1.인공지능이란 무엇인가?
인공지능을 시작하기 전에 지능이라는 단어를 생각해보자는 강사님의 질문에 나는 '생각하는 능력'을 떠올렸고, 사전에서는 '문제해결 및 인지적 반응을 나타내는 개체의 총체적 능력'이라 설명하고 있다.
하지만 그 어떠한 분야에서도 지능을 완벽하게 설명하고 있지는 못한다고 한다..ㅎㅎㅎ 지능은 여러 분야에서 오랫동안 중요하게 다뤄오고 있다. 지능이 작동하는 과정은 뇌 분야에서 활발하게 연구가 되고 있다고 한다!
지능이란? '인간의 지적 능력'을 뜻하는데 심리학적으로 보면 '새로운 대상이나 상황에 부딪혀 그 의미를 이해하고 합리적인 적응방법을 알아내는 지적 활동 능력'을 의미한다.
"인간은 늘 실수를 하고 그 실수를 통해 배우고 발전합니다"
같은 실수를 하지 않기 위해 노력하는 것이 인간이고 실수를 극복하는 것처럼 지능에는 다양한 종류의 지능이 존재한다. 이를 주장하는 이론이 있는데 바로 '다중지능'이다! 하워드 가드너 교수님(인지과학 및 교육심리학자)이 세우신 이론이다. 어느 사람이던지 어떤 분야에서 강점을 드러내기 마련이고 강점이 없는 사람은 없다는 말을 하셨다. 바로 재능을 뜻한다!
하워드 가드너 교수님이 제시한 9가지의 다중지능은
언어적 지능 / 논리 및 수학적 지능 / 공간적 지능 / 음악적 지능 / 운동지능 / 대인관계지능 / 내적지능 / 자연관찰지능 / 실존 지능
이다.
저 9가지 지능 중에서 인공지능으로 만들어지고 비교되는 대상은 논리 및 수학적 지능 / 언어적 지능 / 공간적 지능 세가지이다. 이 세가지 지능들은 인간의 뇌에서 가장 핵심 역할을 하고 있다. 우리 몸의 움직임과 행동을 맡고, 신체의 항상성을 유지시키고, 인지/감정/기억/학습기능을 담당한다.
예를 들어 우리는 뜨거운 것을 만지면 안 된다는 지능을 가지고 있다. 하지만 이 지능은 하루아침에 갑자기 생긴 것이 아니라 학습된 지능이다.
이런 지능이 생기기 위해서 학습과 추론이라는 것을 반복하게 된다.
뜨거운 것을 만지면 놀라서 손을 떼게 됨으로써 뜨거우면 다칠 수 있다는 것을 학습하게 된다. 그 다음에는 비슷한 물체를 보면 조심히 만지거나 만지지 않겠다는 추론을 하게 되는 것이다.
근데 이 추론이 맞을 때도 있고 틀릴 때도 있다!
그러면 그 지능으로 계속 추론, 학습을 반복한다.
이것이 지능이 다듬어지는 과정이다.
바로 이 인간의 뇌에서 일어나는 학습과 추론 과정을 모방하여 만들어진 것이 인공지능이다.
인공지능이란 '인공적으로 만들어진 지능을 가진 실체' 또는 '그것을 만들고자 함으로써 지능 자체를 연구하는 분야'를 뜻한다.
다시 말해 인공지능은 생각하고 배우고 이해하고 판단하는 인간의 지능 원리를 찾아 이를 인공적으로 만들어낸 것이다.
비행기가 새의 비행에서 양력을 알게 되어 만들어졌듯이 인공지능도 위에서 언급한 뇌의 세가지 지능을 컴퓨터에서 구현해 내는 것을 의미한다.
그리고 내가 생각하는 인공지능의 매력은 바로
인공지능은 IT, 기술산업에만 활용되지 않고 다양한 분야에서 광범위하게 활용할 수 있다는 점이다.
이미 다양한 분야에서 AI를 활용하고 있고 우리가 쉽게 접하고 있다.
예를 들어 음성인식 기술이 들어간 음성인식 검색 기능, 자율주행차, 콘텐츠 추천 등이 있다.
첫번째 질문, '인공지능/컴퓨터가 학습을 한다'라는 것은
내 답변은 2. 훈련한다. 이다
그렇게 생각한 이유는 컴퓨터라는 단어 자체의 뜻이 계산기인데 계산기는 사용자가 값을 입력해야 계산을 시작하기 때문이다. 계산기가 혼자서 생각하지 않는 것처럼 인공지능도 우리가 값을 입력해야 시작된다고 생각했다.
정답은 나중에 차차 알려주신다고 한다! 내 생각이 틀려도 괜찮다고 생각한다!ㅎ
컴퓨터의 목적은 해당 수준에서 뭔가를 하거나 인간의 이상을 수행하는 것이 다. 이를 위해서 수천 수만명의 엔지니어들이 복잡한 코드로 각 분야별 전문가를 모방하여 인공지능을 만들었다. 제대로 정의되어 만들어진 인공지능은 문제가 없지만 일부 작업은 컴퓨터가 인간의 능력을 넘어설 수 없었고 인간이 하듯이 컴퓨터상으로 규칙을 구성하기가 매우 어려웠다.
인간/인공지능에는 가장 중요한 두 가지 개념이 있다.
1. 학습(Traning)
2. 추론(Inference) : 학습 과정으로 생겨난 지능을 통해 만들어짐
그동안 teachable machine, Mediapipe 등 인공지능을 얕게 경험해보며 모델이라는 말을 들었는데 이 모델이 정확히 무슨 뜻인지 모르고 있었다. 오늘 강의에서 완벽하게 이해하게 되었는데, 모델은 반복된 학습과 추론으로 만들어진 지능을 뜻한다! 오차 없이 완벽에 가깝게 추론을 만들어내는 인공지능 모델이 우수한 모델이 되는 것이다.
인공지능은 원인과 결과의 원리를 파악하여 학습과 추론의 결과를 통해 모델을 정확하게 만들어나간다.
인공지능과 알고리즘을 구분할 수 있는 기준이 있다.
원인과 결과만 가지고 원리, 규칙을 알아내느냐 => 인공지능
원인과 결과에 대한 원리, 규칙을 사람이 정해주느냐 => 알고리즘
*알고리즘 : 인간의 지능을 기반으로 자동화시키기 위함
인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계는
인공지능 > 머신러닝(기계학습) > 딥러닝(심층학습) 이다.
인공지능이 우리 삶에 활용될 수 있었던 이유는 방대한 양의 데이터와 뛰어난 컴퓨터 성능 덕분이다.
2.우리 일상의 사례(세가지)들을 이용해 인공지능을 학습시키기 위한 계획서를 작성해 봅시다.
생각하고 배우고 이해하고 판단하는 인간의 지능 원리를 생각해 보고 이를 인공적으로 만들어내 적용시킬 수 있는 학습, 추론에 해당되는 다양한 사례
