✅능력과 목적에 따른 인공지능의 구분

 

인공지능은 능력과 목적에 따라 약인공지능과 강인공지능으로 구분할 수 있습니다. 이는 단순히 성능을 비교하는 것이 아니라, 인공지능 시스템이 수행할 수 있는 작업의 복잡성과 범위에 따라 이루어집니다.

 

☑️약인공지능

약인공지능은 매우 특정한 작업을 수행하도록 설계되었습니다. 약인공지능은 인간처럼 사고하거나 학습할 수 없으며, 단순히 프로그래밍된 작업을 수행하는 데만 집중합니다. 이메일에서 스팸 메일을 필터링하거나 음성 인식을 통해 사용자의 명령을 이해하는 시스템과 같은 것들이 여기에 해당합니다.

이러한 약인공지능은 주어진 작업에는 탁월하게 활용될 수 있지만, 그 범위를 벗어난 일에는 활용할 수 없습니다. 바둑 기사 이세돌 9단과의 대국에서 4승 1패로 승리한 알파고가 바둑 이외의 일을 할 수 없는 것처럼, 특정 기술이나 능력이 한 분야에만 국한되는 것입니다. 

약인공지능 알파고

 

*특화된 약 인공지능: 체스 세계 챔피언을 이긴 딥 블루와 바둑 세계 챔피언을 이긴 알파고가 약인공지능에 속합니다. 이들은 자기가 왜 체스나 바둑을 두는지, 세계 챔피언을 이긴 것이 어떤 의미가 있는지 알지 못합니다. 단지 주어진 일을 훌륭하게 해낼 뿐입니다.

 

 

☑️강인공지능

강인공지능은 인간과 유사한 수준의 지능을 가지고 있으며, 다양한 문제를 스스로 학습하고 해결할 수 있습니다. 쉽게 말해 사람처럼 생각하고, 행동할 수 있는 인공지능입니다. 즉, 학습, 이해와 추론, 심지어 자기 인식 등 인간과 유사한 고차원적인 인지 능력을 갖습니다.

하지만 아직 완전히 실현되지 않았으며, 현재 기술로 이를 완벽하게 구현하기에는 여러 가지 한계가 있습니다. 이는 마치 SF 소설에 등장하는 로봇이나 인공지능에 가까운 개념으로, 인간처럼 생각하고 학습하며 창의적인 문제 해결이 가능한 지능을 의미합니다.

 

*영화 속의 강인공지능 모델: 아이언맨의 자비스, 인터스텔라의 타스, 스타워즈의 C-3PO 등은 영화 속에서 강인공지능이 실현된 모습의 예입니다. 이처럼 인간에게 호의적인 모습도 있지만 터미네이터의 스카이넷이나 2001 스페이스 오디세이의 HAL 2000, 매트릭스의 인공지능 등은 강인공지능의 위험성을 암시하기도 합니다.

 

약인공지능은 일상생활에서 이미 다양한 형태로 활용되고 있지만, 강인공지능은 여전히 연구 및 개발 중인 분야로, 그 실현 가능성과 영향에 대해 많은 토론이 이루어지고 있습니다.

 

 

 

 

✅베테랑 형사의 눈썰미: 모델

 

인공지능이나 딥러닝에 관한 자료를 보면 ‘모델’이란 용어가 자주 등장합니다. 인공지능에서 ‘모델’은 데이터로부터 학습된 패턴을 저장한 파일 또는 알고리즘을 의미하며, 입력된 데이터와 출력할 결과 사이의 관계를 나타내는 알고리즘입니다. 이는 학습의 결과로 만들어집니다.

형사로 비유하자면 사건 현장에서 단서를 찾아내는 눈썰미라 할 수 있습니다. 베테랑 형사가 수많은 사건을 통해 경험을 쌓듯, 컴퓨터도 대량의 데이터를 재료로 사용하여 학습을 통해 문제 해결 방식을 확립해 나갑니다.

많은 사건을 경험하면서 학습 능력이 높아진 형사가 더 뛰어난 추리력을 갖게 되는 것처럼, 모델도 대량의 데이터와 훈련을 통해 성능이 향상됩니다. 마찬가지로, 형사가 필요한 일과 요리사가 필요한 일이 다르듯이 인공지능에도 해결할 문제의 성격에 따라 이미지 식별 모델, 언어 처리 모델 등 적합한 모델이 필요합니다.

인공지능의 모델

 

OpenAI사의 챗GPT 또한 이 모델 중 하나입니다. GPT-3, GPT-4 등의 버전들이 각각 하나의 모델이며, 이후 출시된 모델일수록 보다 강력한 성능과 광범위한 문제 해결 능력을 갖습니다.

 

 

 

 

✅인간의 언어를 이해해 보자: 자연어 처리

 

자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석할 수 있도록 돕는 기술 분야로, 인간의 의사소통 능력을 컴퓨터에게 부여하려는 목적으로 사용합니다.

예를 들어, 스마트폰의 음성 인식 기능을 사용해 “오늘 날씨 어때?”라고 물으면 스마트폰은 우리의 말을 텍스트로 변환하고, 변환된 텍스트에서 ‘오늘’과 ‘날씨’라는 키워드를 파악하여 당일의 날씨 정보를 알려줍니다. 이 과정에서 컴퓨터는 단순히 소리를 글자로 바꾸는 것을 넘어서 그 말의 의미를 이해하도록 프로그래밍됩니다. 자연어 처리는 크게 두 가지 주요 작업으로 나눌 수 있습니다.

 

 

☑️이해

이해는 컴퓨터가 인간의 언어를 인식하고 그 의미를 파악하는 과정으로, 입력 과정에 해당합니다. 앞에서 말한 음성 인식 기능이 이를 활용하는 하나의 예입니다. 또 다른 예로는 스팸 메일 필터링이 있습니다. 컴퓨터는 수많은 메일 중에서 스팸 메일을 구분해 내기 위해 특정 단어나 문구의 패턴을 학습하고, 이러한 패턴을 감지하면 해당 메일을 스팸으로 분류합니다.

 

 

☑️생성

생성은 컴퓨터가 인간이 이해할 수 있는 언어로 응답하거나 새로운 텍스트를 만들어 내는 과정입니다. 이는 출력 과정에 해당하며, 대표적인 예로는 챗봇이 있습니다. 챗봇은 사용자의 질문에 대해 대화의 맥락을 이해하고 적절한 답변을 생성합니다. 상담 서비스에 사용되는 챗봇이라면 실제 상담사처럼 고객의 질문에 적절한 내용과 어투로 답변을 생성합니다.

자연어 처리 기술은 글을 다른 언어로 번역하거나 구두로 지시한 명령에 따라 레스토랑을 예약하기도 하고, 제품 리뷰나 SNS 게시물 등에서 어조나 감정을 분석해내는 등 점점 더 다양하게 사용되고 있답니다.

 

*언어를 배우는 방식의 변화: 자연어 처리를 개발할 때 규칙 기반 인공지능은 각 언어의 문법과 규칙을 수동으로 분석하여 프로그램에 구현하는 방식을 사용했습니다. 이 방법은 영어 문법책으로 영어를 배우는 것과 마찬가지로, 변화무쌍한 인간의 말과 글을 이해하고 구사하는데 큰 어려움이 있었습니다. 이때 딥러닝의 등장은 자연어 처리 분야에 빠른 발전을 가져왔습니다. 이제 컴퓨터는 대규모의 언어 데이터를 통해 스스로 학습하며 훨씬 더 자연스러운 방식으로 자연어를 이해하고 생성할 수 있게 되었습니다.

 

 

📌키워드로 정리하는 핵심 포인트

  • 약인공지능: 매우 특정한 작업을 수행하도록 설계된 인간의 일부 인지 능력만 모방하는 인공지능입니다.
  • 강인공지능: 다양한 작업을 수행하고, 인간과 같은 방식으로 문제를 해결할 수 있는 이론적인 인공지능입니다.
  • 모델: 데이터로부터 학습된 패턴을 저장하고, 이를 통해 문제를 해결하는 인공지능입니다.
  • 자연어 처리: 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석할 수 있도록 하는 기술 분야입니다.

 

 

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