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인지과학

AI 스스로 진화하다.

헌팅턴 2017. 9. 12. 05:39

인공지능(Artificial Intelligence)은 60년간 인간처럼 학습하고 판단 할 수 있는 컴퓨터를 만드는 것을 목표로 시작되었다. 스스로 판단을 할 수 있는 인공지능은 초기에 소프트웨어 방식으로 운영하려고 한 모델과는 많은 차이가 난다. 소프트웨어로 만들어진 방식은 한계를 가지고 있다고 봐야 한다. 이러한 이유로 1990년초에 들어 서면서 연구부분에서 멀어지게 되었다. 그러다 중반에 이르러서는 인터넷의 발달이 시작 되면서 스스포 판단 할 수 있는 AI 가 탄생 할수 있는 빅 데이터가 많아지게 되었고 개인과 산업부분에 시장이 형성되기 시작되었다. 


스스로 판단 하는 AI 의 시작


이러한 대표적인 모델로 많이 이야기 하는 구글의 무인자동차가 대표적인 인공지능 연구이다. 더 나아가 무인차 주행허가까지 받았다. 2012년에 들어서서는 영상인식과 음성인식에서 세계기록을 세우는 일이 동시에 일어 났다. 이것이 가능하게 된 이유는 인터넷 시대의 빅데이터와 이것을 처리 할 수 있는 고성능 컴퓨터 그리고 딥러닝 기술들이 인지과학과 함께 융합 되면서 폭발적인 성장이 가능하게 되었고 인공지능 초기에 있었던 문제들은 물론 프로그램에 의해 단순작업 수준에 머물런 AI 분야를 학습이 가능한 수준까지 끌어 올릴 수 있게 되었다.


세계적인 기업들이 앞다투어 AI 와 관련된 연구에 많은 자본과 인력들을 끌어 모으고 있다.  대표적인 경우로 구글은 DNNresearch 를 인수를 시작으로 본격적인 AI 시대를 선포했다. 더불어 인터넷 시대에 끌어 모은 막강한 자본을 바탕으로 로봇회사는 물론 이고 알파고를 통해 AI 의 능력이 인간을 넘어 설 수도 있다는 가능성을 보여주게 된다. 




현재의 AI 는 강아지가 뛰는 것을 보고 다른 동물들이 걷는 것을 본후 이것을 경험으로 축적하고 추론하는 단계를 거친다. 동영상들을 본후 유사한 데이터 값을 가진 데이터들을 집합 시키고 강화 학습을 하게 된다. 이러한 딥신경망 기술들은 페이스북, 구글, 바이두 등에서 실용화에 성공하고 있다. 이 딥신경망 기술을 통해 특정 이미지를 비슷하게 그리거나 좀더 다른 방식으로 처리하는 능력까지 갖추게 되었다. 인간이 AI 가 처리 할 수 있는 전체적인 경우를 지정해 주고 그 안에서 스스로 판단 할 수있게 모델을 지정해 놓으면 소프트웨어에 의한 알고니즘으로 작동을 하지 않고 빅데이터를 바탕으로 하여 강화 학습을 통해 스스로 작업을 할 수 있게 된다. 알파고가 비슷한 방식을 취했었다. 초기 AI 모델들은 단순히 게임에서 이기거나 지는 시뮬레이션 게임수준에 머물렀지만 결국은 인간을 이길수 있는 단계까지 오게 되었다. 


4 차산업혁명의 시작


스스로 학습과 판단을 할 수있게 된 AI 의 등장으로 인터넷과 모든 것이 연결 되는 IoT 시대가 시작되었다. 온라인에만 머물러 있던 많은 데이터들이 물리적인 움직임까지 가능한 시대를 만들었다. 그동안 축적된 데이터를 기반으로 산업과 인간 생활에 필요한 움직이는 로봇들이 등장 하기 시작한 것이다. 하드웨어 적으로 부족한 부분이 있는 것은 사실이지만 생활에 밀접한 여러부분에서는 빠르게 상용화 되고 있다. 아마존에서 만들어진 에코의 경우 말하는 비서라고 광고 되고 호기심으로 시작되어 부족한 부분들에 대한 피드백이 전달 되어 보다 생활 밀접형으로 재 탄생되는 과정을 겪고 있다. 


현재까지 인간이 필요한 수준은 날씨나 웹검색등에 대한 질문이 대부분을 이루고 있지만 그 편리성과 학습효과로 인해 그 영역이 점점 더 넓어 지고 있다. 그러한 노력의 하나로 2016년에는 글로벌 기업 구글에서도 아마존 에코를 경쟁으로 인식하고 로봇을 출시 하게 되었다. 단순 명령이 아니라 서로 대화 하는 수준으로 발달 하고 있는 것이다. 대표적이 것들로는 MS 의 챗봇 테이, 소프트뱅크의 페퍼들이 개발되었는데 현실적인 문제로 스스포 학습과 판단을 하게 되어 인간들처럼 AI 를 통제 할 수 있는 법률이 필요 하게 되는 시대가 될 수도 있다. 


AI 는 딥러닝 기술이 만나게 되어 인간이 습득하는 정보의 양을 넘어 서는 것이 가능하게 되었다. 2030년가지는 인간이 생활에서 만나는 대부분의 서비스들이 인공지능을 가진 AI 의 어떤 방식으로 대부분 대체 될 수 있다고 AI100 Study 보고서에서 예측하고 있다. 대표적으로 이야하는 서비스중 하나가 무인자동차인데 대부분의 자동차 회사는 이제 제조업이 아니라 IT 기업이과 연계 하여 인공지능을 갖춘 자동차를 연구 하고 있다. 교육용 로봇, 개인비서,가사 돌보미 로봇, 작사작가, 기사작성, 개인별 특징에 맞는 교육자료 제공과 맞춤 교육 AI 는 이미 상용화가 되었다.


개인 건강에 맞춘 데이터를 기반으로 맞춤형 건강돌보미 로봇 을 개인화 시킬 수 있는 서비스들을 제공 하고 있거나 준비중이다. 대부분의 내용들이 현실화 되고 있다. 인간이 필요한 부분이 대부분 없어지게 되는 것이다. 이에 따른 부작용을 생각하고 대비해야 한다는 주장이 상당한 설득력을 가지고 있다. 이것은 인간윤리는 물론이고 사회규범과 법률적인 고려 사항들에 대한 준비가 있어야 한다. 

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