인공지능은 인간의 인지 과정에 대한 기계의 시뮬레이션을 설명하는 데 사용되고 있는 용어입니다. 즉, 인간과 마찬가지로 독립적인 상태에서 스스로 학습하고 판단하며 행동할 수 있는 소프트웨어를 의미합니다.
대단한 기술처럼 느껴집니다. 실제로 개발하기 어려운 기술이며 비교적 최근에야 주류가 되기 시작했습니다. 자율 주행 자동차에서 얼굴을 인식하거나 목소리를 인식하기 위한 소프트웨어에 이르기까지 AI는 우리 삶의 모든 측면에서 영향을 미치기 시작했습니다.
그래서 이번에는 인공지능은 무엇인지, 어떻게 작용하는지, 우리가 현재 어떻게 활용하고 있는지 알아보고자 합니다. 따라서 AI 기술을 더 많이 배우고 싶거나, 비즈니스 목적으로 사용하는 것에 관심을 두고 있다면 이번 글을 읽어보시기 바랍니다.
인공지능의 정의
인공지능(AI)은 지능형 행동을 시뮬레이션할 수 있는 알고리즘을 설계하고 사용하는 데 중점을 두고 있는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 이것은 인간이나 동물의 디지털 에이전트를 만들어서 인간이 완료하기 번거롭거나 상상할 수 없는 작업을 수행함으로써 사람을 대신할 수 있습니다. AI 연구는 1950년대와 1960년대에 시작된 이래로 먼 길을 달려왔습니다. 그러나 AI의 작동 방식과 잠재적인 응용 프로그램에 대한 많은 질문은 아직까지 답을 찾지 못한 상황입니다.
AI 시스템 설계의 첫 번째 단계는 인간이 어떻게 생각하는지 이해하는 것입니다. 인간의 인지와 행동을 연구함으로써 연구자들은 사고와 관련된 주요 과정을 모방하는 알고리즘을 구축하는 것이 가능합니다. 예를 들어서 대부분의 AI 시스템은 기계 학습 기술을 사용하여 데이터에서 학습하고 시간이 지남에 따라 성능을 향상시키는 것이 가능합니다. 여기에는 대규모 데이터 세트를 알고리즘에 공급하여 반복 사용에 따라 정확도를 자동으로 향상시키는 과정이 포함됩니다. AI 기술이 발전함에 따라 다양한 산업 분야에서 더 널리 적용될 것으로 예상됩니다.
인공지능의 작동 방식
인공지능(AI)은 데이터 마이닝의 기계 학습 하위 집합으로 볼 수도 있습니다. AI는 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않고 독립적인 상태에서 학습할 수 있는 알고리즘을 만드는 과정을 포함합니다.
AI 개발의 핵심 단계 중 하나는 이미지에서 물체를 식별하거나 음성 문장을 해독하는 것과 같은 작업을 수행하도록 컴퓨터를 훈련시키는 것입니다. 컴퓨터는 데이터를 학습한 뒤에 유사한 작업을 독립적으로 완료하는 데 활용할 수 있습니다.
AI 활용의 이점
인공 의식(시뮬레이션 지능)은 PC가 스스로 생각할 수 있게 해주는 혁신적인 기술입니다. 즉, AI는 물체를 인식하거나 결정을 내리는 것과 같이 일반적으로 사람의 입력이 필요한 작업을 독립적으로 수행할 수 있습니다.
AI를 사용하면 많은 이점이 있습니다. 하나는 프로세스를 자동화하고 시간을 절약하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 행동을 예측하거나 권장하는 더 똑똑한 알고리즘을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 마지막으로 AI는 수색이나 구조 임무와 같은 가장 지루하거나 위험할 수 있는 작업을 인간을 대신해서 지원할 수 있습니다.
일반적으로 생각하는 위험성
인공지능(AI)은 기계가 별다른 지시 없이 스스로 학습하고 결정을 내릴 수 있도록 하는 기술입니다. 즉, AI는 사람의 얼굴을 인식하고 자연어를 이해할 수 있습니다. 문서를 탐색하고 필요한 정보만 선별적으로 흡수한 뒤에 다시 창작하는 것도 가능합니다.
이러한 작업을 컴퓨터가 스스로 할 수 있다는 점 때문에 많은 사람들은 걱정합니다. 그리고 실제로 일반적으로 생각해 볼 수 있는 위험성이 있습니다. 몇 가지 정리를 해보겠습니다.
- AI가 인간에게 해를 끼치는 데 사용될 위험을 고려할 수 있습니다. 이 모델의 경우 컴퓨터 기반 지능을 활용하여 악성 소프트웨어 또는 사이버 공격을 수행하는 상황이 걱정될 수 있습니다.
- AI가 통제할 수 없는 상황이 찾아올 위험을 고려할 수 있습니다. AI를 훈련시키는 데 사용된 알고리즘이 손상되거나 인공지능을 구축하는 데 사용된 데이터가 부정확하다면, AI는 해롭거나 위험한 상황을 만들 가능성이 걱정될 수 있습니다.
- AI가 특정 분야에서 인간과 경쟁했을 때 인간보다 뛰어날 수 있습니다. AI가 인간보다 특정 작업을 더 잘 수행하게 되면 사회 전체에 부정적인 결과를 초래할 수 있습니다. 예를 들어서 기계를 다루는 직업을 AI가 대신할 경우 기업은 AI를 선택하지 않을 이유가 없습니다. 그리고 사람은 생산직에서 물러나야 할 수 있습니다.
미래 AI의 사용
AI는 자율적으로 작동할 수 있는 지능형 개체 또는 시스템을 만드는 것을 목표로 하는 컴퓨터 과학 분야입니다. 시뮬레이션된 지능은 규칙 기반과 지식 기반의 두 가지 기본 분류로 구분할 수 있습니다. 규칙을 기반으로 하는 AI는 원하는 결과를 달성하기 위해 미리 결정된 명령 세트에 의존하는 경향이 있습니다. 반면, 지식을 기반으로 하는 AI는 정보를 이해하고 해석하도록 특별히 설계된 인공지능 알고리즘을 사용합니다.
많은 전문가들은 AI의 진정한 잠재력이 독립적으로 학습하는 능력에 있다고 믿습니다. AI 알고리즘은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 데이터를 이해하고 특정 작업을 수행하는 데 점점 더 능숙해질 수 있습니다. 이러한 추세로 인해 구글과 마이크로소프트, 페이스북을 포함한 많은 기업이 인공지능 연구와 개발에 막대한 투자를 하고 있습니다.
기업 또는 그룹이 컴퓨터 추론이 미래에 중요한 부분을 차지할 것이라고 믿는 데에는 몇 가지 이유가 있습니다. 첫 번째는 AI는 사람이 수행하는 복잡한 작업을 자동화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 두 번째는 그룹의 인적 자원과 관련된 비용을 줄이는 것에 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어서 인적 자원의 교육이나 채용 비용을 절감할 수 있습니다. 셋째는 기업이 혁신적인 제품과 서비스를 더 빨리 개발할 수 있도록 합니다. 마지막으로 AI는 기존 고객 서비스 채널을 완전히 우회하여 고객과 직접 상호작용하는 것이 가능합니다.
이러한 인상적인 기능에도 불구하고 AI 사용에 대한 몇 가지 우려가 여전히 있습니다. 예를 들어서 많은 전문가들은 AI 기술이 적용되고 활용되면 의도하지 않은 돌연변이를 겪을 수 있음을 경고합니다. 우리는 예상을 벗어난 상황이 발생하지 않도록 방법을 찾아야 합니다.
인공지능의 잠재적인 활용도
AI는 인간처럼 추론하고, 배우고, 활동할 수 있는 기계를 설계하는 프로세스 과정입니다. AI의 잠재적인 용도에는 의사가 환자를 마주하고 질병을 진단하는 데 도움이 되는 것 역시 포함됩니다
AI는 기계 학습과 자연어 처리라는 두 가지 주요 개념을 기반으로 두고 있습니다. 기계 학습은 AI가 데이터에서 학습하는 방법입니다. 알고리즘을 사용하여 데이터 세트를 분석하고 추세를 파악한 뒤 새로운 예측이나 결정을 내립니다. 예를 들어서 기계는 금융 데이터의 이미지 또는 패턴의 객체를 인식할 수 있도록 훈련하는 것이 가능합니다.
자연어 처리(NLP)는 인공지능이 사람의 음성을 이해하고 대응하는 방식입니다. NLP는 문장의 구조를 이해하고 그 정보를 사용하여 응답을 생성하는 것을 포함합니다. 예를 들어서 나이를 물어보는 질문이나, 가장 좋아하는 색깔을 물어보는 질문을 이해하고 적당한 답을 내릴 수 있습니다.
인공지능에 대한 우려
인공지능은 자연어를 시뮬레이션하거나 이해할 수 있는 지능형 에이전트 및 시스템을 만드는 것과 관련된 PC 공학 분야입니다. AI 연구는 일반 인공지능(GAI), 인지 인공지능(CAI) 및 기계 학습의 세 가지 주요 캠프로 나뉩니다. 일반 AI는 충분한 훈련 데이터가 주어지면 모든 작업을 수행할 수 있는 AI를 만드는 것을 목표로 합니다. 코그너티브 AI는 자율적으로 추론하고, 학습하고, 작동할 수 있는 AI를 만드는 데 중점을 두고 설계합니다. 기계 학습은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 성능을 향상시킬 수 있는 알고리즘을 만들려고 합니다.
AI가 보편화되면 많은 사람들이 정보 기술을 남용할 수 있습니다. 그리고 이런 부분은 실제로 우려되는 내용이기도 합니다. 예를 들어서 얼굴 인식 소프트웨어는 일반인을 따라가는 것에 사용될 수 있습니다. AI가 현재 인간이 수행하는 작업에 미치는 영향에 대한 추가적인 우려도 있습니다. 예를 들어 많은 전문가들은 기계가 결국 의료 진단과 치료와 관련된 대부분의 작업을 수행할 수 있을 것으로 예상합니다. 이것은 의료 산업에서 광범위한 실업으로 이어질 가능성이 있음을 시사합니다.
일부 전문가들은 사회 전반에 긍정적인 영향을 줄 것으로 생각합니다. 예컨대 AI가 일상적인 건강 검진을 자동화함으로써 만성 질환을 줄이는 데 도움을 주고, 의사는 개인에게 특화된 의료 서비스를 제공할 수 있다고 주장합니다. 다른 사람들은 인공지능이 인간의 문명에 심오한 영향을 줄 것이라 얘기합니다. 초인적인 수준의 지능을 달성할 수 있도록 해주는 수단으로 여기는 것입니다. 미래는 아무도 모릅니다. 하지만 예상을 벗어나는 불편한 상황이 찾아오지 않도록 인공지능을 경계하며 개발하는 과정이 이뤄져야 할 것입니다.