인공지능! AI가 자각적인 생각을 할까? 튜링 모델

출처 – Photo by Gerd Altmann on Pixabay

 

AI를 두 가지 관점에서 본다면?

AI의 수준은 어느 정도까지 지능을 구현할 것인지에 따라 강한 AI와 약한 AI 두 가지 관점으로 나누어 생각할 수 있다. 강한 AI는 컴퓨터가 자각(consciousness)을 가지고 적절한 프로그램만 있으면 컴퓨터도 사람처럼 자각적인 사고를 할 수 있도록 만들어진 수준의 구현 방법을 말한다. 반면, 약한 AI는 컴퓨터가 자각적인 사고나 생각이라는 것은 필요 없고, 단지 인간이 행동하거나 사고하는 것처럼 흉내 낼 수 있는 수준의 구현 방법을 말한다.

튜링 테스트란?

기계가 인간과 대화가 가능한지, 기계에 지능이 있는지를 판별하고자 하는 테스트로 앨런 튜링이 1950년에 제안하였다. 앨런 튜링은 “기계가 생각할 수 있는가?”라는 질문에 긍정적이라고 답변하면서, “컴퓨터가 생각할 수 있다면 그것을 어떻게 표현해야 하는가?”라는 질문에 대해 그는 “컴퓨터로부터의 반응을 인간과 구별할 수 없다면 컴퓨터는 생각(thinking)할 수 있는 것”이라고 주장하였다.

 

지성이 있는 사람이 관찰하여 기계가 진짜 인간처럼 보이게 하는 데 성공한다면 확실히 그것은 지능적이라고 간주해야 한다는 주장이며, 이 검사방법은 대부분의 사람들을 만족시키지만 일부 철학자는 납득하지 못하고 있다.

 

튜링 테스트의 방법은 다음과 같았다. 서로 보이지 않는 방 세 개에 인간 두 명과 컴퓨터 한 대를 넣어두고, 그중 한 명이 실험 팀장을 맡는다. 팀장이 다른 두방에 질문을 송신하면, 같은 방식으로 답변이 돌아온다. 이때 팀장이 어떤 것이 인간이 보낸 것이고 어떤 것이 컴퓨터의 것인지 구별하지 못하거나, 컴퓨터를 인간으로 여기는 상황이 발생하면 이것은 ‘사고하는 컴퓨터’라고 불릴 수 있다는 것이다.

출처 - 위키피디아 

지금까지 AI가 걸어온 길

 

앨런튜링이 1950년 학술지 ‘마인드’에 기고한 ‘계산하는 기계와 지능’은 인공지능이라는 단어를 쓰진 않았지만 AI의 이론적 기초를 닦은 기념비적 논문으로 평가된다. 이로부터 6년 뒤 미국 다트머스대에서 열린 전문가 세미나에서 처음으로 인공지능이란 용어가 쓰였다.

 

AI 개발 붐이 일어난 1960년대 중반만 해도 머지않아 인간 수준의 AI가 나올 것이라는 기대가 높았지만 약 30년 가까이 성과가 부진했고 이때 인간이 언어와 감각을 사용하는 방식을 수학적 모델로 만들고 이를 컴퓨터 프로그램으로 구현하려 했었다. 하지만 인간의 능력을 시뮬레이션할 지식도 부족했으며 컴퓨터 성능이 모자라 이론적 기반을 마련하는 토대로 만족했어야 했다. 70년대 초반과 80년대 후반에는 투자와 관심이 말라붙어 인공지능의 겨울이라고 불리는 침체기가 왔고 90년대에 들어 개발자들은 현실적인 태도를 취해서 인간을 총체적으로 닮은 모델이 아닌 과제를 하나씩 풀어가며 고도화하자는 방식으로 전환하였다.

 

상품 추천 시스템을 시작으로 2000년대 중반까지 음성 인식, 기계 번역, 손 글씨 인식 등성과가 나오기 시작하였다. 최근 딥러닝이 각광받으며 인간이 지침을 주지 않고 이미지 학습을 통해 고양이와 사람 사진을 분류하였으며 AI가 인간처럼 ‘추상화’ 능력을 발휘할 가능성을 보여주었다.

 

인공지능 사례 및 예시

바둑기사

 

이미 매우 알려져 있는 구글 딥마인드의 인공지능 바둑 프로그램인 알파고가 있다. 바둑의 경우의 수는 10의 170승에 이르는 엄청난 복잡성을 가진 경기로 오랫동안 인공지능의 도전 과제였다. 알파고는 지도학습과 강화 학습의 강점을 결합한 기계학습 기법을 사용해 개발되었으며 2016년 이세돌 9단과의 대국에 등장했다. 이세돌 9단이 이길 거라는 대다수의 예상을 깨고 알파고는 4대 1로 승리를 거뒀다.

 

인공지능 스피커

 

스피커를 손이나 리모컨 등으로 직접 조작하는 방식이 아닌 사람의 ‘음성’을 통해 인식하고 그에 알맞은 행동을 하는 스피커가 등장 하였다. 현재 외국 AI 스피커는 아마존의 ‘에코’, 구글의 ‘구글 홈’, 애플의 ‘홈팟’, 마이크로소프트 ‘인보크’ 등이 있으며 국대에서는 SKT의 ‘누구’, KT의 ‘기가 지니’, 네이버의 ‘웨이브’, 카카오의 ‘카카오 미니’ 등이 있다.

 

출처 – Photo by LGEPR on Flickr

챗봇

요즘은 많이 보급되어 고객센터 등에서 찾아볼 수 있으며 인공지능 챗봇은 1년 365일 24시간 쉬지않고 고객들의 물음에 답변할 수 있다. 많은 데이터와 딥러닝을 통해 학습된 질문에 간단한 답을 자동으로 해주며 KLM은 인공지능 챗봇을 통해 여행 일정 확인, 체크인 알림, 항공기 발권, 예약 변경 응대 등 다양한 일을 수행했다.