인공지능은 얼마나 진화했는가?

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인공지능의 종류

인공지능은 목적이나 가능 영역에 따라 개별 영역에 특화하여 능력을 발휘하는 ‘특화형 인공지능’과 다른 영역에서 다양하고 복잡한 문제를 해결하는 ‘범용 인공지능’의 2가지로 구분할 수 있다.

또 ‘약한 인공지능’과 ‘강한 인공지능’이라는 분류도 있다. 테두리의 범위로 생각하는 인공지능인 ‘약한 인공지능’은 일정 범위에서는 이미 인간 수준을 초월하고 있지만, 이것이 아무리 고성능화되더라도 ‘어떤 테두리 내’에서만 가능하고 미리 프로그램된 것 외에는 아무것도 할 수 없다. 즉 인간의 능력을 보완 및 확장하는 기능이 주로 기대되므로 ‘약한 인공지능’이라고 불린다. 반면 테두리를 뛰어넘어 생각하는 인공지능을 ‘강한 인공지능’이라고 한다. 인간처럼 사물을 생각하고 인식 및 이해하며, 인간과 같은 추론/가치를 판단할 수 있음을 가리킨다. 자율적으로 배우고 의사결정을 할 수 있다.

인공지능의 4가지 레벨

레벨 1은 단순한 제어 프로그램이다. 온도의 변화에 따라 기능하는 에어컨이나 냉장고 등을 예로 들 수 있다. ‘인공지능을 탑재한 XXX’ 과 같은 마케팅 용어로 이용되는 경우도 있다.

레벨 2는 대응 패턴이 매우 많은 것이다. 장기 프로그램이나 청소 로봇, 질문에 답하는 인공지능 등 약한 인공지능이 여기에 해당한다.

레벨 3은 대응 패턴을 자동으로 학습하는 것. 검색엔진이나 빅데이터 분석에 활용된다. 기계학습을 하는 것이 많고 특징량은 인간이 설계한다.

레벨 4는 대응 패턴의 학습에 사용하는 특징량도 스스로 확보한다. 딥러닝을 하는 인공지능이 많고 고도의 분석도 가능하다.인공지능의 역사

인공지능 연구의 역사는 ‘활성기’와  ‘위축기’의 반복이었다. 인공지능이라는 말은 1956년에 생겨났고, 제1차에서 현재는 제3차에 이른다.

제1차 활성기(1950년대 후반~1960년대)에는 미로나 퍼즐을 풀거나 하는 인공지능이 등장해 전 세계에서 주목받았다. 그런데 현실 과제의 해결에는 사용할 수 없는 약한 측면이 있어 활성기는 곧 위축기로 들어갔다.

제2차 활성기(1980년대)는 컴퓨터에 지식을 입력해 여러 가지에 대응할 수 있는 시스템은 가능하나 지식을 기술 및 관리하고 방대한 디지털 데이터를 다루는 것이 어려웠다. 1995년 무렵부터 다시 위축기로 들어갔다.

현재는 제3차 활성기라고 할 수 있다. 이런 활성기의 배경에 있는 것은 다음과 같다.

첫째, 심층학습에 의한 기계학습의 정보과학
둘째, 빅데이터의 보급
셋째, 고도의 처리를 실시간으로 실현할 수 있게 된 것
넷째, 딥러닝을 이용했고 장기 프로젝트와 같은 인상적인 프로젝트 발족
다섯째, 인공지능의 영향력이나 위협의 전달(스티븐 호킹 박사나 엘론 머스크 등 유명한 사람들이 ‘인공지능은 인류를 위협하지 않을까’라고 우려를 표명했다)

인공지능은 어떤 형태로 상품화되고 있을까?

– 애플(시리)
애플이 1988년에 제작한 동영상에 퍼스널 어시스턴트 ‘Knowledge Navigator’라는 것이 있는데 시리는 그것의 현대판이다. 애플이 생각하는 하드웨어/소프트웨어의 미래는 머지 않아 실현될 것 같다.

– 소프트뱅크(페퍼)
2014년 6월에 소프트뱅크는 페퍼를 발표했다. 프랑스의 알데바론로보틱스와 소프트뱅크가 공동으로 개발했고 IBM의 인공지능인 왓슨(Watson)이 탑재된 감정을 인식할 수 있는 로봇이다. Wi-Fi 통신도 가능하므로 클라우드 AI로서 데이터를 학습할 수 있다. 각 가정이나 기업 등에서 사람의 표정이나 목소리를 학습하여 클라우드에 축적하고 학습 기능을 살릴 수 있다는 것이 기대되는 포인트다.

– 페이스북 M
페이스북도 퍼스널 어시스턴트를 연구중이다. 현재 미국의 일부 유저 사이에서 이용되고 있는 M이 바로 그것이다. M은 유저 의뢰를 실행하는 퍼스널 어시스턴트(개인비서)다. 서비스의 뒷단에는 ‘M Trainer’라 불리는 지원 스탭이 항시 상주하면서 감시하고 있어 인공지능으로 처리할 수 없는 경우 사람이 직접 대응하도록 되어 있다. 구체적으로 상품의 구입, 배송 배달, 음식점 예약, 여행 수배 등에 대응하며, 단계적으로 이용을 넓혀나가 모든 유저가 이용할 수 있게 될 것이다.

– 구글
Google Photos는 업로드된 사진을 축적, 관리하는 앨범과 같은 기능을 한다. 업로드된 사진은 딥러닝에 의해 자동으로 분석되고, 사진으로 찍은 인물이나 촬영한 장소, 이벤트 등도 자동으로 분류하며, 대량으로 업로드한 사진에서 원하는 사진이나 동영상을 간단하게 검색할 수 있다.

또한 Google Now에는 유저가 알고 싶은 정보를 음성으로 인식하여 검색 결과를 내는 기능이 있다. 이를 통해 지도 등을 편리하게 검색할 수 있다. Deep Neural Networks라고 불리는 음성 입력 처리 기술을 이용해 음성 인식과 인식된 정보의 처리를 높은 정밀도로 실행할 수 있으며, 새롭게 ‘Recurrent Neural Networks’라는 신기술도 지원한다.

 

 

 

 

 

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