인공지능의 의미 변화 1

실용적 단계

 

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그리 멀지 않은 과거, 인공지능이라는 용어는 방정식을 푸는 계산기나 자동차를 조립하는 로봇 팔의 이미지를 연상시켰다. 그것은 우리의 삶을 더욱 쉽게 관리할 수 있도록 설계된 도구이자 유틸리티였다. 그러나 기술 발전의 가속화와 함께 인공지능의 환경이 엄청난 변화를 겪었다는 것은 분명해 보인다.

한때 인간 작업을 촉진하는 역할만 하던 인공지능은 놀라운 속도로 자신의 출발점을 벗어났다. 인공지능은 더 이상 숫자 계산이나 반복적인 노동에만 국한되지 않는다. ChatGPT와 같은 엔터티로 예시되는 오늘날의 인공지능은 이전에는 상상할 수 없었던 방식으로 대화하고, 만들고, 협업한다. 이러한 변형은 실리콘 밸리와 학계의 연구실에 큰 반향을 일으키며 공통된 질문을 제기하고 있다. 인공지능의 현재 상태 너머에는 어떤 가능성이 있으며, 인공지능의 진화가 우리를 어디로 안내할까?

레이 커즈와일(Ray Kurzweil), 닉 보스트롬(Nick Bostrom) 등 저명한 미래학자들이 제안한 개념인 기술적 특이점(Technical Singularity)이 답변에 도움을 준다. 기술적 특이점이란 인공지능이 인간의 이해를 초월하는 수준의 자율성과 지능을 달성하는 지점을 의미한다. 이것은 인공지능이 유용한 도구일 뿐만 아니라 인간에게 실제적 위협도 될 수 있는 시점으로 알려져 있다.

 

이 포스팅은 인공지능 진화에 대해 풀어가는 다각적인 시나리오 가운데 하나의 여정이다. 우리는 유틸리티에 초점을 맞춘 기원의 역사에서 출발하여 현재의 발전 과정의 현주소를 살펴보고, 자율적인 존재로서 성장하는 인공지능의 미래를 상상해 볼 것이다. 그 과정에서 우리는 특이점 너머로 나아가는 것뿐만 아니라 호모 사피엔스 2.0으로서 새로운 진화가 가능할 수 있을지도 탐구할 것이다.

 

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인공지능의 실용적 단계

인공지능의 기원은 인간과 유사한 지능을 복제하고 일반적으로 인간의 인지가 필요한 작업을 수행할 수 있는 기계를 구상하기 시작한 20세기 중반으로 거슬러 올라간다. 인공지능은 주로 다양한 영역에서 인간의 능력을 향상시키는 도구로 생각되었다. 복잡한 수학적 문제 해결, 작업 자동화, 의사결정 프로세스 지원 등이 인공지능의 초기 적용과 목표였다.

지능형 기계를 만들겠다는 아이디어는 정보를 처리하고, 경험을 통해 배우고, 복잡한 문제를 해결하는 인간 두뇌의 능력에서 영감을 받았다. 초기 인공지능 개척자들은 이러한 인지 기능을 기계에 복제하는 것을 목표로 삼았다.

초기 인공지능의 주요 목표 중 하나는 노동 집약적이고 인간의 전문 지식이 필요한 작업을 자동화하는 것이었다. 예를 들어, 1950년대와 1960년대에 연구자들은 의학, 공학 등 다양한 분야에서 인간 전문가의 의사 결정 능력을 모방할 수 있는 전문가 시스템을 개발했다.

처음에는 인공지능은 수학적 문제 해결에 적용되었다. 컴퓨터는 복잡한 계산을 수행하고, 정리를 증명하고, 심지어 체스와 같은 수학 게임을 하도록 프로그래밍되었다. Allen Newell과 Herbert A. Simon이 1955년에 개발한 Logic Theorist는 수학 정리를 증명하기 위해 설계된 최초의 인공지능 프로그램 중 하나였다.

인공 지능의 진화에 있어서 자연어 처리(NLP) 아이디어와 그 개발은 중요한 전환점이다. NLP는 컴퓨터와 인간 언어 간의 상호 작용에 초점을 맞춘 인공 지능의 하위 분야이다. 이는 컴퓨터가 의미 있고 상황에 맞는 방식으로 인간의 언어를 이해하고, 해석하고, 생성할 수 있도록 하는 알고리즘이다.

 

* 자연어 처리(NLP)

초기 NLP 연구는 컴퓨터 과학자와 언어학자들이 인간의 언어를 처리하고 이해하도록 컴퓨터를 가르치는 아이디어를 탐구하기 시작한 1950년대와 1960년대로 거슬러 올라간다. 근본적인 순간 중 하나는 1954년에 컴퓨터가 문장을 러시아어에서 영어로 번역하는 Georgetown-IBM 실험의 개발이었다.

 

Georgetown-IBM

 

 

초기 단계에서 NLP는 주로 규칙 기반 접근 방식에 의존했다. 연구자들은 컴퓨터가 인간 언어를 구문 분석하고 생성하는 데 사용할 수 있는 광범위한 문법 규칙과 언어 구조 세트를 만들었다. 그러나 이러한 규칙 기반 시스템은 자연어의 복잡성과 뉘앙스를 처리하는 능력에서 제한적이었다.

그러나 인공지능이 발전하면서 NLP도 함께 발전한다. 연구원들은 통계 방법과 기계 학습 기술을 NLP 시스템에 통합하기 시작했다. 이는 규칙 기반 시스템에서 데이터 기반 접근 방식으로의 중요한 전환을 의미한다.

NLP의 발전은 오늘날 우리가 볼 수 있는 수많은 애플리케이션의 토대를 마련했다. NLP를 사용하면 챗봇이 사용자 쿼리를 이해하고 실시간으로 인간과 같은 응답을 생성할 수 있으므로 고객 지원, 정보 검색에 유용할 뿐 아니라 심지어 가상 비서에도 응용된다. Siri, Google Assistant, Alexa와 같은 가상 비서는 음성 명령을 처리하고 관련 정보를 제공하거나 작업을 수행하기 위해 NLP에 크게 의존한다. Google 번역과 같은 서비스는 NLP를 사용하여 언어 간 텍스트와 음성을 번역한다.

NLP를 사용하면 소셜 미디어 콘텐츠, 고객 리뷰, 뉴스 기사를 분석하여 대중의 감정과 의견을 측정할 수 있으며, 뉴스 기사나 연구 논문과 같은 구조화되지 않은 텍스트에서 구조화된 정보를 자동으로 추출할 수 있다. 규칙 기반 시스템에서 데이터 기반 접근 방식으로의 전환은 정확성과 자연성을 높여 인간 언어를 이해하고 생성할 수 있는 정교한 AI 애플리케이션 개발의 길을 열었다. 결국 ChatGPT의 등장은 시간문제였던 것으로 보인다.

 

* 게임 플레이

게임 플레이는 초기 인공지능 개발에 필수적인 영역이었다. 연구원들은 체스나 체커 같은 게임을 인공지능의 문제 해결 능력을 테스트하기 위한 이상적인 플랫폼으로 보았다. IBM의 Deep Thought와 이후 1997년 세계 체스 챔피언 Garry Kasparov를 물리친 것으로 유명한 Deep Blue는 게임 분야에서 초기 인공지능의 두드러진 사례였다.

 

Garry Kasparov vs. Deep Blue

 

그 밖에 컴퓨터 비전 분야는 이미지 속의 물체나 패턴을 인식하는 것과 같이 세상의 시각적 정보를 해석하고 이해하도록 기계를 가르치는 것을 목표로 한다. 이는 안면 인식 및 자율주행차와 같은 애플리케이션의 기반을 마련했다. 인간이 복잡한 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있는 의사결정 지원 시스템을 구축하는데도 인공지능은 도움이 된다. 이러한 시스템은 방대한 양의 데이터를 처리하고, 패턴을 식별하고, 통찰력을 생성하여 금융, 의료, 물류와 같은 분야의 의사결정을 지원한다.

 

* 머신러닝 머신

러닝은 컴퓨터 시스템이 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 데이터 학습을 통해 특정 작업에 대한 성능을 향상시킬 수 있는 알고리즘 및 통계 모델 개발과 관련된 인공지능의 하위 집합이다. 기계 학습 시스템은 대규모 데이터 세트를 사용하여 패턴, 관계 및 추세를 학습한다. 데이터는 구조적일 수도 있고(예: 데이터베이스) 구조화되지 않을 수도 있다(예: 텍스트, 이미지, 오디오) 기계 학습 알고리즘은 데이터를 처리하고, 패턴을 식별하고, 예측 또는 결정을 내리는 수학적 모델 및 기술이다. 일반적인 알고리즘에는 의사결정 트리, 신경망, 지원 벡터 머신 등이 있다. 훈련 단계에서 알고리즘은 패턴과 관계를 학습하기 위해 레이블이 지정된 데이터에 노출된다. 오류를 최소화하기 위해 내부 매개변수를 조정한다. 훈련 후 알고리즘은 레이블이 지정되지 않은 새로운 데이터에 대해 테스트되어 성능 및 일반화 기능을 평가한다. 이는 보이지 않는 데이터에 대해 정확한 예측이나 결정을 내리는 데 도움이 된다.

머신러닝은 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 자율주행차, 사기 탐지, 의료 진단 등 다양한 영역에 활용될 수 있다. 기계 학습 기술은 한때 매우 복잡하고 인간의 전문 지식이 필요하다고 여겨졌던 작업을 컴퓨터가 수행할 수 있게 함으로써 관련 산업에 혁명을 일으켰다. 이는 인공지능 발전의 핵심 동인이며 미래 기술 혁신에서 중요한 역할을 할 것이다.