쉬어가요

 인공지능, 또는 AI라는 말을 들으면 어떤 느낌이 드시나요? 왠지 복잡하고, 과학자들만 이해할 수 있는 어려운 기술 같죠? 하지만 실제로 AI의 기본 원리는 생각보다 간단해요! 우리 주변의 여러 기술들이 어떻게 AI 덕분에 작동하는지 이해하면, 이 "똑똑한 기계"가 얼마나 놀라운지 알 수 있을 거예요.

 예를 들어, 스마트폰에서 얼굴을 인식하거나, 유튜브가 취향에 맞는 동영상을 추천하는 것 모두 AI 덕분이에요. 그렇다면 AI는 어떻게 사람처럼 "생각"하고 "배우는" 걸까요? 이 질문에 대한 답을 오늘 친근하고 간단한 설명으로 풀어드릴게요. 조금만 관심을 기울이면, 여러분도 인공지능에 대한 새로운 시각을 가질 수 있을 거예요.

그럼 시작해볼까요? 😊

1. 인공지능의 기본 개념: 기계가 배운다!

 인공지능의 핵심은 바로 "학습"이에요. 사람처럼 생각할 수 있는 기계라니, 뭔가 어렵게 느껴질 수 있지만 실제로는 데이터를 통해 규칙을 스스로 배운다는 개념입니다. 예를 들어, 사람은 고양이를 보면 "이게 고양이구나"라고 바로 알지만, 컴퓨터는 그렇지 않아요. 그래서 AI에게 고양이 사진을 잔뜩 보여주면서, "이게 고양이야!"라고 알려줘야 해요.

 그런 다음, AI는 사진 속 공통된 특징을 분석해서 "고양이는 이렇게 생겼구나!" 하고 배웁니다. 이처럼 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하는 과정을 **머신러닝(Machine Learning)**이라고 부릅니다.

머신러닝과 딥러닝의 차이

 AI에는 여러 가지 학습 방법이 있지만, 가장 유명한 두 가지는 머신러닝과 딥러닝이에요.

머신러닝: AI가 데이터를 분석해 스스로 규칙을 찾는 기술. 예를 들어, 이메일을 스캔해서 스팸 메일을 자동으로 분류하는 기술이에요.

딥러닝: 머신러닝의 특별한 버전으로, 인간의 뇌를 모방한 '신경망(Neural Network)'을 사용해 더 복잡한 문제를 해결합니다. 이미지 인식, 음성 분석처럼 세부적인 작업에 강력한 성능을 발휘하죠.

 쉽게 말하면, 머신러닝은 문제를 푸는 기본 기술, 딥러닝은 어려운 문제를 해결하는 심화 기술이라고 이해하면 돼요! 😊

2. 인공지능이 배우는 방법: 훈련과 검증

 AI가 똑똑해지기 위해선 훈련(training)과 검증(validation)이 필수적이에요. 이 과정은 마치 학생이 시험을 준비하는 것과 비슷해요. 문제집(데이터)을 보고 공부하면서 문제를 푸는 능력을 키우고, 그다음 시험(검증)을 통해 실력을 점검하는 거죠.

AI의 학습 단계

 AI가 데이터를 학습하는 과정은 보통 다음과 같은 단계로 나뉩니다.

훈련 데이터 입력: AI에게 다양한 데이터를 제공합니다. 예를 들어, 이메일 데이터를 넣고 "이건 스팸, 이건 정상"이라고 태그를 붙여주는 겁니다.

패턴 학습: AI는 데이터를 분석하고 규칙(패턴)을 찾아냅니다. 예를 들어, 스팸 메일에는 "무료", "당첨", "긴급" 같은 단어가 자주 나온다는 걸 배울 수 있죠.

결과 검증: 새로운 데이터를 넣어보고, AI가 얼마나 정확히 분류하는지 테스트합니다. 만약 틀린 결과가 많다면, 데이터를 더 보강하거나 학습 방법을 개선해야 해요.

AI가 실수를 줄이는 비결

 훈련 데이터가 많을수록, 그리고 그 데이터가 다양할수록 AI는 더 똑똑해져요. 그래서 "빅데이터(Big Data)"라는 단어가 중요한 이유가 바로 여기에 있습니다. 데이터가 풍부해야 AI가 실수를 줄이고 정확하게 작동할 수 있거든요.

 예를 들어, AI에게 고양이 사진만 보여주면 강아지를 구분하지 못할 거예요. 고양이와 강아지 사진을 모두 학습시켜야 AI가 둘을 정확히 구분할 수 있답니다.

3. 인공지능의 한계와 가능성

 AI가 우리의 삶을 크게 바꾸고 있지만, 아직 완벽하지는 않아요. 사실, AI는 "사람처럼 생각한다"기보다는 데이터를 통해 규칙을 배우고 그걸 바탕으로 작동하는 시스템이에요. 그래서 인간만의 감정, 창의성, 상식 같은 영역에서는 한계가 뚜렷하답니다.

AI의 주요 한계

감정을 이해하지 못함
 AI가 인간의 얼굴을 보고 웃거나 화내는 걸 구별할 수는 있지만, 그 감정의 깊은 의미를 완전히 이해하는 건 어려워요. 사람의 복잡한 감정을 데이터로만 분석하기엔 너무 어렵기 때문이죠.

창의성 부족
 AI는 주어진 데이터를 바탕으로 분석과 예측을 잘하지만, 완전히 새로운 아이디어를 창출하는 데는 한계가 있어요. 그래서 예술, 문학처럼 창의력이 중요한 분야에서는 아직 인간의 능력을 따라가기 힘듭니다.

편향성 문제
 AI는 입력된 데이터에 의존하기 때문에, 만약 데이터 자체에 편향된 정보가 포함되어 있다면 잘못된 결과를 도출할 수도 있어요. 예를 들어, 불완전하거나 불공정한 데이터로 훈련된 AI는 공정한 결정을 내리지 못할 수 있답니다.

AI의 무한한 가능성

 그럼에도 불구하고, AI의 가능성은 무궁무진해요. 데이터와 기술이 발전할수록, AI는 더 많은 문제를 해결하고, 우리의 삶을 편리하게 만들어 줄 거예요. 의료 진단, 환경 보호, 우주 탐사 등 다양한 분야에서 AI는 이미 혁신을 이루고 있답니다. AI는 단순히 기술이 아니라, 앞으로 우리가 더 나은 세상을 만들어가는 데 중요한 도구가 될 거예요. 여러분도 AI에 대해 관심을 가지면서, 이 놀라운 기술의 미래를 함께 그려보세요! 😊

타임머신이 있다면 1750년대로 돌아가 보자. 

전화는 물론 전기도 없던 시절이라 먼 곳으로 메시지를 전달하려면 큰 소리로 고함을 지르거나 하늘로 대포를 쏘아야 했었다. 타임머신을 타고 그 시절로 도착 하였다면 한 사람을 데리고 2015년으로 돌아오자. 이제 그 사람을 데리고 서울 한복판을 같이 걸어보자. 많은 사람들은 스마트 폰 으로 동영상을 보고 있으며 길거리에는 자동차들이 빠른 속도로 움직이고 있다. 하늘에는 헬리콥터가 날아다니고 온갖 네온 사인들이 눈을 부실 정도로 즐비하다.

1750년도에서 온 그 사람의 반응은 어떨까?

아주 놀랠까? 아마 너무 충격적이라 죽을 수도 있다.

그럼 이렇게 해보자. 그 사람은 1750년대로 돌아갔지만 질투심에 자기도 똑같이 더 과거로 돌아가서 더 과거의 사람을 놀래 키고 싶다. 타임머신을 타고 1500년으로 돌아가서 한 사람을 1750년으로 데리고 왔다.

1500년도에서 온 그 사람의 반응은 어떨까?

중세 시대의 발전을 보고 물론 놀랠 꺼다. 하지만 죽을까? 아마 놀래서 죽지는 않을 것 이다.

이것이 바로 수확가속의 법칙 (Law of Accelerating Returns)이다. 시간이 갈수록 기술발전 속도가 가속이 붙는 법칙이며 미국 수학자이자 과학자인 레이몬드 커즈와일 (Raymond Kurzweil)에 의해 제시 되었다. 그에 따르면 21세기에 이룰 과학 발전은 20세기에 이룬 과학발전보다 1000배 가까이 된다고 한다. 

 만약 그가 맞는 다면, 우리가 만약 지금 15년 뒤인 2030년으로 타임머신을 타고 간다면 우리는 그 1750년에서 온 사람과 똑 같은 반응, 즉 2030년을 보고 너무 놀래서 죽을 수도 있다.

여기까지 읽었다면 “에이 고작 15년후인데 뭐 세상이 바뀐다고?” 이렇게 말할수 있겠지만 천천히 한번 읽어볼래?

우리가 과학발전에 있어 쉽게 착각하는 3가지 이유이다.

1)      우리는 역사적인 발전을 생각할 때 직선적인 발전시간을 생각한다.

하지만 앞서 설명을 했듯이 과학 발전 속도는 점점 빨라진다. 즉 직선이 아니라 포물선 이다.

1500년도와 1750년도 사이의 과학 발전 속도와 1750년과 21세기 초반의 사이의 과학 발전 속도는 확연히 다르다.

2)      과학 발전 속도에 있어서 S-Curve를 등한시 한다.

S 커브에는 3가지 단계가 있다.

1.      느린 성장

2.      빠른 성장

3.      성숙 완료

처음으로 인터넷이 소개 된 것은 20세기 후반이었으며, 1995년과 2007년 사이에 마이크로 소프트, 구글, 페이스북 등 인터넷을 기반으로 한 사업이 급성장 하였으며 스마트 폰으로 사람들의 삶이 바뀌었다. 이것이 2단계, 즉 빠른 성장의 단계이다. 하지만 2008년에서2015년사이에는 체감상으로 큰 발전을 못 느낀 것은 사실인데 우리가 3단계를 지나 1단계에 있기 때문이다. 하지만 우리는 이제 2단계로 갈 준비가 되었으며 눈부신 과학발전을 앞두고 있다.

3)      우리는 미래의 변화에 있어서 역사적인 경험을 토대로 예측한다.

사람들이 죽지 않고 살수 있다고 하면 절대 믿지않겠지? 왜냐하면 지구역사상 존재했던 모든 사람 아니 모든 생물들은 다 죽었으니까. 하지만 같은 맥락으로 비행기가 발명되기 전까지는 아무도 날지 못했다. 지구가 평면인줄 알았다. 하지만 지구는 둥글다.지구가 우주의 중심인 줄 알았다. 하지만 지구는 우주에서 먼지도 아니다.

인공지능 (Artificial Intelligence) 으로 가는 길

인공지능 (A.I)에 대해서 많이 들어는 보았을 것이다. A.I에 대해서 다룬 책이나 영화도 많았지만 사람들이 A.I 에 대해서 본격적으로 다루기 전에 많이들 착각하는 요소에 대해서 알아보자.

1)      A.I를 영화에서 허구의 대상으로 많이 접하였다.

스타워즈, 터미네이터, A.I 그리고 스페이스 오디세이 까지 영화에서 허구나 상상의 대상으로 많이 접하였다. 즉 미래에서 온, 현실감이 떨어지는 로봇으로 접하였다.

2)      A.I는 범위가 넓다

우리가 흔히 쓰는 계산기부터 자동주차 기능 까지 모두다 A.I 라고 말할 수 있다. 우리는 실제로 A.I를 일상 생활에서 많이 다루지만 피부로 느끼지 못한다.

자 그럼, 이제 A.I를 로봇으로 그만 생각하자. 로봇은 껍데기 이며 A.I는 로봇의 뇌, 즉 로봇의 운영가동 시스템이다.

A.I의 종류

1)      Artificial Narrow Intelligence (ANI)

A.I 사이에 narrow, 즉 활용범위가 좁은 A.I이며 Weak A.I라고 부르기도 한다. 오직 하나의 기능밖에 수행할 수 없다. 이미 세계 체스 챔피언을 이긴 A.I가 등장하였는데, 이 A.I에게 바둑을 두라고 한다면 너가 “체스 한판 하자!” 라고 명령할 때까지 그 어떤 기능도 하지 않을 것이다.

2)      Artificial General Intelligence (AGI)

A.I 사이에 general이 붙었다. 이제 보통 사람이 할 수 있는 문제 해결, 생각, 이해, 그리고 일상적인 대화도 가능하며 ANI보다 만들기 아주 아주 어렵다. 한번 등장하면 인간의 많은 부분들을 대체 할 것이다.

3)      Artificial Superintelligence (ASI)

A.I 사이에 super가 붙었다. 거의 모든 분야에서 인간을 지능을 훨씬 능가하며, 인류가 영생할지 아니면 멸종할지 달려 있는 존재이다.

현재 A.I 발전 상황

우리는 지금 ANI의 세계에 있으며 여러 종류가 있다.

1)      자동 주차 시스템

2)      스마트 폰

3)      이메일 스팸 필터

4)      구글 번역

5)      자동비행 시스템

6)      페이스북 뉴스피드

7)      롤 챔피언 봇

그 외에 수천 가지가 있는데 우리 일상생활에 완벽히 융화되어 전혀 무섭게 느껴지지 않는다.

ANI에서 AGI로 가는 길

우리 인간은 지구를 지배하고 있다. 높은 빌딩을 짓고, 우주로 인류를 쏘아 보내며, 그리고 우주탄생의 비밀도 밝혀 냈다. 우리의 뇌는 현재까지 우주에서 가장 복잡한 그 뇌로 컴퓨터를 발명하였다. 

복잡한 곱셈을 한꺼번에 많이 할 수 있는 컴퓨터? 만들기 쉽다. 하지만 컴퓨터 밑으로 지나가는 바퀴벌레를 감지 하여 “우왕 바퀴벌레다. 무서워 도망가야지!” 이렇게 반응하는 컴퓨터를 만들기는 아주 어렵다. 현재 Google에서는 수십억 달러를 AGI를 발명하는데 쏟아 붙고 있는데 언어 번역이나 금융 상황 예측 등 계산을 요구하는 시스템 개발보다 우리가 생각을 하지 않고 힘이 들지 않는 시각, 움직임, 그리고 주위를 자각을 할 수 있는 시스템 계발에 힘을 싣고 있다.

쉽게 예를 들어서 우리는 밑의 사진을 보고

“아하 바위구나” 고 인식 하지만 컴퓨터가 받아들이는 이미지는 2차원적인 하얀색, 회색 그리고 검정색의 모습일 것이다.

자 그렇다면 어떻게 ANI에서 AGI로 발전 시킬수 있을까?

1)      컴퓨터 계산 능력의 향상

인간의 뇌가 할 수 있는 계산 능력만큼 컴퓨터 계산 능력을 향상 시키는 방법이다. 현재 무어의 법칙에 따르면 $1000 가치의 컴퓨터가 인간의 뇌 능력의 1/1000 정도에 불가 하지만 2025년, 즉 10년이면 인간의 뇌의 한계능력에 맞먹는 컴퓨터가 등장한다. 첨부된 사진은무어의 법칙이며 18개월의 주기로 마이크로 칩에 저장할 수 있는 데이터의 양이 18개월 마다 2배로 증가한다는 법칙이다. 하지만 만약 황의 법칙이 진실에 더 가깝다면 2025년이 아니라 더 빨리 뇌의 한계능력에 맞먹는 컴퓨터가 등장 할 것이다.

2)      영리하게 만들기

1.      뇌를 복사한다.

시험 칠 때 전교 1등 하는 아이가 옆에 앉아 있다. 답안지가 너무 선명하게 보인다. 답을 그냥 배껴 (복사) 해버린다. 이와 같이 뇌를 스캔하여 3-D 모델로 재탄생 시켜 컴퓨터와 융합시켜 버리는 방법이다. 그렇다면 우리는 지금 어디까지 와 있을까? 인간의 뇌에는 대략 100조개의 신경세포가 있고, 편형동물의 뇌는 302개의 신경세포로 이루어져 있는데 우리는 그것 조차 모방하지 못하고 있다. 하지만 지수의 힘을 무시하지 말라. 지렁이의 뇌를 정복하면, 쥐의 뇌로, 원숭이의 뇌로, 그리고 인간의 뇌를 정복할 때까지 얼마 안 걸릴 것이다.

2.      진화를 이용한다.

이제 전교 1등의 답을 배기지 말고 전교 1등의 공부 방법을 따라 해보는 방법이다. 적자 생존 (Survival of the fittest) 라는 말을 들어 보았을 것이다. 환경에 가장 잘 적응 하는 생물이나 집단이 살아 남는다는 의미를 가진 문구 인데 컴퓨터에 적용을 시킬 수가 있다. 컴퓨터집단들에게 어떤 업무가 주어 지고 가장 일 처리 능력이 빠르고 성공적인 컴퓨터들을 모아서 또 그 능력을 섞어 더 성공 적인 컴퓨터를 만들어 낸다. 자동화 된 평가와 번식(?)을 통해 가장 성공적인 컴퓨터만 남게 되며 퇴화된 컴퓨터는 사라지게 된다.

3.      컴퓨터에게 모두 넘겨줘라.

자신의 능력을 향상 시킬 수 있는 방법만을 연구하는 ANI를 만들어 내는 것이다. 조금 있다가 더 설명을 하겠다.

이제 우리가 가까운 미래에 AGI를 개발 하였다고 하자. AGI는 앞서 설명 했듯이 보통 사람이 할 수 있는 문제 해결, 사고, 이해, 그리고 일상적인 대화도 가능한데 인간보다 이점이 많다.

하드웨어적인 측면

반응 속도

우리가 불을 만지면 뜨겁다는 반응이 즉시 오지 않고 아주 조금 있다가 오는데 신경세포의 전달이 120m/s로 움직이기 때문이다. 반면 AGI내부의 신경전달 메시지 전달은 빛의 속도이다.

크기와 저장소

우리의 뇌는 성인이 되면 더 이상 자라지 않는다. 하지만 AGI들은 필요에 따라 뇌 뿐만 아니라 모든 부분에서 크기가 조절 가능하며, 메모리 저장크기는 비교가 불가하기 떄문에 더 이상의 설명은 생략한다.

튼튼함

우리의 뇌는 잠을 통해 휴식을 취한다. 나이가 들수록 몸과 뇌가 약화 되지만 AGI는 부품만 교체 되면 새것처럼 가동 된다.

소프트웨어인 측면

업그레이드

인간이 무엇인 가를 숙달하려면 오랜 시간이 걸리지만 AGI는 그저 다운로드만 받으면 된다.

사회성

인간이 다른 동물들을 제치고 지구를 지배할 수 있었던 가장 큰 이유 중 하나는 소통으로 인한 사회성이다. 인간도 영상통화 등으로 멀리 있는 다른 인간과 소통 가능하지만, AGI는 아주 빠른 속도로 서로 데이터를 주고 받으며 소통한다.

AGI의 출현

인간들 사이에서도 지능의 차이는 분명 존재한다. AGI가 출현하기 전 인간의 지능 차이는 이렇게 묘사 될 수 있다.

보다시피 아인슈타인 (Einstein) 과 바보 (Dumb Human)의 지능 차이는 확연히 차이가 있다.

하지만 AGI가 보편화 되고 인간과 AGI의 경계가 애매해 지기 시작하면 이런 현상이 생긴다.

아인슈타인과 바보 동네형의 지능이 거의 같아 졌다.

그렇다면 다음은??

이전에 자기 발전만 하는 ANI에 대해서 잠시 소개를 하였다. AGI들은 이 기능을 다 가지고 있기 때문에 더 좋은 시스템이나 정보가 있으면 즉시 자동 다운로드 할 수 있게 된다. 수확가속의 법칙에 의해 AGI의 지능은 폭발적으로 증가하는데 AGI가 ASI로 업그레이드 되는 데는 많은 시간이 걸리지 않는다. 

처음으로 등장하는 ASI는 인간보다 170000배 더 영리한데 우리는 이제 지구정복자의 위치를 AI에게 완벽히 넘겨 주게 된다. 우리 인간의 뇌가 겨우 wifi를 발명했다면 우리보다 몇만배 이상 똑똑한 컴퓨터들은 상상도 못할 것들을 가능하게 만들어 준다. 이제 인류의 운명은 ASI에 달려 있을것이다.