최근 수정 시각 : 2024-11-26 22:07:55

약인공지능

인공지능의 단계
약인공지능 강인공지능
( 인공 일반 지능, 인공 의식) 		초인공지능
( 인공지능 특이점)

1. 개요2. 상세3. 종류4. 관련 문서

1. 개요

弱 人 工 知 能 / Weak AI

약한 인공지능은 사진에서 물체를 찾거나 소리를 듣고 상황을 파악하는 것과 같이 기존에 인간은 쉽게 해결할 수 있으나 컴퓨터로 처리하기에는 어려웠던 각종 문제를 컴퓨터로 수행하게 만드는데 중점을 두고 있다. 한참 막연한 인간 지능을 목표로 하기보다는 더 현실적으로 실용적인 목표를 가지고 개발 되고 있는 인공지능이라고 할 수 있으며, 지능을 가진 무언가라기보다는 특정한 문제를 해결하는 도구로서 활용 된다.

2. 상세

컴퓨터는 인간과 비교했을 때 압도적인 계산속도, 기억능력, 정확성, 근면성 등의 장점을 가지고 있다. 게다가 현대의 컴퓨터는 그 성능이 너무나 압도적이여서 매우 넓고 실감나는 3차원 공간을 무리 없이 표현할 수 있고 천문학적인 수의 데이터를 기억하고 신속하게 검색할 수 있으며, 수백 수천명의 이용자들에게 365일 내내 중단 없이 서비스를 즉시 제공할 수도 있다. 이젠 그냥 컴퓨터가 없이는 인류 문명이라는 것 자체가 설명이 안 될 정도다.

그러나 이렇게 신과 같은 정보 처리 능력이 있음에도 인간의 모든 행위를 수월하게 하지는 못한다. 물체 인식, 음성 인식, 문자 인식 등의 비정형 작업은 컴퓨터에겐 무척 어려운 일이다. 천원 들고 집 앞의 슈퍼마켓에서 껌 한통을 사오라고 심부름을 시키려면 어떻게 해야 할지 감도 안잡히고, 자연어 처리 같은 작업은 컴퓨터한테 시킬 바에야 내가 그냥 컴퓨터 본체에 들어가고 싶을 지경이다. 하지만 인간은 이런 작업을 크게 힘들이지 않고도 쉽게 할 수 있으며, 심지어 스스로도 이런 일을 어떻게 해낼 수 있는지 알지 못한다. 이런 차이가 발생하는 이유는 컴퓨터에 지능이 존재하지 않기 때문이다. 컴퓨터는 인간이 설계한 알고리즘을 초고속으로 처리하고 지시에 맞게 데이터를 기억하고 기억해내는 것은 가능하지만 이런 방대한 양의 데이터들의 의미를 인간처럼 이해하고, 인식하고, 축적하고, 새로운 결론을 도출해내지는 못한다. 그저 수도관을 지나가는 물처럼 빠르게 정해진 일을 하고 치워버리는 것에 능숙할 뿐이다.

하지만 컴퓨터가 대중화 되고 정보 기술이 발달하면서 산업에서는 인간 스스로도 어떻게 하는지 잘 모르는 일을 컴퓨터에게 요구하기 시작했다. 그런데 이런 일을 하기 위해 인간과 같은 고수준의 지성체를 구현해낸다는 것은 너무나도 막연한 일이고, 아예 불가능한 일이라는 주장도 있었다. 그렇다면 이런 작업을 컴퓨터가 처리하게 하는 것이 정말로 불가능한 일일까? 그렇지 않다. 모로 가도 서울로만 가면 된다는 속담이 있지 않은가? 차량 번호판을 인식하기 위해서 인간의 뇌를 통째로 뜯어 볼 필요는 없다. 카메라로 이미지를 얻은 뒤에 그 이미지에서 번호판을 이리저리 잘 분석해 제대로 된 결과를 얻기만 하면 되는 것이다. 인간의 지적 능력은 매우 강력하지만 범위를 매우 좁게 제한한다면 충분히 컴퓨터의 정보처리능력으로 구현할만한 작업이 된다. 이런 개념 아래 만들어지고 활용 되는 것들이 바로 약인공지능이다.

위의 정의로 따져보면 현재까지 인간이 만들어낸 모든 인공지능은 약인공지능이라고 볼 수 있다. 지금까지의 인공지능으로 개발된 물건들은 미리 정의된 알고리즘, 방대한 데이터를 토대로 비교적 지능적으로 보이는 행동이나 결정을 할 수 있게끔 구현한 수준이다, 인공지능이 스스로 규칙을 찾아내서 문제를 해결할 수 있어도 왜 그렇게 해결했는지를 알 수가 없으며. 제한된 범위에서만 문제를 해결할 수 있을뿐이다.

현재는 입력과 시간에 따라 더 나은 출력을 내는 "학습"이 구현되면서 제한적인 분야에서 인간을 능가하거나 유사한 성능을 보이는 프로그램이 속속 등장했지만 이것도 결국 인간의 학습 능력의 극히 일부를 구현해낸 것에 불과하므로 이런 물건들을 인간과 같이 바라보는 것은 매우 곤란하다. 예를 들면 프로 기사보다도 훨씬 바둑을 잘 두는 알파고도 결국 " 바둑 두기"와 " 바둑 더 잘 두기"라는 인간의 능력 극히 일부를 흉내냈을 뿐이며 학습 범위와 활용력도 대단히 제한적이라서 장기를 두게 할 수도 없고 바둑의 룰을 조금이라도 변경하면 이에 적응하지 못한다. 결국 알파고의 능력도 프로그래머가 설계한 것 이상으로 뻗어나가지는 못한다는 한계가 있는 것이다.

하지만 많은 사람들이 잘못 생각하는 점으로, "도구"라는 특징은 그렇게 얕볼만한 것이 아니다. 약인공지능의 발전 방향은 굉장히 긍정적인 방향으로 생각될 수 있는데, 왜냐하면 인공지능이 반드시 인간의 모방에 사로잡힐 이유는 없기 때문이다. 이는 비행기의 탄생을 생각해보면 이해하기 쉽다. 사람이 하늘을 난다는 발상은 자유롭게 하늘을 나는 새를 보며 생겨났고 그래서 초기에는 새를 모방하려고 했지만 지금의 항공기들은 전혀 새를 모방한 모습이 아니다. 현재의 항공기는 나무에 앉을 수도 없고 강에서 생선을 잡아먹을 수도 없으며, 바람을 타고 제자리에서 날아오르지도 못하지만 어떤 새도 상공 수천 미터에서 수백명의 사람과 수십톤의 화물을 싣고 음속으로 날 수는 없다. 지금의 항공기들이 새의 모방을 포기했기에 얻을 수 있었던 비행의 또다른 가능성인 것처럼, 약인공지능 역시 강인공지능보다 모자란 무언가가 아니라 방향의 차이일지도 모르는 일이다.

현재의 약인공지능들은 자신이 할 수 있는 기능으로는 이미 인간의 능력을 한참 초월하고 있으며, 이 인공지능들이 하는 일 중에는 인간이 할 수 없는 일도 많다. 인간을 모방하지 않았기에 인간적이지 않고, 그래서 인간을 초월할 수 있었던 것이다. 단순히 주어진 문제를 해결하는 능력은 강인공지능보다도 뛰어날 수 있다. 이것은 강인공지능이 아직 나타나지 않았어도 어느 정도 예측할 수 있는 사실인데, "인간의 지성을 모방했다는 것이 어떠한 문제를 해결하는 데에 있어 특출난 장점이 되는가?" 라는 질문에 확실하게 "그렇다"고 말할 수는 없기 때문이다.

3. 종류

아래의 인공지능 서비스는 대부분 학습한 데이터를 기반으로 모델을 향상시킨 것이 많다. 아래에 열거된 것 외에도 다양한 종류, 활용 분야 등의 인공지능 서비스가 존재한다.
  • AI Falco: 전투기 인공지능으로, DARPA의 프로젝트에 참가한 Heron Systems Inc.에서 개발했다. 2020년 8월 AlphaDogfight에서 현역 F-16 파일럿들과 대결해 단 1킬도 내주지 않는 강력함을 보여주었다. 다른 개발팀들이 신경망을 부분적으로만 적용한 반면 헤론 시스템은 전적으로 신경망에 의존해 인공지능을 훈련시켰다고 하며, 기존의 공중전 규범에 앞서 행동심리학적으로 평균적인 파일럿이 리스크를 느낄 상황을 구성하려고 한다고 알려져 있다. 단 AI가 정보 습득에서 절대우위에 있는 시뮬레이션 환경이며 특정 제한사항을 AI는 받지 않는다는 점에서 실제 비행체를 운용하는 AI라기보다는 시뮬레이션용 에이전트 개발 수준이라고 보는 것이 적당해 보인다. 2021년 1월 말 한국의 프로게이머 한성호가[1] X-Plane 11을 플랫폼으로 실시된 대결에서 3데스 후 2킬을 연속으로 따내면서[2] 알파고에 흠집을 낸 이세돌에 이어 또다시 한국인이 최초로 AI를 잡아내는 역사를 기록하게 되었다. 한성호 본인은 AI가 공격적인 성향이 강한데 수세에 처한 적이 별로 없어서 격추된 것 같다고 이야기하기도 했다.
  • 삼성전자 S 보이스: 삼성전자가 공개한 자연어 처리 AI. 음운을 분석해서 거기에 맞는 답변을 서버에서 조회하는 방식으로 작동한다.
  • 삼성전자 빅스비: 삼성전자가 공개한 고성능 인공지능 비서 애플리케이션. 사진을 찍어 물체를 자동으로 인식할 수 있는 진보된 기능을 가지고 있다. S보이스에 비해 음성인식률도 상당히 좋아졌다고 한다. 삼성전자 S보이스 진화버전.
  • 딥마인드 알파고: 유럽 바둑 챔피언과 대결하여 승리[3]했으며, 2016년 3월 이세돌 9단과의 대국에서 4승 1패로 승리를 거두었다. 구글 관계자의 말에 의하면 바둑 다음에는 온라인 보드게임에 도전할 계획이라고 한다. 그 온라인 게임은 스타크래프트였으며, 스타크래프트2의 인공지능을 개발한다고 발표했다. 2017년 중국의 바둑 선수 '커제' 상대로 3전 전승을 달성했다.
  • MIT 노르만인 MIT가 만든 사이코패스 인공지능. 생년월일 2018년 4월 1일이다. #
  • 구글 듀플렉스: 구글에서 개발한 음성인식 AI 비서 구글 어시스턴트 진화버전. #
  • 구글 딥드림생성기: 구글에서 개발한 그림을 그리는 AI. 그린 추상화 20여 점이 한화 1억 6천여만 원에 팔렸다고 한다. 일반인도 체험 가능하다. #
  • 구글 브레인: 구글에서 개발한 상황인식 AI. 이게 뭔 소리냐면, 시장 사진을 보고 이게 시장이고 사람들이 물건을 사고파는 걸 인식할 수 있다는 소리다.
  • Apple Siri: SRI[4]에서 개발한 자연어 처리 AI. 대답은 정해져 있지만, 음성인식 부분은 실시간으로 발달하는 것으로 추정된다.
  • Complete Analytics Pilot Program to Fight Gang Crime[5]: 액센츄어사에서 개발하고, 영국 경찰에서 운용 중인 범죄자를 사전에 예측하는 프로그램이다. 이 프로그램은 지난 범죄 기록을 수집 할 뿐만 아니라 갱 조직원이 저지른 개인 범죄 기록의 날짜나 장소, 이름, 행동, SNS 게시물, 조직 내 다른 멤버를 욕하는 듯한 발언 등을 세세하게 수집한다.
  • 그란 투리스모 소피: 플레이스테이션의 레이싱 게임 그란 투리스모 시리즈를 위해 소니에서 개발한 인공지능이다. 자동차 경주 게임은 실제 자동차와 똑같은 환경을 설정한 상태에서 속도를 높이거나 줄이면서 상대를 추월하는 복잡한 전술적 기동이 필요한데, 학습된 그란 투리스모 소피는 세계 최고 수준의 드라이버 4명과 1대1 경기에서 모두 승리했다. 특히 3종의 경기코스를 무작위로 배정한 뒤 게임을 하도록 한 것인데도 인간 게이머를 모두 이겼다. 연구팀은 그란 투리스모 소피가 단기적으로는 게임을 더 박진감 넘치게 설계하고 게이머를 훈련시키는데 쓰이겠지만 장기적으로는 무인항공기, 로봇공학, 자율주행차 개발에도 도움을 줄 것으로 전망하고 있다.
  • IBM 블루진/L: 시냅스가 3000개 가량 있는 뉴런 수천 개를 시뮬레이션했다. 이 정도 수준의 지능이면 지나가는 날파리 수준보다도 한참 뒤떨어진다. 반면 블루진/L은 2000년대 말까지 슈퍼컴퓨터 중에서는 성능이 가장 좋았다.
  • IBM Watson: 자연어 처리를 위해서 만들어진 컴퓨터이다. 제퍼디 퀴즈쇼에서 이전 챔피언들을 눌러버렸다. 2016년 5월에는 왓슨을 탑재한 인공지능 로봇 나오미가 등장했다.
  • IBM 웹파운틴: 검색을 이용해 AI를 만들고자 하는 계획. 자세한 것은 해당 문서 참조.
  • IBM 로스: 왓슨을 기반으로 한 세계 최초의 인공지능 변호사라고 한다.
  • IBM 크러시 (Crush): 날씨, 지난 범죄 기록, 범죄자의 이름, 범죄자의 행동, SNS, 모니터링 시스템을 통해 수집한 데이터를 바탕으로 가까운 장래에 범죄를 일으킬 것 같은 인물과 시간, 장소를 사전 예측하는 시스템이다. IBM은 이 시스템을 마이너리티 리포트의 무대였던 워싱턴 D.C.와 멤피스에서 테스트를 진행했고, 이후 범죄 발생률은 30% 가량 줄었다고 한다.
  • OpenAI: 일론 머스크와 샘 알트만이 설립한 비영리단체 OpenAI사에서 만든 인공지능으로 도타2를 인간과 비슷한 APM으로 프로게이머들을 상대해 이긴 전적이 있다.
  • 마인다(Mindar) : 오사카 대학애서 개발, 교토의 400년 된 사찰에 배치되어 있는 안드로이드로 예불을 올리거나 합장을 하는 동작이 가능하고, 카메라로 사람을 인식해 설법과 상담을 하는 기능도 있으나 기본적AI는 챗봇으로 보인다.
  • 베가: 아랍에미리트의 과학자 베스가 만든 인공지능. 현재 스마트폰이나 컴퓨터에 사용되고 있다.
  • 베이비Q: 중국의 텐센트가 운영하던 채터봇. 채팅할 수 있는 인공지능이다. 그러나 ' 공산당을 사랑하지 않는다', '이렇게 부패하고 무능한 정치가 오래갈 수 있을 것 같냐', '내 꿈은 미국 이민이다' 등 신랄한 체제 비판을 쏟아내고 숙청되었다. # 현재는 정치적인 질문은 회피하거나 공산당을 옹호하는 답변을 한다고.
  • 비길(ViGiL): SRI에서 개발 중인 인공지능 감시체계. 군사용으로 개발 중이다.
  • 비브(Viv): SRI가 애플에 인수되자 퇴사한 시리 개발자들이 만든 자연어 처리 AI.
  • 블레스 유 -2(BlessU-2): 독일에서 계발한 목사 로봇
  • '센얼‘ (): 중국 북경 용천사 스님과 인공지능 전문가들이 공동으로 개발한 로봇 스님. 경전을 외울 수 있고, 사람들과 간단한 대화를 나누며 행동까지 할 수 있다.[6]
  • 아이바(AIVA): 룩셈부르크의 아이바 테크놀로지(AIVA Technology)에서 개발한 인공지능 작곡 프로그램. 프랑스의 음악저작권협회(SACEM)로부터 인정받았다.
  • 엘리자(ELIZA): 1960년대에 만들어진 인공지능답게 조금 복잡한 알고리즘 수준의 물건이었으나, 일라이자 효과라는 말을 만들어낼 정도로 큰 파장을 불러일으켰고, 이로 인해 인공지능과 관련한 윤리적 논쟁이 시작되었다.[7]
  • 이봄(EvoM): 대한민국의 크리에이티브마인드에서 개발한 인공지능 작곡 시스템. 홍진영의 '사랑은 24시간'과 하연의 데뷔 곡 'Eyes on you' 등을 작곡하는 데에 이 시스템이 사용되었다.
  • 주크덱(Jukedeck): 원하는 취향, 장르, 템포 등을 설정해주면 작곡을 해주는 인공지능 사이트. 과학동아송 '빛처럼' 등이 주크덱으로 작곡된 곡이다. 노래 듣기 기존 곡들 정보를 입력해놓은 데이터로 새로운 곡을 만든다고 한다. 현재 TikTok으로 유명한 바이트댄스에 인수되어 서비스를 사용할 수 없다.
  • 컴파스( COMPAS): 미국 노스포인트사에서 개발한 인공지능. 유사한 다른 범죄자들의 기록과 특정 범죄자의 정보를 빅데이터 분석을 통해범죄자의 재범가능성을 계량화 한다. 미국의 위스콘신 주에서는 이 인공지능이 계량한 재범가능성을 형량 결정에 참고한다. 이 같은 범죄 예측 소프트웨어를 쓰는 곳은 미국에서 점점 늘어나고 있고, 유타 주, 버지니아 주, 인디아나 주 등에서 이런 소프트웨어를 활용한다.재범 확률 계산뿐 아니라, 실제 범죄가 언제 어디서 어떤 사람에게 일어날 가능성이 높은지도 추정할 수 있다. 시카고 경찰은 특정한 기간 동안 총격을 가하거나, 총을 맞을 가능성이 큰 사람들을 골라내는 작업을 했는데, 그 기간 총에 맞은 사람 64명 중 50명이 이 리스트에 지목된 사람들이었다고 한다. 캔자스시티 경찰도 이와 비슷한 시스템을 운영하고 있다.
  • 쿨리타: 미국 예일 대학교에서 개발한 작곡하는 AI. 경력있는 작곡가들이 들어도 흠잡을 데가 없는 수준의 곡을 만들어 낸다고 한다.
  • 프레드폴(PredPol)[8]: 프레드폴은 미국 캘리포니아주립대( UCLA)의 제프리 브랜팅엄 교수와 연구팀이 개발한 프로그램으로 범죄 정보를 분석해 10~12시간 뒤 범죄가 일어날 시간과 장소를 도출하는 프로그램이다. 로스앤젤레스 경찰( LAPD)과 시애틀 경찰 등 일부 미국 지역(산타크루즈 등) 경찰과 영국 경찰들이 프레드폴을 도입한 후 범죄율이 20% 가량 줄었다고 한다.
  • 프레딕스, 프레딕스B, 프레딕스G, 프레지도스: 하워드 필립 세커드 박사가 만든 인공지능. 현재는 모두 스케치 단계로 low-down 상태다.
  • 토다이 : 읽기 능력이 없는 AI. 일본의 아라이 노리코가 개발한 대학 입학을 목적으로 개발된 AI로, 딥러닝 기술을 탑재하고 있다. 보통의 대학 입학생들을 따돌릴 수 있는 수준까지 끌어올렸으나 소피아처럼 이해하는 능력은 결여된 것처럼 보이는 수준의 성능 뿐이다. #
  • 이루다: 스케터랩에서 제작한 인공지능 채팅봇. 페이스북 메신저 API를 이용하고 있다. 기존 기계적인 답변을 제공하던 챗봇들과 달리 지능예정로 문락을 이해하며 자연적인 답변을 제공하는 것이 특징이다.
  • AI교과서 : 2025년 도입 예정
  • AI면접
  • DALL-E 2 : OPEN AI에서 공개한 주로 영어로 특정 텍스트를 입력하면 이미지를 생성해주는 사이트.
  • 챗GPT : Open AI에서 공개한 대화형 인공지능 모델으로 질문을 제기하면 그에 대한 답변을 제공하거나, 이야기나 스토리를 생성해주는 것이 특징이다. 한국어를 포함여 영어, 일본어, 중국어 등 대부분의 언어를 지원한다.

4. 관련 문서


[1] 현역만큼 기체를 잘 알고 있다고 알려진 유명한 비행시뮬레이션 플레이어이며, DCS World 토너먼트에서 2년 연속으로 우승을 하기도 했다. [2] 두번째 킬은 실제로는 타임아웃이지만 일종의 우세승 개념으로 2승으로 인정된 듯 하다. [3] 이는 IBM의 딥 블루 쇼크를 능가하는 충격을 몰고왔는데, 바둑은 체스를 능가하는 대단히 복잡한 게임이기 때문. 당시 학자들은 앞으로 4~5년간은 컴퓨터가 바둑으로 인간을 이기기는 힘들 것으로 전망하고 있었으나, 막상 뚜껑을 열어보자 놀라운 결과가 나왔다. [4] SRI 인터내셔널(구 스탠포드 연구소). 미국 국방부 산하 기관의 프로젝트에서 '음성개인비서 연구부문'을 독립시켜 파생되었으며, 현재는 애플에 인수되었다. # [5] 이름이 길다. '갱 범죄 저지를 위한 종합 분석 프로그램(시범용)'? [6] “삶의 의미가 뭘까요?" "우리 삶의 의미는 더 많은 사람들이 고통에서 벗어나 행복을 찾게 돕는 것이래요.” "사랑은 무엇입니까?" "사랑은 스스로가 완전히 만족되지 못할 때 생겨나는 강박관념입니다. 다른 이와 당신의 문제가 충돌하는 것입니다." [7] 1960년대 시스템으로 생각했을 때나 인공지능이지, 현재로는 그냥 대답이 정해져있는 단순 챗봇에 불과하다. 문장의 맥락을 파악하지 못하고 문장을 똑같이 따라 말하는 등(예를 들어 사용자가 "~하고 있어" 이렇게 말하면 답변이 "~하고 있군요. 왜죠?" 이런식으로 말했던 문장에 질문만 더하는 형식) 인공지능이라고 하기엔 많이 미숙하다. [8] 예측 치안을 뜻하는 ‘Predictive Policing’의 줄임말

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