인공지능의 종류

사람은 자신을 닮은 인공지능을 만들고 싶어 한다. 사람의 눈을 모방한 이미지센서를 만들고 사람에 팔을 모방한 로봇을 만들고 사람의 연산, 추론능력을 모방한 컴퓨터를 만들고 있다. 이 모든 것을 집약한 완전체 인공지능을 개발해 가는 과정에 있다.

약한 강한 인공지능

약한 인공지능은 인간이 설정한 프로그램 범위내에서만 동작한다. 주어진 영역에서 인간의 노동력이나 지적인 업무를 전문적으로 대행한다. IBM이 개발한 왓슨은 체스 프로그램에 특화된 인공지능 컴퓨터로 시작했지만 지금은 의료, 법률, 보안 서비스, 설비관리 분야 등으로 활동 범위를 확대해 가고 있다. 이처럼 약한 인공지능만으로도 상당 부분 지적인 업무가 대체되는 과정을 격게 될 것이 자명하다.
강한 인공지능은 인공일반지능이라고도 하며 사람이 할 수 있는 모든 형태의 지적 업무를 수행한다. 명령을 받지 않아도 스스로 필요하다고 판단하는 일을 한다. 스스로 학습하고 생각하는 강한 인공지능이다. 영화 <Terminator >에 나오는 가상 시스템 스카이넷은 스스로 학습하고 생각하는 강한 인공지능이다. 자의식을 가지고 있으며 인간의 정복하려는 욕구가까지 갖고 있다. 이런 컴퓨터 시스템은 당연히 개발하기도 어렵고 시간도 많이 걸린다. 인간은 영원히 강한 인공지능 개발할 수 없을 것이라고 추측하기도 하고 다른 과학자는 현재의 기술개발 속도로 볼 때 2045년경이면 강한 인공지능이 나올 것이라 이상하게 된다.

단순 제어 프로그램

인공지능의 첫 번째 단계로는 단순제어 프로그램이 있다. 단순제어 프로그램은 피드백 제어와 시퀀스 제어가 있다. 지금도 자동제어 핵심 방법론으로 사용되고 있다. 피드백 제어는 설정치와 현재치의 비교하여 제어 한다. 피드백 제어는 온도 습도 농도 유량 압력 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 시퀀스 제어는 미리 정해진 순서나 시간을 자동으로 수행하는 방법이다. 승강기 세탁기 자동판매기 등 시퀀스 제어로 움직인다. 가정에서 사용하는 세탁기는 사람의 노동력을 기계로 대체한 것으로 세탁물 세제 섬유유연제 투입 등 모든 조작을 사람이 하도록 고안되었다. 하지만 인공지능이라는 표현을 사용하지 않았다. 가장 최근에는 세탁 코스를 자동으로 설정 하고 음성을 인식 세탁기를 출시했다. 가장 최근 5회 사용 패턴을 분석해서 3회 이상 반복한 옵션을 반영하고 날씨에 따라 세탁 옵션을 자동으로 조절해 준다. 상당히 똑똑한 세탁기라고 할 수 있다. 제조사는 이것을 인공지능 세탁기라고 부른다.

머신 러닝

인공지능에 두 번째 단계로는 머신 러닝이 있다. 머신 러닝은 인간에 학습능력을 컴퓨터로 실현하는 기술 및 기법이다. 학습은 본래 지능을 가진 동물, 인간만이 가능한 영역이었는데 이제 무생물이 기계가 학습을 한다. 머신 러닝은 데이터를 기반으로 학습을 하고 예측을 하고 성능을 향상시킨다. 인간처럼 학습할 성장한다는 측면에서의 진정한 인공지능은 머신 러닝에서 출발 한다. 머신 러닝은 크게 3가지 유형으로 분류 할 수 있다. 첫째, 지도학습은 정답이 있는 데이터를 학습시키는 방법이다. 인공지능 컴퓨터 알파고는 기보 16만건으로 지도학습을 했다. 16만건의 기보라면 인간이 학습하기에는 너무 많은 분량이지만 인공지능 컴퓨터 입장에서는 그다지 많다고 할 수 없다. 지도학습은 통계적인 확률론을 사용한다. 인공지능 컴퓨터라 해도 세상에 모든 데이터를 학습하는 것은 불가능하기 때문에 샘플데이터를 학습하고 이것을 근거로 확률론적 정답을 도출한다.
두 번째, 비지도학습은 정답이 없는 입력 데이터로부터 스스로 숨겨진 패턴과 규칙을 찾아내는 방법이다. 영상, 이미지, 문자 등 대량의 데이터를 입력하고 목적을 부여하면 이들 데이터로부터 특징을 찾아 추론 모델을 생성하고 추론 모델을 적용한 추론 엔진으로부터 정답을 추출해 낸다. 세 번째 강화 학습은 입출력하는 데이터 없이 능동적으로 변화하는 환경과 상호작용하면서 최적의 값을 찾아가는 방법이다. 인공지능이 스스로 판단해서 성공 실패에 대한 보상 값을 조절해 주기 때문에 학습에 빈도가 많아질수록 성공확율이 높아지게 되는 학습 방법이다.