가트너(Gartner) 10대 전략 기술 - [1] 인공지능과 고급 머신 러닝

인공지능이란

인공지능은 보통 AI(artificial intelligence)라고도 합니다. 이것은 기계로부터 만들어진 지능을 말합니다. 컴퓨터공학에서는 이상적인 지능을 갖춘 존재, 또는 시스템에 의해서 만들어진 지능을 말합니다. 즉, 인공적인 지능을 뜻합니다. 일반적으로 범용 컴퓨터에 적용한다고 가정합니다. 이 용어는 지능을 만들 수 있는 방법론이나 실현 가능성 등을 연구하는 과학 분야를 지칭하기도 합니다. 보통, 인공지능이 무엇이냐고 하는 질문은 두 가지로 나눌 수 있다고 합니다. 그것은 인공이란 무엇인가와 지능이란 무엇인가입니다. 먼저, 인공이란 무엇인가라는 질문에 답하기는 꽤 쉽지만, 무엇을 인공적으로 만들 수 있는가라는 질문으로 이어갈 수 있습니다. 두번째 질문은 대답하기가 어렵습니다. 이는 의식이나 자아 또는 심리 등이 무엇인가 그리고 우리가 연구할 수 있는 유일한 종류의 지능인 인간의 지능은 어떠한 요소로 구성되어 있는가라는 문제를 제기하기 때문이라고 합니다. 인간의 지능적인 행동을 연구하거나 이해하는 것은 무척이나 어렵고 복잡한 작업이라고 합니다. 기존의 모델과 다른 각도에서 접근하고 있는 동물과 인공지능의 관계에 대한 연구는 타당성을 널리 인정받고 있다고하네요. 이러한 인간의 지능을 구현하는 것이 어렵기 때문에 인공지능이 이제서야 빛을 발하는 것 같습니다. 사실 인공지능이라는 개념은 몇십년전부터 있었던 개념입니다. 하지만, 컴퓨터의 사양? 또는 뒷받침할 수 있는 것들이 이제서야 가능하게 되어서 최근에서야 인공지능이 활발하게 연구되는 것 같습니다.

인공지능은 어디에 적용할 수 있을까요.

인공지능은 어떠한 지능과 관련된 일과 관계가 있습니다. 현대 인공지능 기술은 너무나도 방대합니다. 가장 대표적인 인공지능의 예는 자율주행자동차(저도 이 분야는 굉장히 기대가 됩니다. 개인적으로 일도 해보고싶네요.),의학 진단, 예술, 수학 정리 증명, 게임 등에 사용된다고 하네요. 소셜미디어가 텔레비전을 제치고 정보 배달에 있어서 큰 역할을 주도하면서 주요한 출판사들은 인공지능 기술을 사용하여 기사를 올리면서 효율을 높이고 있다고 합니다. 실제로도 스포츠 기사를 인공지능이 분석하고 올리고 있다고하네요. 덕분에 엄청 빠르게 확인할 수 있구요. 이러한 것때문에 사람들의 일자리가 줄어든다는 말이 괜히 나오는게 아닌가봅니다. 인공지능은 철학적인 관점에서 나눌수 있다고 합니다. 초기 인공지능 연구에 대한 대표적인 정의는 다트머스 회의에서 존 매카시가 제안한 것으로 기계를 인간 행동의 지식에서와 같이 행동하게 만드는 것입니다. 그러나 이 정의는 범용인공지능에 대한 고려를 하지 못한 것과 같다고 하네요. 인공지능의 또 다른 정의는 인공적인 장치들이 가지는 지능입니다. 대부분의 정의들이 인간처럼 사고하는 시스템, 인간처럼 행동하는 시스템, 이성적으로 사고하는 시스템 그리고 이성적으로 행동하는 시스템이라는 4개의 분류로 나눌 수 있다고 합니다. 먼저, 강인공지능은 범용인공지능이라고도 합니다. 강한 인공지능은 어떤 문제를 실제로 사고하고 해결할 수 있는 컴퓨터 기반의 인공적인 지능을 만들어 내는 것에 대한 연구를 말합니다. 즉, 인공지능의 강한 형태는, 지각력이 있고 스스로를 인식하는 것이라고 말할 수 있습니다. 이론적으로 강한 인공지능에는 두 가지 형태가 있습니다. 먼저, 인간의 사고와 같이 컴퓨터 프로그램이 행동하고 사고하는 인간형 인공지능입니다. 둘째로는 인간과 다른 형태의 지각과 사고 추론을 발전시키는 컴퓨터 프로그램인 비인간형 인공지능입니다. 둘째로는 약인공지능입니다. 약한 인공지능은 어떤 문제를 실제로 사고하거나 해결할 수는 없는 컴퓨터 기반의 인공적인 지능을 만들어 내는것에 대한 연구입니다. 이 분야는 주로 미리 정의된 규칙들의 모음을 이용해서 지능을 흉내내는 컴퓨터 프로그램을 개발하는 것에 맞추어져 있습니다. 강한 인공지능 분야의 발전은 무척이나 미약하지만 목표를 무엇에 두느냐에 따라서 약한 인공지능 분야에서는 꽤 많은 발전을 이룰 수 있다고 하네요.

인공지능의 역사는 어떻게 되나요.

상당 수의 인공지능 연구의 목적은 심리학에 대한 실험적인 접근이었습니다 또한, 언어 지능이 무엇인지를 밝혀내는 것이 주 목표였다고 하네요. 이 대표적인 예가 튜링 테스트입니다. 언어 지능을 제외한 인공지능에 대한 시도들은 로보틱스와 집합적 지식을 포함합니다. 이것은 환경에 대한 처리, 의사 결정을 일치시키는 것에 중심을 두며 어떻게 지능적 행동이 구성되는 것인가를 찾을 때, 생물학과, 정치과학으로부터 이끌어 낸다고 합니다. 사회적 계획성과 인지성의 능력은 떨어지지만 인간과 유사한 유인원을 포함한, 복잡한 인식방법을 가진 동물뿐만 아니라 곤충들까지 포함한 동물학으로부터 인공지능 과학이 시작된다고 합니다. 인공지능 학자는 동물들이 인간보다 모방하기 쉽다고 주장한다고 하네요. 하지만 동물의 지능을 만족하는 계산 모델은 없다고 합니다. 매컬러가 쓴 신경 행동에서 내재적 사고의 논리적 계산, 튜링의 기계와 지능의 계산 그리고 리클라이더의 인간과 컴퓨터의 공생이 가계 지능의 개념에 대한 독창적인 논문이라고 합니다.

이 정도로 인공지능에 대해서 정리를 마치겠습니다. 다음으로는 머신 러닝에 대해서 정리하겠습니다.

머신러닝이란 무엇인가요.

머신러닝은 다른 말로는 기계 학습이라고도 합니다. 이것도 인공 지능의 한 분야라고 할 수 있습니다. 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말합니다. 예를 들면, 기계 학습을 통해서 수신한 이메일이 스팸인지 아닌지를 구분할 수 있도록 훈련도 할 수 있다고 하네요. 기계 학습의 핵심은 표현과 일반화에 있다고 합니다. 표현이란 데이터의 평가이며, 일반화란 아직 알 수 없는 데이터에 대한 처리를 말합니다. 이는 전산 학습 이론 분야이기도 하다고 합니다. 다양한 기계 학습의 응용이 존재하는데 문자 인식이  이를 이용한 가장 잘 알려진 사례라고 하네요.

이상으로 가트너 10대 전략 기술 중, [1] 인공지능과 고급 머신 러닝에 대해서 정리를 마치겠습니다. 많은 도움이 되셨기를 바랍니다.