#2 인공지능(AI)의 초창기- 룰 엔진, 심볼릭 AI

Artificial Intelligence Day 2

인공지능(AI)의 초창기

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인공지능은 인간이 지닌 지적 능력의 일부 또는 전체를 인공적으로 구현한 것이다.
출처: 인공지능 - 나무위키

인공지능(AI: Artificial Intelligence)은 인간의 지능적 행위를 대체할 수단을 찾는 것으로부터 시작되었다. 하지만, 아주 오래 전 과거(20세기 이전)에는 인공지능을 구현할 만한 도구(tool)가 없었다. 그래서 연구자들은 기술 혹은 도구(tool)를 만들기 위한 과학 혹은 공학적 토론보다는 인간의 뇌가 어떠한 방식으로 정보를 처리하는지에 관한 철할적 논쟁만이 존재했다.

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인공지능의 본격적인 연구는 20세기(1900년대)부터 시작되었다. 바로, 컴퓨터의 발명 및 발전과 함께 말이다. 그리고 시간이 지남에 따라 컴퓨터의 연산 속도가 점차 인간보다 빨라지면서, 연구자들은 컴퓨터(기계)가 바로 인공지능을 실현시켜줄 도구가 되지 않을까? 라고 생각하게 되고, 인공지능 연구는 다방면으로 활발해지기 시작한다. 그리고 이와 함께 기계 학습(ML: Machine Learning)이라는 용어가 생겨났다.

 

20세기 컴퓨터의 발명과 발전과 함께 인공지능의 연구는 본격적으로 시작된다.

 

인공 지능(AI)와 기계 학습(ML)

인공 지능(AI)와 기계 학습(ML)의 관계

인공 지능(AI)와 기계 학습(ML)은 다르다. 기계 학습은 인공 지능이라는 주제에 포함 된다. 즉, 인공 지능이라는 분야 속에 이를 구현하기 위한 방법으로 기계 학습이 존재하는 것이다. 그렇다면, 기계 학습 (ML)이란 무엇일까?

 

인공지능(AI)을 구현하는 기술 중 하나가 바로 기계 학습(ML)이다.

기계 학습(ML)은 기본적인 규칙(rule 혹은 algorithm)을 통해 정보(data)를 입력받으며, 기계 스스로가 학습하는 방법이다. 최근 활발하게 연구가 되고 있는 딥 러닝(DL: Deep Learning) 역시 기계 학습(ML)의 한 종류이고, 딥 러닝 이외에도 굉장히 많은 분야가 기계 학습 속에 내제 되어 있다.

 

기계 학습(ML)의 한계

20세기 중반 기계 학습(ML) 분야는 굉장히 활발하게 연구가 된다. 하지만, 이러한 흥행은 지속적이지 못하고 한계에 마주하게 되는데, 바로 컴퓨터 성능의 한계이다. 당시 과거의 컴퓨터들은 굉장히 메모리(저장 공간)가 작고, 연산 능력(쉽게 말하면 컴퓨터 속도)이 낮았다. 특히, 연구자들이 구현하고자하는 많은 이론과 방법론들이 사실상 이러한 한계점 때문에 더 이상 발전이 어려워지게 되고 AI산업의 인기는 시들시들해진다. 하지만, 그럼에도 불구하고 문자 인식, 음성 인식 등의 분야에서 괜찮은 성과를 보인다.

 

인공지능(AI)의 예시

먼저, 대표적인 기계 학습(ML)이 아닌 인공지능(AI) 기술에는 챗봇이 있다. 과거의 챗봇들, 그리고 간단한 챗봇들이 사용하는 방식인데, 미리 주어지는 질문에 대한 대답을 정해두는 방법이다. 예를 들어, '안녕하세요'라는 질문의 대답만을 챗봇에 '반갑습니다'로 저장해두었다면, 해당 질문에 대한 대답은 바르게 답하지만, 다른 새로운 질문들에 대해서는 일괄적으로 정해둔 답을 하는 방식이다. (그림에서는 '잘 모르겠습니다, 다시 질문해주세요.') 이게 무슨 인공지능이냐...라고 생각할 수 있지만, 우리가 살아가는 사회, 그리고 대부분의 산업에서는 이러한 방식 역시 인공지능(AI)라고 부르고 있고, 아직까지도 많은 기술들이 아래와 같은 방법을 고수하고 있다.

예시 1. 인공 지능(AI) 챗봇.

 

인공지능(AI)에 대한 오해

여기까지 읽으면 대부분이 매스컴을 통해서 받아들이던 인공지능이라는 단어와 기업과 연구에서 사용하는 인공지능이 다른 것을 알 수 있다.

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1. 인공지능은 로봇이 아니다. 인간의 지능적 행위를 대체할 무언가이지, 육체적 행위를 대체해주는 것이 아니다. 단, 로봇에 인공지능을 접목시켜 인간의 지능적, 육체적 행위를 동시에 대체해주는 무언가를 만들 수 있기에 둘의 관계는 상호보완의 관계로 보는 것이 맞다.

2. 기계가 스스로 학습하는 것은 기계 학습이다.

3. 기계 학습가 아닌 챗봇과 같은 정해진 규칙에 의거해 행동하게 하는 (학습을 전혀 하지 않는) 것 역시 인공지능이라 부를 수 있다.

4. 따라서, 매스컴과 기업들이 이야기하는 인공지능이라는 단어에 굉장히 신기해하거나 약간의 거부감을 띌 필요가 없다. 대부분 거창한 것이 아닐 것이기 때문이다.

 

마무리

인공지능의 초창기만을 이해해도, 인공지능에 대한 간단한 배경 지식을 쌓을 수 있다. 그리고, SF 영화에 나오는 인공지능은 굉장히 굉장히 특수한 일부분이고, 우리 사회의 대부분의 인공지능은 거창한 것이 아니다. 이정도만 이해해도 과거의 그리고 간단한 어플들의 인공지능이 무엇인지는 이해할 수 있다.