인공지능과 초인공지능은 개발되지 않았다. 일상에서 만나는 인공지능은 모두 약인공지능이다. 잘 알려진 알파고의 능력이 대단했던 것은 사실이나 이 또한 ‘바둑’이라는 특정 분야를 위해 개발되었던 인공지능이기에 강인공지능이라고 볼 수 없다. 영화 <인터스텔라, 2014>의 타스, <빅히어로, 2014>의 베이맥스 <Her,2013>에 등장하는 사만다는 강인공지능이라고 볼 수 있다. 이들은 특정 분야의 국한된 지식을 전달하는 것을 넘어 다양한 상황에 맞춰 반응하며, 공감하고 사유할 줄 아는 정도까지 발전된 것처럼 나타나기 때문이다. 

 영화 속에서는 종종 등장하고 있는 강인공지능을 현실 삶 속에서 만나기 위해서는 더 깊은 연구가 필요하다. 모방의 대상인 ‘인간의 지능’에 대한 이해가 필요하며 이를 컴퓨터를 이용해 구현할 수 있도록 기술의 발전이 필요하다. 이를 통해 많은 전문가들이 왜 "인간이 인공지능에게 지배당하는 날이 머지 않았다"는 주장에 동의하지 않는지 알 수 있다.

(인공지능 개발을 위한 다양한 학문의 연구 현황과 미래 연구 방향성에 대한 내용은 다른 글을 통해 집중적으로 다룰 것이다.)

 

 

 

<개발 방법론에 따른 구분> 

지식 기반형 (Knowledge-Based Agent, KBA)	입력되어 저장된 지식만을 이용해 의사 결정하는 방법.
데이터 기반형(기계학습형)	입력되어 저장된 대량의 지식에서 새로운 지식을 추출하여 획득해 이용해 의사 결정하는 방법.

  지식 기반 형은 A상황이면 a, B상황이면 b. 이렇게 이미 있는 지식을 그대로 컴퓨터에게 입력해 전달해 주는 것이다. 전문가인 사람의 지식을 흉내내 출력하는 것으로 볼 수 있다. 이는 좁은 범위의 지식을 단기간에 활용할 수 있도록 하는 것은 가능하지만 대량의 데이터를 모두 입력해 활용하는 것에는 한계가 있다.

 이를 보완해 개발된 방법이 데이터 기반 형이라고 볼 수 있다. 먼저 사람이 입력해준 지식을 학습하는 과정을 거친다. 그리고 그 학습 결과를 바탕으로 입력해준 지식외의 새로운 지식을 추출해 획득하게 된다. 이렇듯 기계학습을 통해 이루어지기에 데이터 기반 형을 기계학습 형이라고 부르기도 한다. 기계학습에 대한 설명을 추후 글들을 통해 더 자세히 다루고자 한다.

 

 

 

<개발 방법론_접근법에 따른 구분> 

하향식(top-down)	인간의 지능을 기계적으로 일부 모방함으로서 각 문제에 맞는 알고리즘을 설계해 특정 문제를 해결하고자 하는 방식.
상향식(bottom-up)	인간의 뇌의 신경망의 구조와 원리를 이해해 이들을 모방함으로써 전체적인 지적능력을 기계적으로 구현하고자 하는 방식.

  현재까지 개발된 인공지능들은 대부분 하향식으로 진행되어 왔다.

강인공지능은 하향식과 상향식을 종합해 개발될 것이다. 각 상황의 특성에 맞게 의사 결정할 수 있는 능력을 필요로 하기 때문이다.

 

 

 

 

 일상 생활에서 ‘인공지능’이라는 단어를 그토록 많이 접했지만, 이번 글을 통해 인공지능의 의미와 종류를 이해함으로써 인공지능 학문의 목표까지 도달하기 위해서는 아직 한참 멀었다는 것을 알 수 있었을 것이다.
더 큰 발전을 위해 인공지능은 다양한 세부 분야로 나뉘어 활발히 연구, 개발되고 있다. 다음 글에서는 인공지능의 세부 분야는 어떤 것들이 있고 각 분야가 어떤 목표를 갖고 연구되고 있는지에 대한 설명을 담고자 한다.