인공지능

인공지능이란 무엇인가핵심인 AI는 튜링의 질문에 긍정으로 답하는 것을 목표로 하는 컴퓨터 과학의 한 분야다. 그것은 기계에서 인간의 지능을 복제하거나 시뮬레이션하려는 노력이다. 인공지능의 광범위한 목표는 많은 의문과 논쟁을 불러일으켰다. 그만큼 그 분야에 대한 어떤 단일한 정의도 보편적으로 받아들여지지 않는다. AI를 단순히 ‘지능이 뛰어난 구축 기계’로 규정할 때 가장 큰 제약은 인공지능이 무엇인지 실제로 설명하지 않는다는 점이다. 무엇이 기계를 지능적으로 만드는가? 그들의 획기적인 교과서인 인공지능: 현대적 접근법, 작가 스튜어트 러셀과 피터 노비그는 기계에서 지능적인 요원을 주제로 그들의 작품을 통일시킴으로써 이 질문에 접근한다. 이를 염두에 두고 AI는 ‘환경으로부터 지각(percepts)을 받아 행동을 수행하는 요원에 대한 연구(Russel and Norvig 8i)’이다. 처음의 두 가지 아이디어는 사고 과정과 추리에 관련된 반면, 다른 아이디어들은 행동을 다룬다. 노르빅과 러셀은 “튜링 테스트에 필요한 모든 기술도 에이전트가 이성적으로 행동할 수 있게 해준다”고 언급하면서, 특히 최상의 결과를 얻기 위해 행동하는 합리적인 에이전트에 초점을 맞추고 있다. 패트릭 윈스턴 MIT 인공지능(AI) 컴퓨터공학부 교수는 AI를 “사고와 인식, 행동을 함께 묶는 루프를 목표로 하는 모델을 지원하는 표현에 의해 노출되고 제약에 의해 활성화된 알고리즘”이라고 정의한다.” 제러미 아친 데이터로봇 CEO는 2017년 일본 AI 체험에서 군중에게 연설하면서 오늘날 AI가 어떻게 사용되는지에 대한 다음과 같은 정의를 제시하며 연설을 시작했다. “AI는 통상적으로 인간의 지능을 필요로 하는 업무를 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템인데… 이런 인공지능 시스템 중 상당수는 머신러닝(machine learning)에 의해 구동되고, 일부는 딥러닝(deep learning)에 의해 구동되고, 일부는 규칙과 같은 매우 지루한 것에 의해 구동된다.”
AI는 어떻게 사용되는가?
인공지능은 일반적으로 두 가지 광범위한 범주에 속한다. 때로는 ‘약한 AI’라고 부르기도 하는데, 이런 종류의 인공지능은 제한된 맥락 안에서 작동하며 인간 지능을 시뮬레이션하는 것이다. 좁은 AI는 종종 단일 업무를 매우 잘 수행하는 데 초점을 맞추고 있으며 이러한 기계들이 지능적으로 보일 수도 있지만, 가장 기본적인 인간의 지능보다도 훨씬 더 많은 제약과 제약 속에서 작동하고 있다. 인공지능(AGI) : AGI(Andic General Intelligence): 영화 속에서 흔히 볼 수 있는 인공지능(AI)은 웨스트월드의 로봇이나 스타트랙의 데이터처럼 말이다. 다음 세대. AGI는 일반적인 지능을 가진 기계로, 인간과 마찬가지로 어떤 문제라도 해결하기 위해 그 지능을 적용할 수 있다. 좁은 AI는 우리 주변에 널려 있으며 지금까지 인공지능의 가장 성공적인 실현이다. 오바마 행정부가 발표한 2016년 보고서 ‘인공지능의 미래를 위한 준비’에 따르면, 컴팩트 AI는 특정 과제 수행에 중점을 두면서 지난 10년 동안 “중대한 사회적 편익을 가져왔고 국가의 경제활력에 기여해 온 수많은 돌파구를 경험했다.
좁은 AI의 대부분은 기계학습과 딥러닝의 획기적인 발전에 의해 작동된다. 인공지능과 머신러닝, 딥러닝의 차이를 이해하는 것은 혼란스러울 수 있다. 벤처 자본가 프랭크 첸은 그들을 어떻게 구별할 것인가에 대한 좋은 개요를 제공하면서 다음과 같이 언급했다. “인공지능은 인간의 지능을 모방하려는 알고리즘과 지능의 집합체다. 머신러닝도 그중 하나고, 딥러닝도 그런 머신러닝 기법 중의 하나라고 말했다. 간단히 말해서, 머신러닝은 컴퓨터 데이터를 공급하고 통계적 기법을 사용하여 특정 작업에 대해 프로그램되지 않고 작업에서 점진적으로 더 나아지는 방법을 “학습”할 수 있도록 도와줌으로써, 수백만 줄의 서면 코드의 필요성을 제거한다. 머신러닝은 감독되는 학습(표지된 데이터 세트 사용)과 감독되지 않은 학습(표지되지 않은 데이터 세트 사용)으로 구성된다. 딥러닝(Deep Learning)은 생물학적으로 영감을 받은 신경망 구조를 통해 입력을 실행하는 머신러닝의 일종이다. 신경망에는 데이터가 처리되는 여러 개의 숨겨진 층이 들어 있어 기계가 학습에 “깊이” 갈 수 있게 하고, 최고의 결과를 위해 연결 및 가중치 입력을 한다. 어떤 작업에든 적용할 수 있는 인간 수준의 지능을 갖춘 기계를 만드는 것은 많은 AI 연구자들의 성배지만 AGI를 향한 탐구는 난항을 겪어왔다. “어느 환경에서나 배우고 행동하는 보편적인 알고리즘”(Rusel과 Norvig 27)에 대한 검색은 새로운 것이 아니지만, 시간이 지나도 근본적으로 완전한 인지 능력을 갖춘 기계를 만드는 어려움이 완화되지는 않았다. AGI는 오랫동안 초지능형 로봇이 인류를 압도하는 디스토피안 공상과학 소설의 뮤즈였지만, 전문가들은 이것이 우리가 곧 걱정할 일은 아니라는 데 동의한다. nteligent 로봇과 인공적인 존재는 고대 그리스 고대 신화에서 처음 나타났다. 아리스토텔레스가 삼단논법을 발전시키고 연역적 추론을 이용한 것은 그 자신의 지능을 이해하려는 인류의 탐구에 있어서 중요한 순간이었다. 뿌리가 길고 깊지만 오늘날 우리가 생각하는 인공지능의 역사는 1세기도 채 되지 않는다. 다음은 AI에서 가장 중요한 몇 가지 사건을 간단히 살펴보자.

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