인공지능(AI)의 역사와 현재

인공지능(AI)의 역사와 현재

최근 몇 년 동안 우리는 스스로에게 다음과 같은 질문을 했다. 기계가 인간을 대신할 것인가? 그들은 사람처럼 생각하고 이해하고 행동할 수 있을까? 이것들은 거의 깨닫지 못한 채 점차 사실이 되고 있는 쟁점들이다. 인공지능의 역사는 진짜 AI에 대한 탐색을 이야기할 수 있는 1950년부터 시작된다. 그해 2차 세계대전 당시 나치 에니그마 기계를 해독하는 임무를 맡은 앨런 튜링은 기계가 사고 능력이 있다고 믿어지는 최초의 Computing Machinery and Intelligence를 발간한다. 그 출판 이후, 인공지능의 역사는 우리의 일상 생활에서 완전히 존재하는, 현재의 위치로 오기까지 수많은 실패와 승리들을 축적해 왔다. 인공지능(AI)의 등장은 4차 산업혁명 초기에도 핵심적 역할을 했다. 세계경제포럼에 따르면, "모든 나라의 거의 모든 산업에 영향을 미친다"고 한다. 세계 경제 포럼의 설립자이자 집행위원장인 클라우스 슈와브는 "우리는 우리가 살고, 일하고, 서로 관계를 맺는 방식을 근본적으로 바꿀 기술혁명을 눈앞에 두고 있다. 그 규모, 범위, 복잡성 면에서, 이러한 변화는 인류가 이전에 경험했던 그 어떤 것과도 다르다." 라고 말했다. 인공지능(AI)은 자율주행차, 인간과 인간의 행동을 흉내내는 로봇, 자기 학습 등 다양한 사람에게 다른 의미를 부여하는 개념과 기술을 총칭하는 용어다. 인공지능 시스템은 자동화 및 최적화 프로세스나 처리 가능한 정보의 생산을 통해 데이터에서 가치를 추출하려는 기업에게 매우 중요하다. 자체 학습에 의해 구동되는 인공지능 시스템은 기업들이 아이디어와 패턴을 발견하기 위해 이용할 수 있는 대량의 데이터를 활용할 수 있게 해준다. 한 사람이 이 모든 정보를 통해 보다 구체적이고 맞춤화된 통신을 제공하고 가능한 부정 거래를 식별하는 것은 불가능할 것이다. AI와 자체 학습 기술을 채택하지 않는 기업은 뒤처질 수밖에 없다. 전 세계 AI 관련 지출은 연평균 50%씩 성장해 2021년에는 576억 달러에 이를 것으로 전망된다. 유통·마케팅·헬스케어·정보기술·보험 등 업종이 AI와 머신러닝의 혜택을 받게 된다. 데이터로 움직이는 기업은 2020년까지 비지식 중심 기업보다 연간 1조2000억 달러 더 많은 수입을 올릴 것이다. 인공지능의 중요한 장점은 생산성을 높이는 복잡한 자동화를 통해 일상적인 업무를 완성하는 힘이다. 이론적으로 이것은 심지어 인간의 '먼데인' 과업까지 없애고 그것들을 해방시켜 점점 더 창조적이 되도록 할 수 있다. 인지 기술과 함께 인공지능을 사용하면 더 빠른 의사결정과 더 빠른 조치를 취할 수 있다. 인간의 실수라는 용어는 인간이 자연적으로 때로는 실수를 하기 때문에 생겨난 것이다. 그러나 컴퓨터는 이러한 오류를 범하지 않는다. 즉, 컴퓨터가 올바르게 프로그래밍되었다고 가정하면, 인공지능(AI)을 이용하면 데이터 세트의 크기에 상관없이 오류 없이 데이터를 처리할 수 있다. 인공지능(AI)을 통해 인간이 노출되는 위험성이 연구라는 명목으로 줄어든다는 주장이 나올 수 있다. 우주 탐험과 큐리오시티로 알려진 화성 탐사선의 예를 들어보자. 그것은 스스로 생각하는 법을 배우면서 화성의 풍경을 여행하고, 그것을 탐험하고, 가장 좋은 방법을 결정할 수 있다. 인공지능을 활용하면 수요예측, 의료진단, 석유탐사 등의 분야에서 막대한 혜택을 볼 수 있다. 하지만 모든 기술이 그렇듯, 장점만 존재하는 것은 아니다. 하드웨어와 소프트웨어는 최신 요건을 충족시키기 위해 시간이 지남에 따라 업데이트되어야 한다. 기계는 수리 및 유지관리가 필요하며, 이것은 높은 비용을 수반한다. 또한, 그들은 프로그램 밖에서 생각할 수 없다. 로봇은 그들이 프로그램된 일을 할 수 있을 뿐이다. 그들은 내부 회로에 저장된 어떤 알고리즘이나 프로그래밍 밖에서 다르게 행동할 수 없다. 그리고 창조적인 정신에 관한 한 인간의 마음을 이길 수 있는 것은 아무것도 없다. 컴퓨터는 무언가를 하거나 그림을 그릴 때 다르게 생각할 수 없다. 생각은 기계가 할 수 없는 감정과 경험에서 나온다. 그래서 기계는 수천 개의 새로운 생각과 아이디어가 인간의 마음에 떠오르는 동안, 고정관념 밖에서 생각할 수 없다. 효율적으로 일하는 데 있어서 기계가 훨씬 더 좋다는 것은 의심의 여지가 없지만, 팀워크를 만들어 내는 인간관계를 대체할 수는 없다. 현 세대에는 대부분의 사람들이 시리처럼 어플리케이션에 크게 의존한다. 기계들의 많은 도움으로 인해 만약 인간들이 사고력을 더 이상 필요로 하지 않는다면, 이러한 능력들은 점점 줄어들게 된다. 미래에는 인공지능 애플리케이션을 집중적으로 활용하면 인간은 정신적 능력을 상실하면서 기계에 전적으로 의존하게 될 수도 있다. 일부 사람들은 또한 인공지능이 잘못된 손에 들어가면 인류 문명을 파괴할 수 있다고 말한다. 그러나 여전히 인공지능 어플리케이션 중 인간을 파괴하거나 노예로 만들 수 있는 것은 없다(트랜스포머의 메가트론이나 마블의 울트론 같은 일부 영화에서 보여지듯이). 그래서 우리는 그것을 인공지능의 단점으로 간주해서는 안 된다. 여러분의 목소리를 인식하고, 명령에 복종하며, 여러분의 삶에 편안함과 효율성을 가져다 주는 가상의 보조가 장착된 스마트 홈은 이미 우리 생활 가까이에 있다. 멀티미디어 센터로 일하는 스피커에서부터 자동으로 접근을 금지해야 할 때를 아는 자물쇠까지, 그것들은 주로 입주자들의 습관을 이해하는 "로봇"들로 구성되어 있다. 물론, 대부분의 사람이 인공지능의 발전을 주목하는 곳은 휴대폰이다. 주인의 얼굴 인식과 가상 조수, 음성의 존재로 잠금이 해제된 스마트폰이 그 예가 될 수 있다. 이것은 ‘자기학습’으로도 알려진 머신러닝(machine learning)의 작용과 관련된 섹션 중 하나이며, 인공지능의 한 형태로서 데이터 분석을 통해 기계가 스스로 학습할 수 있도록 돕는다. 따라서 휴대전화는 주인의 행동에 따라 일상생활과 소비에 적응할 수 있다. 머신러닝도 기업에서 활용돼 혁신, 현황 분석, 행동 패턴 탐지, 미래 전략 수립 등에 활용된다. 또한, 이 기술은 기업들이 고객 별로 개별적인 행동과 다른 일반적인 패턴으로부터 벗어날 수 있도록 한다. 이런 식으로 사업 기법을 확립하는 데 있어 효과를 높인다. 소비 분야에서는 많은 알고리즘 기반 툴이 트렌드를 예측하고 고객의 니즈를 예상할 수 있다. 빅 데이터가 직결되는 부분이다. 인터넷 상의 의류 기사를 몇 번이나 검색해 봤으며 인스타그램이나 페이스북 광고와 같은 어플리케이션에서 바로 검색해 본 적이 있는가? 만약 당신이 런던에서 휴가중인 친구의 사진을 좋아한다면? 몇 분 후 비행기로 런던에 당신의 PC 화면을 가득 채울 수 있다. 이것은 빅 데이터다. 하지만 여전히 인공지능에 저항하는 것이 있다. 인간은 변화하고, 서로 다른 시기에 같은 두 상황에서도 완전히 반대되는 방식으로 생각할 수 있다.