인공지능 소개

출처 : economychosun.com/client/news/view.php?boardName=C06&t_num=13605566

글 - 권용진

 

『특이점이 온다』- 레이 커즈와일 : 특이점(Singularity)이란 인공지능이 인류의 지능을 넘어서는 시점. 기술이 기술을 발전시킬 때를 말한다. 

초창기에 인공지능은 일일이 조건을 하나씩 프로그래밍해 만들었다. 하지만 모든 조건을 이렇게 일일이 추가할 수도 없고 정확도도 떨어졌다. 컴퓨터의 성능이 점점 좋아지면서 조건을 하나하나 추가하는 대신에 가능한 모든 경우의 수를 체크해보고 그중에서 최선의 결과를 선택하는 방식이 나타나게 된다. 세계 체스 챔피언이 패배해서 큰 충격을 주었던 1997 IBM의 수퍼컴퓨터 인공지능 ‘딥블루’ 또한 이런 방식으로 만들어졌다.

하지만 모든 경우의 수를 계산하는 프로그램도 여러 가지 문제가 있었다. 먼저 답이 없는 문제는 풀 수가 없었다. 그리고 경우의 수가 너무 많은 경우에는 이 방법을 쓸 수가 없었다. 이미지·음성 인식, 번역 등이 이런 종류의 문제다. 만약 고양이 사진을 구분하는 인공지능을 만든다고 가정해보자. 털이 있고 다리가 네 개면 고양이일까? 같은 고양이라도 자세나 사진 각도가 제각각일 것이다. 프로그램이 모든 경우의 수를 다 체크할 수 있을까?

컴퓨터로는 모든 경우의 수를 계산할 수 없는데 인간은 대체 어떻게 인지하는 걸까? 과학자들은 모든 경우의 수를 계산하지 않고 답이 없는 문제도 쉽게 판단하는 인간 뇌에 대해 궁금해하기 시작했다. 여러 가지 자극과 그에 따른 뇌의 반응을 관찰하며 연구한 끝에 뇌에 있는 세포인 뉴런이 촘촘히 망을 형성해 지적 능력을 갖추게 된다는 사실을 밝히게 됐다.

이 뉴런은 어떤 자극을 받았을 때 일정 수치(역치)를 넘어서면 화학 신호를 시냅스를 통해 다음 뉴런에 보내는 역할을 한다. 그러면 다음 뉴런이 이전 뉴런에 받은 신호들을 합쳐서 역치 이상이면 또다시 다음 뉴런에 보내게 된다. 뉴런마다 역치가 다르기 때문에 이는 정보가 되고 이러한 프로세스를 통해서 결국 마지막에 나온 결과를 통해 판단하게 된다.

이런 뉴런 구조에 영감을 받은 과학자들은 1940년쯤에 뉴런과 비슷한 구조로 작동하는 인공신경망이라는 알고리즘을 만들었다. 인공신경망은 기존의 데이터를 이용해서 가중치를 수정하면서 원하는 결과를 찾는 단계(학습)를 거쳐 프로그래머가 직접 수정하지 않고도 데이터를 인식하고 판별할 수 있다. 

“AI는 데이터 예측할 뿐”

정리하자면, 인공지능은 정교하게 데이터를 분류하고 예측해주는 프로그램일 뿐이다. 기존의 데이터(=경험)를 이용해서 분류할 때 이용하는 가중치를 업데이트하고(=학습) 이를 이용해서 데이터를 분석한다.