최영태어느날 갑자기 흥미가 생겨 이것저것 찾아보고 재미있는 읽을거리가 될 수 있을거 같아 칼럼 형식으로 정리해서 남겨봅니다. 엔지니어로서 이쪽 분야랑 아예 관계가 없는것도 아니니 다들 재미있게 읽으셨으면 좋겠네요.
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AI (Artificial Intelligence). 즉 인공지능의 발달이 가속화 되고 있다.
최근 MIT에서는 원숭이 수준의 지각(사물인지)능력을 가진 알고리즘이 개발되는 한편 전세계 인공지능 과학자들과 스탠포드대학이 100년기간의 장기 프로젝트 AI100을 출범했다.
2009년에는 고양이 뇌 수준의 사고 형성과정을 컴퓨터로 구현했으며 (비록 속도가 실제 뇌에 비해 1/100이고 규모도 축소되어있지만)
최근에는 빅데이터를 응용한 사람의 질문에 대부분 대답 할 수 있는 왓슨이 개발되었다.
그렇다면 인공지능을 구현하기 위해서는 어떤 기술들이 필요한것일까. 이것이 궁금해져서 여기저기 뒤적여 보았다.
그 결과 굉장히 다방면의 기술이 필요한것을 알 수 있었었는데 그 중 대표적으로 쓰이는 기술은 다음과 같다 (물론 이 기술들만 쓰이는것은 아니다)
– 전문가 시스템(Expert System)
– 퍼지 이론(Fuzzy Theory)
– 기계 학습(Machine Learning)
– 인공 신경망(Artificial Neuron Network)
– 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)
먼저 전문가 시스템은 별다른건 아니다. 빅데이터라고 불러도 되는 다양한 조건에대한 결과 값 판단이다. 어떻게 데이터를 수집하고 판단할지에 대한 문제.
퍼지 이론은 모호한 표현을 정의하는것이다. 뜨겁다는 온도가 몇도일때인지 같은건데 맛있다에대한 명확한 수치화가 불가능 한 부분에 대해 수치화 가능하도록 연구하는 분야
기계학습은 전문가 시스템과 연계되는데 전문가 시스템이 이미 정의되어있는 조건등을 활용한다면 기계학습은 결과값 판단을 위한 조건을 기계스스로 수립하는 것인데 조금 복잡해지는게 이것 자체도 AI아니냐고 할 수 있지만 주로 통계를 활용하는 기술로 자기전에 커피를 마신 사람이 잠을 잘 못자는 경우가 많다 라는 통계를 통해 커피를 마시면 잠을 잘 못잔다라는 조건을 수립하는것
인공 신경망은 가상뉴런 시뮬레이션으로 주로 패턴인식에 쓰이는데 어떠한 사고가 있을시 뇌의 뉴런의 동작을 연구하는것으로 위에 2009년에 성공했다는 고양이 뇌의 사고 형성과정구현 같은것으로 위에서 MIT에서 개발했다는 지각능력을 위한것으로 패턴/사물에대한 지각에따라 형성되는 뉴런의 동작을 통해 인식한것이 무언지 판단하게 된다.
유전자 알고리즘은 사실 말그대로 자연의 진화과정을 연구하는 분야인데 AI에서는 미분하기 어려운 문제에 대한 정확한 답이 아닌 최대한 적합한 답을 얻기위해 쓰인다.
보다싶이 생각보다 굉장히 다양한 분야의 기술이 쓰는데 쉽게 이거구나 판단되는것만 찾아보면 최근 상용화된 AI로 가장 친숙한 siri는 전문가 시스템에 퍼지이론과 기계학습이사용되며 공장제어 시스템엔 퍼지이론, 디지털 카메라나 방범시스템에 인공신경망(얼굴인식, 사물판단) 한때 유행했던 심심이(..)조차 전문가 시스템에 기계학습이 적용되어있는 물건이다.
뭐 어쨋거나 인공지능은 다방면에서 전문가가 협력해서 만들고있는것만은 확실하지만 사실 인공지능의 구현 가능 여부는 아직까지 논쟁거리라는게 아이러니한데 현재 구현되어있는 siri같은 인공지능은 어떤 문제를 실제로 사고하거나 해결할 수는 없는 컴퓨터 기반의 인공적인 지능으로 약인공지능이라고 분류가 되는데 이부분은 실제로 구현이 된것도 많지만 강인공지능이라고 분류가 되는 스타워즈의 R2D2나 인터스텔라의 타스같은 스스로 생각하는 기계의 경우는 실제 연구하는 기술자들도 확신하지는 못하는 부분이 있기때문이다.
과연 미래에는 스스로 생각하고 판단할 수 있는 AI가 등장 할 수 있을까. 등장한다 하더라도 스티븐호킹 박사의 우려대로 인류에 위협이 될것인가. 이래저래 매우 흥미로운 일이다.
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