본문내용
1. 서론
1.1. 인공지능의 등장과 발전
인공지능은 1950년대 초부터 등장하기 시작하였다. 이는 인간의 지능으로 할 수 있는 사고, 학습, 자기 개발 등을 컴퓨터가 할 수 있도록 하는 방법을 연구하는 컴퓨터 공학 및 정보기술의 한 분야이다. 컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 모방할 수 있도록 하는 것이 인공지능의 핵심이다.
인공지능은 그 자체로 존재하는 것이 아니라 컴퓨터 과학의 다른 분야와 직간접으로 많은 관련을 맺고 있다. 현대에는 정보기술의 여러 분야에서 인공지능적 요소를 도입하여 그 분야의 문제 풀이에 활용하려는 시도가 매우 활발하게 이루어지고 있다.
1930~1940년대부터 생각하는 기계에 대한 기대가 본격화되기 시작했고, 1956년에는 처음으로 인공지능(AI, artificial intelligence)이라는 용어가 등장하였다. 그러나 일반적인 지능 프로그램을 만드는 것이 생각보다 어렵다는 것이 판명되어 1970년대까지 침체기를 겪기도 했다.
영국의 AI연구소는 해체되고, 미국의 연구재단은 AI 연구 지원을 중단하는 등 인공지능 기술이 침체기를 맞기도 하였다. 그러다 1980년대 신경망(neural net) 이론으로 인공지능이 재발견되었다. 신경망 이론은 인간의 사고를 두뇌 작용의 산물로 보고 이 두뇌 구조를 분석하고 처리하는 메커니즘을 규명해 생각하는 기계를 만들 수 있다는 이론에서 출발한 것이다.
그러나 이 이론을 적용하기에는 방대한 데이터를 관리할 방법이 없었다. 다시 침체기를 맞았다가 1990년대 인터넷의 발전으로 다시 부활했다. 검색 엔진 등을 통해 방대한 데이터를 수집할 수 있게 되었기 때문이다. 여기에서 기계학습을 가능하게 하여 수많은 데이터를 분석하고 인공지능 스스로 학습하는 방식으로 진화할 수 있게 되었다.
더 나아가 인간의 뇌를 모방한 신경망 네트워크(neural networks) 구조로 이루어진 디프러닝(Deep learning) 알고리즘으로 발전하면서 그 한계를 뛰어넘을 수 있었다. 1997년 5월에는 IBM의 슈퍼컴퓨터 디프블루(Deep Blue)가 여러 번의 도전 끝에 당시 체스 세계챔피언이었던 게리 카스파로프(Gary Kasparov)를 물리치면서 다시 주목을 받았다.
2011년 2월에는 IBM의 왓슨(Watson)이 미국의 텔레비전 방송 프로그램인 퀴즈쇼에서 두 명의 참가자들을 누르고 우승을 차지했다. 이를 계기로 IBM 등이 주도하는 인공지능 개발에 대한 관심도 다시 크게 높아졌다.
기존의 컴퓨터는 인간의 연산능력을 배가하는 것만으로도 인간 사회를 크게 변화시켜 왔다. 그런데 컴퓨터가 인간의 관여 없이 스스로 학습해 결정하는 인공지능 능력을 만들어 낸 것은 매우 큰 변화라고 할 수 있다.
이러한 기계학습 방법론에 기댄 인공지능 연구 흐름은 특히 2012년 6월 구글과 앤드루 응(Andrew Ng)이 기계학습의 한 분야인 디프러닝 알고리즘을 이용해 컴퓨터가 1000만 개의 유튜브 동영상 속에서 고양이 이미지를 74.8%의 정확도로 식별하도록 하는 프로젝트를 성공적으로 수행하면서 커다란 도약의 전환점을 맞게 되었다.
디프러닝은 신경망 네트워크 개념을 이용해 가능해졌다. 클라우드 컴퓨팅 환경의 급속한 발전과 빅데이터가 뒷받침되자 디프러닝이 구현된 것이다. 이를 통해 인공지능 기술이 전 세계의 관심을 끌게 되었으며, 4차 산업혁명의 핵심 요소로 떠올랐다.
1.2. 인공지능의 정의와 특성
인공지능은 인간의 지능으로 할 수 있는 사고, 학습, 자기 개발 등을 컴퓨터가 할 수 있도록 하는 방법을 연구하는 컴퓨터 공학 및 정보기술의 한 분야이다. 컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 모방할 수 있도록 하는 것이 인공지능의 목표이다. 인공지능은 그 자체로 존재하는 것이 아니라 컴퓨터 과학의 다른 분야와 직간접으로 많은 관련을 맺고 있다. 현대에는 정보기술의 여러 분야에서 인공지능적 요소를 도입하여 그 분야의 문제 풀이에 활용하고자 하는 시도가 매우 활발하게 이루어지고 있다.
자연언어처리 분야에서는 자동번역과 같은 시스템을 실용화하고 있으며, 특히 연구가 더 진행되면 사람이 컴퓨터와 대화하며 정보를 교환할 수 있게 될 것이다. 전문가시스템 분야에서는 컴퓨터가 현재 인간이 하고 있는 여러 가지 전문적인 작업들을 대신할 수 있도록 하는 것이 목표이며, 이 분야가 가장 일찍 발전했다. 영상 및 음성 인식은 컴퓨터가 TV 카메라를 통해 잡은 영상을 분석하여 무엇인지를 알아내거나, 사람의 목소리를 듣고 문장으로 변환하는 기술로, 매우 복잡하며 인공지능적인 이론의 도입 없이는 불가능하다. 이론증명은 수학적인 정리를 이미 알려진 사실로부터 논리적으로 추론하여 증명하는 과정으로 인공지능의 여러 분야에서 사용되는 필수적인 기술이며, 그 자체로도 많은 가치를 지니고 있다. 신경망은 인간의 두뇌를 모방하여 수학적 논리학이 아닌 수많은 간단한 처리기들의 네트워크로 구성된 구조를 상정하는 것이다. []
1.3. 인공지능 기술의 사회적 영향
인공지능은 오랜 역사를 통해 비약적으로 발전하였으며, 현대사회 전반에 걸쳐 큰 영향을 미치고 있다. 특히 4차 산업혁명의 핵심 요소로 부각되면서 인공지능 기술이 사회에 미치는 영향이 더욱 확대되고 있다.
인공지능 기술이 발전함에 따라 자동화와 지능화가 가속화되면서 일자리 감소와 실업률 상승의 문제가 대두되고 있다. 기존의 반복적이고 단순한 업무를 수행하던 직종들이 자동화로 인해 점차 감소하고 있으며, 인간의 노동력을 대체하는 사례가 늘어나고 있다. 이는 새로운 사회 문제를 야기할 수 있으므로 이에 대한 대책 마련이 필요하다.
또한 인공지능이 인간의 의사결정을 대신하게 되면서 윤리적 문제도 부각되고 있다. 자율주행 자동차와 같이 인공지능이 판단을 내려야 하는 상황에서 어떤 기준으로 판단을 내릴지, 어떤 가치관을 가지고 의사결정을 내릴지에 대한 윤리적 논의가 필요한 것이다. 이는 인간의 삶에 직접적인 영향을 미칠 수 있으므로 중요한 사회적 이슈로 대두되고 있다.
한편, 인공지능 기술의 발전은 개인정보 유출과 같은 프라이버시 침해 문제를 야기할 수 있다. 빅데이터와 결합된 인공지능은 개인의 정보를 정교하게 분석하고 활용할 수 있으며, 이는 개인정보 보호와 관련된 새로운 과제를 제기한다. 따라서 개인정보 보호를 위한 법제도와 기술적 대응책 마련이 시급한 상황이다.
이처럼 인공지능 기술의 발전은 일자리 문제, 윤리적 딜레마, 프라이버시 침해 등 다양한 사회적 파장을 야기하고 있다. 이에 따라 기술 발전과 사회적 영향 간의 균형을 모색하고, 이해관계자 간의 협력을 통해 이러한 문제들을 해결하기 위한 노력이 필요할 것이다.
2. 인공지능의 특성
2.1. 자연언어처리
자연언어처리는 인공지능의 여러 분야 중 하나이다. 자연언어처리 분야에서는 이미 자동번역과 같은 시스템을 실용화하고 있으며, 특히 연구가 더 진행되면 사람이 컴퓨터와 대화하며 정보를 교환할 수 있게 되므로 컴퓨터 사용에 혁신적인 변화가 올 것이다. 또한 컴퓨터가 TV 카메라를 통해 잡은 영상을 분석하여 그것이 무엇인지 알아내거나, 사람의 목소리를 듣고 그것을 문장으로 변환하는 것 등의 일은 매우 복잡하며, 인공지능적인 이론의 도입 없이는 불가능하다. 이러한 영상 및 음성 인식은 문자 인식, 로봇 공학 등에 핵심적인 기술이 된다.
자연언어처리 기술의 발전은 인간과 컴퓨터 간의 대화와 정보교환을 가능하게 하여 컴퓨터 사용에 혁신적인 변화를 가져올 것이다. 또한 영상 및 음성 인식 기술의 발달은 다양한 분야에서 필수적인 기술로 활용될 것으로 기대된다. 이처럼 자연언어처리는 인공지능 기술의 핵심 분야로서, 앞으로 더욱 발전할 것이다.
2.2. 전문가 시스템
전문가 시스템은 전문가의 지식과 추론 과정을 컴퓨터 프로그램으로 구현하여, 특정 문제 영역에서 전문가와 동등한 수준의 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 인공지능 기술이다. 전문가 시스템은 의사의 진단, 광물의 매장량 평가, 화합물의 구조 추정, 손해 배상 보험료의 판정 등 다양한 분야에서 전문가의 역할을 대신하고 있다. 이를 통해 전문가의 지식과 경험을 손쉽게 전파할 수 있으며, 의사결정의 일관성과 신속성을 높일 수 있다. 또한 전문가 시스템은 지식 습득, 추론, 설명 등의 기능을 통해 전문가와 유사한 의사결정을 내릴 수 있다. 이처럼 전문가 시스템은 인력 부족, 비용 절감, 의사결정의 객관성 향상 등의 장점을 가지고 있어, 다양한...
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