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인공지능 탐구생활

KDI 경제정보센터 자료연구팀 2020년 03호

#01 자율주행자동차, 말하는 번역기, 스마트스피커의 공통점은 무엇일까요?

#02 뉴스, 영화, 사회관계망서비스(SNS), 쇼핑, 길찾기 등 생활 속 다양한 영역에서
개인별로 특화된 맞춤형 정보나 상품을 추천해주는 원리는 무엇일까요?

#03 혁신의 도구로서 비용을 절감하고 생활 편의를 제고하는
다양한 서비스와 제품들, 수많은 추천 알고리즘은
모두 인공지능에 기반하고 있다는 공통점이 있습니다.

#04 그렇다면 과연 인공지능은 무엇일까요?

#05 인공지능을 쉽게 풀이하면,
기계가 사람의 지능을 모방하여 사람과 같이 복잡한 일을 할 수 있도록 하는
다양한 기술이라고 할 수 있습니다.

#06 인공지능이라는 용어를 만든 존 맥카시는
“지능을 가진 기계를 만드는 과학과 공학＂이라고 인공지능을 정의하기도 했지요.

#07 인공지능의 발전유형, 지능의 구현방식 등에 따라 다양한 정의가 있지만,
아직 모두가 동의하는 인공지능에 대한 공통의 정의는 존재하지 않습니다.

#08 하지만 기계가 직접 데이터를 학습함으로써 그 속에 숨겨진 규칙성을 찾아내는 머신러닝과
머신러닝의 일부로 파생되어 발전한 딥러닝이 인공지능의 핵심개념이라는 데는 이의가 없습니다.

#09 스탠퍼드 대학의 교수이자 인공지능 분야의 개척자인 아서 사무엘은
＂기계가 일일이 코드로 명시하지 않은 동작을 데이터로부터 학습하여
실행할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하는 연구 분야＂를 머신러닝이라고 정의한 바 있습니다.

#10 즉, 기계가 미리 입력된 코딩이 없어도 데이터를 통해
스스로 학습할 수 있도록 하는 기술이 머신러닝인 것이지요.

#11 최근 관심을 모으고 있는 딥러닝은
컴퓨터가 인공 신경망 알고리즘을 바탕으로 데이터를 분류하는 능력을 습득하게 되어
스스로 학습할 수 있게 되는 것을 의미합니다.

#12 미리 준비된 프로그램을 단순하게 실행하는 것이 아니라,
습득된 정보를 바탕으로 스스로 문제를 해결하고 더 나아가 학습하는 것이지요.

#13 그런데 이러한 인공지능에 대한 사람들의 인식은 긍정적인 반응도 많지만,
개인 정보 해킹, 인간을 넘은 기계에 대한 불신 등 불안하다는 의견도 상당히 많습니다.

#14 이는 영화나 소설에서 묘사하는 인공지능이 기술낙관주의에 의거한 유토피아 혹은
인간을 뛰어넘는 초지능에 의한 디스토피아의 양 극단을 오가는 것과 무관하지 않습니다.
이 문제를 이해하기 위해서는 강인공지능과 약인공지능이라는 개념을 알아볼 필요가 있는데요.

#15 다양한 분야에서 보편적으로 활용할 수 있고 스스로 학습하고 판단하는 것을 강인공지능,
특정 영역에서 슈퍼컴퓨터와 같은 성능으로 인간을 돕는 것을 약인공지능이라고 구분한다면,
현재 우리는 약인공지능의 초기단계에 진입해 있습니다.

#16 영화 터미네이터에서 나오는 스카이넷과 같은 강인공지능은 아직 기우에 불과하지만,
약인공지능(ANI·Artificial Narrow Intelligence)은
이메일 전송, 인터넷 검색, 스마트폰 사용, 자동차 운전, 신용카드 사용 등
일상생활에서 이미 광범위하게 활용되고 있지요.

#17 그렇다면 인공지능은 그동안 어떻게 발전해왔으며
우리의 삶에 어떤 모습으로 존재하고 있을까요?

#18 초기 인간이 하는 단순 반복 업무를 대체하는데 그쳤던 인공지능은
이후 상품추천이나 의료진단 등 복잡한 의사결정을 하는 데까지 발전했습니다.
IBM이 만든 인공지능 왓슨이 대표적인 예라고 할 수 있지요.

#19 오늘날 인공지능은 거기에서 한 걸음 더 나아가서
인간처럼 감정을 인식하고 문학이나 음악과 같은 다양한 영역에서 활동하는 수준에 이르고 있습니다.

#20 이렇듯 인공지능 기술이 더 활발하게 활용될수록
인공지능 기반 의사결정에 대한 문제제기도 늘어나고 있는데요.
인공지능을 둘러싼 다양한 쟁점들, <인공지능 탐구생활> 쟁점편에서 알아보세요.