AI(인공지능) 첫발과 작동 원리

2023년 말부터 OPEN AI를 통해 Chat GPT 4.0이 화두가 되더니, 어제는 OPEN AI에서 그림 그리는 "Sora"까지 오픈되어서, 그 한계는 어디까지 인지 상상력을 더 크게 펼치게 해주고 있습니다. 그럼 과연 인공지능 AI는 무엇일까요?

인공지능

1. 인공지능, AI 이란

영어로 "Artificial Intelligence"라고 하며, 이 단어는 두 부분으로 나누어서 설명을 드리겠습니다. 우선 "Artificial"은 "인공적인, 만들어진"을 의미하며, 라틴어 "artificialls"에서 유래되었습니다. "artificium"이라는 단어에서 파생되었는데, 이 단어는 "기술, 기교, 기능" 등을 의미하며, "artificium"은 다시 "ars"와 "facere"라는 두 라틴어 단어에서 유래되었는데, "ars"는 "기술, 예술"을, "facere"는 "만들다"라는 의미를 가지고 있습니다.

"Interlligence"는 "지능, 이해력"을 의미하는 단어로, 라틴어 "intelligentia"에서 유래되었으며, 이 단어는 "intelligere"라는 동사에서 파생되었으며, "이해하다, 인식하다"라는 뜻을 가지며, "intellegere"는 다시 "inter-"와 "legere"라는 두 라틴어 단어로 구성되었으며, "inter-"는 "사이에"를 의미하며, "legere"는 "선택하다, 집합하다"라는 뜻을 가지고 있습니다.

따라서 "Artificial Intelligence"는 "인공적으로 만들어진 지능"이라는 뜻을 가지고 있습니다.

인간의 학습 능력, 이해력, 판단력 등의 지능을 컴퓨터를 통해 모방하거나 재현하려는 기술을 의미합니다. 그러나 현재의 수준의 모방이 아닌 지혜까지 겸비하는 수준으로 인간처럼 반응하고 더 높은 고차원의 수준으로 지능을 갖추어 가고 있습니다.

2. 인공지능의 첫발

1950년대에 앨런 튜링아 발표한 논문 "Computing Machinery and Intelligence"에서 인공지능의 개념을 처음 제시했습니다. 그의 논문에서 "기계 스스로 생각할 수 있을까"라는 질문을 제기하면서 그에 따른 답을 찾기 위해 "튜링 테스트"라는 개념을 도입했습니다. 튜링 테스트는 기계가 인간처럼 생각하고 대화할 수 있는 능력을 평가하는 방법입니다.

이 테스트는 기계와 인간이 각각 대화를 진행하면서, 판사가 그 대화를 관찰합니다. 판사는 대화의 내용만 보고 어느 쪽이 사람이고 어느 쪽이 기계인지를 판단해야 합니다. 만약에 판사가 구별하지 못하면, 이 또한 기계가 튜링 테스트를 통과한 것으로 간주했습니다. 이렇게 튜링은 인공지능의 초기 개념을 제안하였으며, 이 개념은 오늘날에도 여전히 인공지능의

핵심 개념으로 인정받고 있습니다. 그의 튜링 테스트는 인공지능의 발전과 연구에 있어서 중요한 기준이 되었으며, 그 이후에도 많은 인공지능 시스템이 이 테스트를 통과하기 위해 개발되었으나 인공지능의 유일한 정의나 기준은 절대적으로 아닙니다. 튜링의 이런 아이디어가 놀라운 점은, 그가 이 테스트를 제안했을 당시에는 아직 컴퓨터가 널리 사용되지도 않고 현재의 수준으로 생가하면 안 되는 점입니다. 그는 이미 미래를 반영하고 예측해서 테스트 방법을 설계한 것이라 놀라울 따름입니다. 에피소드로는, 튜링이 제안한 "튜링 테스트"가 실제로 처음 통과된 것은 2014년으로 유진 고어스트만이라는 이름의 컴퓨터로 프로그램의 30% 이상의 판사를 속여서 인간인 척 했습니다. 하지만 이 결과에 대한 논란이 있었으며, 일부 비판자들은 유진 고어스트만이 튜링 테스트를 통과했다고 보기 어렵다고 주장하며, 단순히 인가의 발언을 흉내를 내는 수준으로 취부했으며, 이런 논란은 인공지능의 본질과 한계에 대한 깊은 고민을 불러일으키고 있습니다.

다시 말해, 인공지능은 또한 기계 학습, 자연어 처리, 지각 인지 등 다양한 분야에서의 포함하며, 이런 상황을 튜링 테스트만으로는 평가하기 어렵다고 주장한 것입니다.

3. 인공지능의 작동 원리

인공지능을 구현하는 원리는 다양한데, 그중에서도 핵심은 "머신 러닝"입니다. 머신 러닝은 컴퓨터가 스스로 학습하는 능력을 갖춘 알고리즘입니다. 이는 컴퓨터가 데이터를 분석하고, 그 안에서 패턴을 찾아내고, 그 패턴을 바탕으로 예측하거나 결정을 내리는 방식을 작동합니다. 머신 러닝의 특정한 형태 중에 하나가 딥러닝이 인공지능의 한 분야 차지하고 있습니다. 딥러닝은 신경망이라는 계층적 알고리즘 구조를 사용하며, 이 신경망은 인간의 뇌에서 발견되는 생물학적 신경망을 본떠 만들어졌습니다. 딥러닝은 "깊은" 신경망을 사용하여 복잡한 패턴을 학습하고 이해합니다. "깊다"의 의미는 신경망이 여러 계층으로 구성되어 있다는 의미하며, 각 계층은 이전 계층의 출력을 입력으로 받아서 처리합니다. 이러한 반복적이고 연속적인 계층적 구조 덕분에 딥러닝은 매우 복잡한 상황을 해결해 오고 있습니다.

4. 인공지능에 대한 우리 대처

그 기준에 바탕은 인간의 윤리와 철학입니다. 그러나 분명한 것은 흑과 백처럼 단순히 옳고 그름을 판단하는 것은 쉽지 않습니다. 인간에게 편리함으로 다가오지만 그 반대편에서는 독으로 올 수가 있습니다. 인공지능의 도움으로 더 효율적이고 생산성이 향상되지만, 인간의 일자리를 그만큼 없애고 있습니다. 우리는 인공지능의 긍정적 기능과 부정적 기능에 대해 지속적인 토론과 인간을 해하는 일이 없도록 제약과 안전장치를 두어야 합니다. 지금은 인공지능이라는 가시적인 성과가 다가오고 있는 만큼 베타테스트를 한다는 마음으로 접해보고 시연하면서 그 문제를 공론화해야 합니다. 

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