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척척박사 윤박사가 들려주는 AI| 두 번째, 인공지능의 역사와 비하인드 스토리

 

 

인공지능이라는 개념을 최초로 만들어낸 마빈 리 민스키(Marvin Lee Minsky) 교수는 “인간의 뇌는 다양한 능력을 기반으로 하는 상호작용 요소들의 결합체“를 주장하면서 그의 제자들에게도 그 기능을 강조하였다. 그와 함께 인공지능의 발판을 만든 존 매카시(John McCarthy)는 1956년 다트머스 학회에서 처음으로 ”인공지능(Artificial Intelligence)“이라는 용어를 창안했고, LISP 라는 프로그래밍 언어를 설계하고 구현하였다. 두 거장을 중심으로 MIT에서 인공지능 프로젝트가 시작되었고, 대표적인 제자로는 구글의 레이 커즈와일(Ray Kurzweil)이 있다. 그는 인간의 두뇌와 자연스럽게 하나가 될 것이라는 사이보그 이론을 주장하였다. 관심 있는 연구 분야로 나노로봇, DNA 컴퓨팅, 양자 컴퓨팅, 뇌공학 등의 인공지능 기술을 함께 연구하였다. 그는 인공지능이 인간의 진화와 마찬가지로 복잡한 패턴과 창의적이고 더 고등한 감정들을 표현하는 능력을 강조하였다. 재미있는 사실은 이들은 심리학과 철학 같은 인문학에도 높은 관심을 가지고 있었다.

 

 

 

하지만 이들의 활동에도 인공지능은 1970년대와 1990년대 두 번의 침체기가 있었다. 초기에는 컴퓨팅 기술의 발전으로 극복하였고, 두 번째는 게임 산업과 유비쿼터스 컴퓨팅을 통해 부활하였다. 첫 번째 침체기라 불리우는 1970년대에는 인공지능이 가진 진보적 성향에 대한 대중의 반감과 두려움이 있었다. 특히 “2001년 스페이스 오딧세이”라는 영화에서 보여준 인공지능 시스템은 대중에게 인공지능의 두려움을 보여주기 충분하였다. 인공지능 연구자들은 HAL 9000과 같은 역할의 인공지능 시스템을 만들려는 의지를 가지고 있었다. 하지만 민스키 교수는 오히려 역으로 “왜 우리는 2001년 HAL을 얻지 못했나?” 라는 질문으로 던짐으로써 인공지능이 가진 진보의 방향을 경계하도록 주문하였다. 이는 인공지능 시스템의 방향이 인간윤리를 넘어선 잘못된 방향성을 경계하고, 윤리와 목적성을 명확하게 하는 계기가 되었다.

 

[이미지 출처: laughingsquid.com, reddit.com]

 

 

그리고, 1990년대는 미국에서 인공지능 연구지원이 삭감되면서 많은 인공지능 연구자들이 기계학습(머신러닝), 로봇공학, 컴퓨터 비전 등 구체적인 하위 영역으로 이동하면서 제한적인 연구에 집중하였다. 이 과정에서 인공지능은 침체기를 보이는 듯 했지만 우리의 일상생활에 알게 모르게 조금씩 다가왔고 편리한 기능을 제공하고 있었다. 예를 들면, 세탁기의 퍼지 기능, 냉장고의 스마트 점검, 자동차의 자동 주차나 주행, 카메라의 손떨림 방지 기능, 다촛점 인식, 헬스케어, 스마트 서비스 등과 같은 자동화된 생활형 서비스가 대표적이다.

 

 

 

[이미지 출처: MOTORGRAPH, 녹십자 헬스케어 '워커+디', 미스핏 '샤인'과 조본의 '조본업'(이미지 좌측 상단부터 시계방향 순)] 

 

 

이처럼 두 번의 침체기를 통해 인공지능은 작은 기술과 기능으로 개발되었으며, 현재는 이것들을 연결하고 통합하는 과정을 진행하고 있다. 그러면서 인공지능의 진보적 성향을 점검하고 다듬는 도덕적 역할도 함께 진행하고 있다. 꿈이 현실로 이루어지기 위해 인공지능 연구자들은 각자의 분야에서 기술을 연구하고 이론과 현실의 간격을 조금씩 메우고 있다. 또한 공상과학이라는 테마를 중심으로 미래로의 발전을 지속적으로 이어가고 있다. 필자는 재미있는 인공지능을 이해하고 싶다면, 2001년 스페이스 오딧세이와 함께 메트릭스와 마이너리 리포트라는 영화를 먼저 권하고 싶다. 로봇이 나오고 우주를 돌아다니는 인공지능 기술도 재미있지만, 인공지능이 가진 진보적 경계에 대해서 많은 부분을 함께 고민하고 이해할 수 있는 영화이기 때문이다.

 

다음 시간에는 왓슨의 도전과 시사점이라는 주제로 인공지능이 가진 인간의 언어 처리 방법과 인공지능 플랫폼 설계에 대해 다루고자 한다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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  • 2월에는 2017.02.22 09:48 신고 ADDR 수정/삭제 답글

    지속해서 인공지능에 대한 여러 이야기 담아주세요~~

BigData만화| 빅 앤 데이라

 

 

 

 

 

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척척박사 윤박사가 들려주는 AI| 첫 번째, 인공지능의 현재와 미래

 


최근에 IBM의 왓슨(Waston)과 Google의 알파고(AlphaGO)가 등장하면서 서비스 기술과 산업 활용의 측면에서 인공지능에 대한 관심이 급격히 증가하고 있다. 또한 4차 산업 혁명에서 자동화와의 연결성이 강조되면서 산업 환경의 변화를 주도적으로 수행하는 기술 분야로 인공지능의 역할이 강조되고 있다. 이러한 인공지능 기술은 다양한 분야에서 자동화를 주도하고 있다. 특히 기계는 단순한 움직임에서 벗어나 사람과 같은 지능, 생각, 행동을 수행하는 기계학습 분야를 중심으로 발전하고 있다. 기계학습은 문제를 해결하기 위해 정해진 일련의 절차인 알고리즘(Algorithm)으로 인간과 유사하게 컴퓨터 프로그램으로 구현된 딥러닝(Deep Learning)을 중심으로 확대되고 있다.

 

 

인공지능은 몇 년 전까지만 해도 게임 및 시뮬레이션과 같은 산업분야에서 사람이나 동물 등을 모방하는 동작 처리와 전자상거래에서 서비스 또는 물품 추천을 중심으로 발전하였다. 하지만 게임분야에서 대용량의 3차원 데이터와 영상 처리가 증가하면서 사람 또는 동물의 동작을 모방하여 처리하는데 한계에 이르렀다. 특히, 바둑과 같은 최적의 경로 추적 게임에서 이용자의 다양한 행위에 대한 경우의 수를 실시간으로 학습하고 처리하는 기계학습의 빠른 연산이 필요하였다. 그리고 서비스 추천에서도 다량의 데이터가 수집되고, 사용자의 다변화된 상품 구매 패턴을 학습시키기 위한 대용량 데이터 처리가 문제로 등장하였다. 이러한 상황에서 인공지능은 또 한 번의 침체기를 가지는 듯 했지만, 자연스러운 학습과 최적의 경로를 결정하는 알파고가 등장하면서 딥러닝이 기계학습의 새로운 디딤돌로 등장하게 되었다. 또한 대용량의 데이터 분석 한계성과 반복적인 처리가 많은 사람이나 동물의 동작의 처리에서도 빠른 인지와 자연스러움을 시도하는 수준으로 적용이 가능하게 되었다. 이렇듯 인공지능이 다양한 산업 분야로 적용될 수 있는 환경은 대용량 데이터를 실시간으로 처리하는 빅데이터 기술과 인프라의 자율성이 높은 클라우드 기술이 함께 적용되었기 때문이다.

 

이제 인공지능의 다음 목표는 다양한 산업분야로 확대해 고성능의 분석 기능을 가지고 자기 복제(Self-Organization)가 가능한 전문가 수준의 지능 서비스로 발전시키는 것이다. 또한 자연계에 대한 복잡도를 학습하는 알고리즘과 신경계 알고리즘이 결합되어 자기 복제와 다차원 연산이 강화된 인공지능 학습 모델로 재구성함으로써 산업분야별 최적의 인공지능 모델로 발전하는 것을 목표로 해야 한다. 그리고 여기에는 미래에 인간의 생활을 보조하는 수준에서의 올바른 역할과 제어 기능이 반드시 포함되어야 할 것이다. 인간을 능가하는 지능을 지닌 인공지능이 존재하는 시대가 빠르게 다가오겠지만 인간이 지닌 사랑, 우정, 연민, 공감과 같은 감정의 특이점을 학습시키는 미래 사회의 도덕률 관점에서는 조심스러운 접근과 반영이 필요하다.

 

이후에는 인공지능이 태어나고 성장하면서 다루어진 비하인드 스토리를 시작으로, 산업분야별 인공지능이 적용된 사례와 함께 인공지능의 중심 기술과 발전 방향을 다루고자 한다.

 

 

 

 

 

 

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  • orion 2017.01.25 10:02 신고 ADDR 수정/삭제 답글

    척척박사님의 활약이 기대됩니다!^^

  • 새초롬하게 2017.01.26 10:58 신고 ADDR 수정/삭제 답글

    윤부장님!! 지적인 카리스마 최고~ 세미나 하실 때 꼭 챙겨듣습니다~~

BigData만화| 빅 앤 데이라


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