⊙인공지능(AI : Artificial Intelligence, 人工知能)

⊙인공지능(AI : Artificial Intelligence, 人工知能)

 

인간이 가진 지적 능력을 컴퓨터를 통해 구현하는 기술

http://100.daum.net/encyclopedia/view/b18a0972a

 

인공지능이란 사고나 학습 등 인간이 가진 지적 능력을 컴퓨터를 통해 구현하는 기술이다. 인공지능은 개념적으로 강 인공지능(Strong AI)과 약 인공지능(Weak AI)로 구분할 수 있다.

 

@강AI는 사람처럼 자유로운 사고가 가능한 자아를 지닌 인공지능을 말한다. 인간처럼 여러 가지 일을 수행할 수 있다고 해서 범용인공지능(AGI, Artificial General Intelligence)이라고도 한다. 강AI는 인간과 같은 방식으로 사고하고 행동하는 인간형 인공지능과 인간과 다른 방식으로 지각·사고하는 비인간형 인공지능으로 다시 구분할 수 있다.

 

@약AI는 자의식이 없는 인공지능을 말한다. 주로 특정 분야에 특화된 형태로 개발되어 인간의 한계를 보완하고 생산성을 높이기 위해 활용된다. 인공지능 바둑 프로그램인 알파고(AlphaGo)나 의료분야에 사용되는 왓슨(Watson) 등이 대표적이다. 현재까지 개발된 인공지능은 모두 약AI에 속하며, 자아를 가진 강AI는 등장하지 않았다.

 

 

인공지능(AI) ⓒ Profit_Image/Shutterstock.com

 

약AI 분야는 많은 진전을 이루었다. 특히 초고밀도 집적회로(VLSI, Very-Large-Scale Integration) 분야와 프로그래밍 분야에서의 큰 진전으로 일본과 미국에서의 인공지능 연구에 대한 노력이 증대되었다. 많은 연구가는 고밀도 집적회로 기술이 진정한 의미의 지능형 기계를 만드는 데 필요한 하드웨어 기반을 제공할 수 있다고 믿고 있다.

 

현재 지능형 컴퓨터는 병렬처리를 할 수 있는 내부구조로 만들어진다. 병렬처리란 수백만 개의 중앙처리장치 (CPU)와 기억장치, 입출력장치가 1개의 작은 실리콘 칩 안에 들어가 있는 집적회로를 여러 개 사용하여 기억·논리·제어 등과 같은 몇 개의 독립된 연산들을 동시에 수행하는 것을 말한다.

 

디지털 컴퓨터는 이 연산들을 직렬 또는 순서대로 행한다. 즉 별개의 입력회로가 데이터를 각 기억장치에 저장하고 이 기억장치로부터 한 번에 하나의 정보가 중앙처리장치로 전달되어 처리되며 그 결과는 외부 출력장치로 출력된다. 이제까지 개발된 가장 빠른 컴퓨터가 1초에 약 100억 번의 연산을 할 수 있지만 거의 순간적으로 수많은 연상과 일반화를 수반하는 인간의 사고작용을 흉내 내기에는 아직도 느리다는 것이 일반적인 평가다.

 

 

◇인공지능 연구

 

인공지능 연구는 1940년대 현대적인 디지털 컴퓨터가 개발된 직후부터 시작되었다. 초기 연구가들은 생각하는 과정을 자동화하는 수단으로서 계산 장치의 잠재성을 재빨리 간파했다. 수년에 걸쳐 정리 증명법(Theorem Proving)이나 체스 게임처럼 논리적으로 복잡한 일들을 컴퓨터 프로그래밍을 통해 효과적으로 수행할 수 있음이 증명되었다.

 

그러나 해당 분야에서의 성공은 컴퓨터가 고도의 정신작용을 다룰 수 있는 능력보다는 부호화된 정보를 극히 고속으로 반복 처리할 수 있는 능력에서 기인한 것이었다. 1980년대 말까지도 인간의 지능활동을 흉내 낼 수 있는 컴퓨터는 아직 개발되지 않았다. 그러나 인공지능 연구는 의사결정과 언어이해, 형상인식 등과 관련된 분야에서 유용한 몇 개의 업적을 남겼다.

 

 

◇지적사고능력 / 전문가 시스템

 

컴퓨터는 지식에 기반을 둔 소프트웨어 시스템을 이용해 산술문제가 아닌 복잡한 문제를 풀기 위한 의사결정을 할 수 있다.

 

@이러한 지식기반 소프트웨어 시스템을 전문가 시스템이라고 한다. 전문가 시스템은 수백 개 또는 수천 개의 ‘조건-시행문(If-Then)’의 형태를 갖는 논리적 규칙들로 이루어진다. 이 규칙들은 특정 분야의 전문가들로부터 얻어진 지식으로 만든다. 즉 전문가의 지식과 사고능력을 모방해 인간이 하는 전문적인 작업을 컴퓨터가 대신할 수 있도록 하는 것이다.

 

@대화형 프로그램인 마이신(MYCIN)은 전문가 시스템을 활용한 발견적 학습 프로그램의 대표적인 사례다. 마이신은 피검사에서 어떤 종류의 세균에 감염되었는가를 알아내고 치료방법을 결정하여 의사들의 진단을 돕는다. 마이신이 프로그램된 컴퓨터는 먼저 알려진 증상들을 기초로 환자의 상태에 대해 가능성 있는 진단을 추정한다. 그런 다음 이 잠정적 진단이 증상에 관련된 미생물의 반응과 관련해 알려진 모든 사실에 잘 맞는지를 결정함으로써 결론에 이르게 된다. 일단 컴퓨터가 감염의 원인을 찾아내면 가능한 항생제 종류를 조사해 추천하는데 대부분은 가능한 몇 개의 대안들로 처방을 제시해준다.

 

 

◇언어인식 / 자연어 처리

 

자연어 처리는 영어처럼 사람이 쓰는 언어의 구두 명령을 컴퓨터가 알아듣게 하는 인공지능 기술이다. 자연어 처리 프로그램 개발 역시 진전이 계속된 분야다.

 

지금까지 개발된 자연어 처리 소프트웨어 프로그램은 대부분 특정 분야의 데이터베이스에 질문하기 위해 개발되었다. 이런 소프트웨어 시스템에는 한정된 분야에 속하는 용어들의 의미를 담은 방대한 양의 정보뿐만 아니라 문법 법칙과 문법 법칙의 일반적인 오용(誤用)에 관한 정보도 갖고 있다.

 

 

◇이미지 인식

 

그래픽 형상(Graphic pattern)이나 화상(Image)을 분별해내는 능력도 인공지능과 관련이 있다. 컴퓨터 프로그램을 통한 이미지 인식은 인지 및 추상과 관계가 있기 때문이다. 컴퓨터에 연결된 원격장치가 화상을 읽고 인지한 뒤 디지털 펄스의 형상으로 변화시키면 이 형상이 차례로 컴퓨터의 기억장치에 저장된 펄스 형상과 비교되는 방식이다.

 

저장된 형상은 컴퓨터가 인식할 수 있게 프로그램 된 기하학적인 형상과 모양이다. 컴퓨터는 입력되는 디지털 펄스 형상을 연속적으로 빠르게 처리하고 자동으로 관련된 특성을 분리해낸다. 이 과정에서 불필요한 신호는 제거하며 어떤 형상이 정해진 경계치에서 벗어나면 새로운 존재로 간주해 기억장치에 첨가한다.

 

컴퓨터로 진행하는 이미지 인식 기술은 다양한 과학 분야에 응용되고 있다. 천문학에서는 무인탐사선이 촬영한 원거리 행성이나 다른 천체 사진의 해상도를 높이는 데 이미지 인식 기술을 사용한다. 형상인식 능력을 갖춘 로봇 장치도 있다. 산업용으로 개발된 이 로봇들은 주로 완제품을 검사하고 분류하는 작업에 사용된다. 최근에는 머신러닝과 딥러닝 방식을 사용해 컴퓨터가 스스로 영상이나 사진을 인식하고 분류하는 프로그램이 등장하기도 했다.