1. 인공지능이란?
인공지능(Artificial Intelligence, AI)이란?
인공지능이란 인간이 가지고 있는 인식, 판단 등의 지적 능력을 모델링하여 컴퓨터에서 구현하기위해 다양한 기술이나 소프트웨어, 하드웨어, 이를 포함한 컴퓨터 시스템을 통틀어 일컫는 말입니다.
인공지능이라는 학문은 사실 엄청 오래전에 등장하였습니다. 1956년 미국 다트머스 대학에서 열린 회의에 존 매카시 박사가 다트머스 학회에서 처음으로 인공지능이라는 용어를 창안하셨습니다.
"기계를 인간 행동의 지식에서와 같이 행동하게 만드는 것" 이라는 인공지능의 정의를 내렸으며 1971년 인공지능 연구에 대한 업적을 인정받아 튜링상을 수상하였죠.
잠깐! 존 매카시(John McCarthy, 1927년 9월 4일 - 2011년 10월 24일) 박사는 미국의 전산학자이자 인지과학자이다. 인공지능에 대한 연구 업적을 인정받아 1971년 튜링상을 수상했습니다. 리스프 프로그래밍 언어를 설계 및 구현하였고 한계 지정(Circumscription), 상황 계산(Situation Calculus) 등 주요한 업적을 남겼습니다.
수상경력으로는 튜링상 (1971년), 교토상 (1988년), 미국 과학 훈장 (1990년), 컴퓨터 역사 박물관의 회원으로 입회 (1999년), 벤자민 프랭클린 메달 (2003년), IEEE 인텔리전트 시스템의 AI의 명예의 전당 (2011년) - AI와 지능 체계 분야에 중대한 기여, 2012 스탠퍼드 엔지니어링 히어로즈의 한 명으로 이름을 올렸습니다.
또한, 영구의 수학자 앨런 튜링(수학자, 암호학자, 논리학자이자 컴퓨터 과학의 선구적인 인물)은 컴퓨터가 사람처럼 생가가할 수 있다고 제시하여, 대화를 나누고 상대방이 컴퓨터인지 사람인지 구별할 수 없다면 그 컴퓨터는 사고할 수 있는 것이라고 간주해야된다고 주장하였습니다.
이 튜링 이론은 지금까지 인공지능 분야의 기반이 되었으며, 튜링 테스트(Turing Test)라는 이름으로 인공지능을 판별하는 기준으로 활용되고 있습니다.
잠깐! 앨런 매티슨 튜링(Alan Mathison Turing, 1912년 06월 23일 ~ 1954년 6월 7일)은 알고리즘과 계산 개념을 튜링기계라는 추상 모델을 통해 형식화함으로써 컴퓨터 과학의 발전에 지대한 공헌을 하였습니다. 그리고 튜링 테스트의 고안으로 아주 유명한데 기계가 인간과 얼마나 비슷하게 대화할 수 있는지를 기준으로 기계에 지능이 있는지를 판별하고자 하는 테스트입니다. 1945년에 그가 고안한 튜링 머신은 초보적 형태의 컴퓨터로, 복잡한 계산과 논리 문제를 처리할 수 있습니다. ACM에서 컴퓨터 과학에 중요한 업적을 남긴 사람들에게 매년 시상하는 튜링상은 그의 이름을 따 제정한 것입니다. 이론 컴퓨터 과학과 인공지능 분야에 지대한 공헌을 했기 때문에 "컴퓨터 과학의 아버지"라고 불립니다.
인공지능 특성
인공지능이라는 것은 수치보다 상징 정보를 더 잘 조작한다. 이러한 정보들은 사람이 추론하는 경우 일상적으로 고려하는 것과 동일한 개념, 규칙, 대상, 사실을 표현하는 정보를 말한다.
또한 고전적 알고리즘에 반해 휴리스틱(heuristic)을 흔히 사용한다. 휴리스틱이란 비결정적 경로를 택하는 경험에 기반한 해결 방법이다. 이러한 휴리스틱을 이용하여 문제를 풀 때 적용될 수 있는 문제의 범위는 알고리즘적 해법이 없는 문제(지각, 개념해석 등), 알고리즘이 너무 복잡한 문제(바둑, 체스 등) 두 가지로 나눌 수 있다.
또한 인공지능은 자료와 정보가 불완전․부정확하고 본질적으로 학제적인 연구 분야 즉, 여러 주변 학문들과의 깊은 연관을 가지고 있다.
인공지능의 혁신
이렇게 인간이 직접 기계가 학습할 지식을 미리 준비하는 방식은 전문가의 역량에 따라 상당한 시간과 비용이 수반되어야 하며, 인간의 언어 및 표현의 한계, 계산 능력 등의 제약으로 적용할 수 있는 분야가 매우 한정적이었습니다.
하지만 엄청난 양의 데이터를 활용할 수 있게 해주는 빅데이터라는 기술과 컴퓨터가 스스로 학습하는 방식인 머신러닝을 통해 조금씩 발전해 온 인공지능은 인간의 뇌를 모방한 신경망 네트워크 구조로 이루어지는 혁신적인 딥러닝 알고리즘의 등장으로 기존보다 압도적인 성능을 보여주는 인공지능을 생산해 내기 시작합니다.
이에 따라 과거 수개월 또는 수년이 소요되던 머신러닝 과정이 이제는 단 수 시간 또는 수분으로 처리될 수 있게 되었으며, 현실 세계의 정보를 담고 있는 빅데이터라는 공간 속에서 마치 실제 세상 속 인간처럼 컴퓨터가 스스로 정보를 인지하고 학습해 나감으로써 지식을 습득해 나갈 수 있는 바탕을 마련하게 되었습니다.
정리
인간의 지능적, 인식, 판단 등의 지적인 활동을 할 수 있도록 컴퓨터 시스템에 지능을 부여하는 것을 구현합니다.
스스로 사물을 이해하고, 주변 환경을 인식하여 그에 대하여 유연성 있게 적응․반응하고, 그러한 경험에 근거하여 학습할 수 있습니다.
공학적 접근에서 사람의 지능을 필요로 하는 작업을 수행할 수 있는 기계를 구현하는 것, 일반적인 의미, 전산학, 통계학, 물리학, 수학 등의 학문이 개입됩니다.
과학적 접근으로 컴퓨터를 하나의 도구로 보고, 컴퓨터를 이용하여 인간 지능의 본질과 사고 과정을 밝혀내는 것, 심리학, 언어학, 신경과학, 생리학 등의 학문들과 함께 연구합니다.
- 계산모델을 이용하여 정신적 기능을 연구하는 학문 - Charniak
- 컴퓨터가 지능을 가질 수 있도록 하는 아이디어를 연구하는 학문 – Winstone
- 인간의 지능을 필요로 하는 작업을 처리할 수 있는 기계를 만드는 학문 – Minsky
- 인간의 지능적 측면 즉, 기계가 잘할 수 있는 계산 같은 것이 아니라 기계는 하기 힘들지만 인간은 비교적 쉽게 잘 할 수 있는 것들, 예를 들면 추론, 인식, 지각과 같은 것을 모의 실험할 수 있는 기계 알고리즘을 만드는 학문 – Callan
** 출처 및 참고 **