인간 지능을 흉내 내는 인공지능

인공지능의 정의

• 인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력, 자연언어의 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술
• 인간의 지능이 가지는 학습, 추리, 적응, 논증 따위의 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템
• 지능적으로 행동하는 계산 에이전트를 만들고 분석하는 학문 분야

충돌하는 관점

• 앨런 튜링의 튜링 테스트
  • 튜링 테스트를 통과한 기계는 생각한다고 간주해도 된다.
• 철학자 존 설의 중국인의 방
  • 컴퓨터 프로그램은 중국어 질문을 전혀 이해하지 못한 채 튜링 테스트를 통과할 수 있음
  • 튜링 테스트를 통과해도 생각한다고 말하면 안 됨

 

인공지능의 역사

 

• 제1차 AI붐
  • 1950년 : Alan Mathison Turing 학습하는 기계에 대한 논문 발표
    • Turing machine 고안
    • 2차 세계 대전, 에니그마 해독
  • 1956년 : John McCarthy 다트머스 회의에서 “Artificial Intelligence” 단어 사용
  • 1958년 : Frank Rosenblatt 퍼셉트론(인공 신경 뉴런) 탄생
    • 퍼셉트론 전의 인공지능 연구
      • 기호주의(Symbolism): 인간의 지능과 지식을 매뉴얼화 하는 접근법
      • 연결주의(Connectionism): 뇌 신경 네트워크의 재현을 목표로 하는 접근법
  • 1959년 : Arthru Samuel 체커 게임 프로그램 개발
  • 1969년 : Marvin Lee Minsky, Seymour Papert XOR문제에는 선형분리가 불가능함을 수학적으로 증명
    • 인공지능의 암흑기 (AI winter)
• 제2차 AI붐
  • 1980년대 : '실용적인 목적'으로의 변화. 전문가 시스템 도입. Back propagation 증명. XOR 해결
  • 1990년대 : MLP의 한계
    • 2번째 인공지능의 암흑기
• 제3차 AI붐
  • 1990년대 : 검색엔진으로 빅데이터 시대 개막
  • 기계학습, 딥러닝

 

인공지능의 종류

• 약인공지능 (weak AI, narrow AI)
  • 특정 분야에서 특화된 형태로 개발되어 인간의 한계를 보완하고 생산성을 높이기 위해 활동하는 인공지능
  • 예) 정보검색, 기계번역, 딥 블루, 알파고
• 강인공지능 (strong AI)
  • 일반적으로 모든 상황에 대해 스스로 행동과 학습이 가능하며, 그 수준이 최소한 인간의 지성 수준인 경우
  • 예) IBM 왓슨
• 초인공지능 (super AI, Superintelligence)
  • 인간의 자유의지를 가지고, 인간 또는 인간 이상의 수준을 가진 인공지능

 

인공지능

• 과학적 관점: 인간의 지능을 충분히 연구한 다음 그 원리를 충실히 모방하는 지능 기계 제작
• 공학적 관점: 쓸만한 지능 기계를 만들 수 있다면 굳이 인간의 지능 원리를 따르지 않아도 됨 -> 지배적

 

규칙 기반 방법론 vs 기계학습 방법론

• 규칙 기반 방법론: 사람이 사용하는 규칙을 수집하여 프로그래밍
  • 한계: 규칙을 위반하는 샘플이 꾸준히 발생
• 기계학습 방법론: 1990년대부터 주도권. 충분한 데이터를 수집한 다음 기계학습 모델을 학습하는 방법(데이터-주도 패러다임)

 

기계학습

 

LLMs(Large Langue Models)