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1. 인공지능(AI)의 개념과 특성
1.1. 인공지능의 정의
인공지능(AI: Artificial Intelligence)이란 "인간의 지능을 기계로 실현하려는 공학적 입장"과 "인간의 지능 메카니즘을 해명하려는 인지과학적 입장"의 두 가지 연구 방향으로 정의된다. 즉, 인공지능은 인간의 지능을 모방하여 문제 해결 능력을 가진 기계를 만들어내고자 하는 것이다. 인간이 수행한다면 지적 행동이라 불릴 수 있는 기계에 의한 행동을 인공지능이라 볼 수 있다. 또한, 인공지능은 현재 인간이 더 잘하는 것을 컴퓨터가 할 수 있도록 하는 방법에 관한 연구이며, 근본적으로 인간 마음의 원리를 모방하고자 하는 것이다.
1.2. 인공지능의 역사
인공지능의 역사는 오래전부터 인간이 기계를 통해 자신의 지적 능력을 구현하려는 노력에서 시작되었다"이다. 20세기 초반 수학자 알란 튜링이 기계가 지능적으로 행동할 수 있다는 아이디어를 제시하면서 인공지능에 대한 관심이 높아졌다. 1956년 다트머스 컨퍼런스에서 "인공지능"이라는 용어가 처음 공식적으로 사용되었고, 이를 계기로 본격적인 인공지능 연구가 시작되었다. 1960년대에는 퍼셉트론, 논리 이론 기계 등 초기 인공지능 기술이 개발되었고, 1970년대에는 전문가 시스템, 자연어 처리 등이 등장하면서 발전을 거듭하였다. 1980년대에는 일본의 제5세대 컴퓨터 프로젝트 등으로 인공지능 기술이 크게 주목받았지만, 실제 성과는 기대에 미치지 못했다. 1990년대 말부터는 데이터 기반 머신러닝 기술의 발전으로 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 실용화가 이루어졌다. 2000년대 들어 딥러닝 기술이 등장하면서 인공지능 성능이 큰 폭으로 향상되었고, 알파고의 등장 등으로 대중적 관심이 높아졌다. 최근에는 인공지능이 자율주행차, 의료 진단, 금융 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 향후 더욱 발전할 것으로 예상된다"
1.3. 인공지능의 목표와 연구 주제
인공지능의 목표와 연구 주제는 다음과 같다.
인공지능의 목표는 크게 세 가지로 요약할 수 있다.
첫째, 기계를 보다 영리하게 만드는 것이다. 즉, 현재 인간이 더 잘하는 것을 컴퓨터가 할 수 있도록 하는 방법에 관한 연구이다. 컴퓨터가 인간과 유사한 지적 행동을 할 수 있도록 하는 것이 목표이다.
둘째, 지능이 무엇인가를 이해하는 것이다. 인간의 지능 메커니즘을 해명하고자 하는 인지과학적 접근이 이에 해당한다. 이를 통해 인간의 지적 능력을 모방한 기계를 만들고자 한다.
셋째, 기계를 보다 유용하게 만드는 것이다. 컴퓨터가 인간의 지능 능력을 모방하여 다양한 분야에서 활용될 수 있도록 하는 것이 목표이다.
이러한 목표 달성을 위한 인공지능 연구의 주요 주제는 다음과 같다.
첫째, 지식 표현에 관한 연구이다. 지식 표현의 대상은 문제 해결에 필요한 지식, 정보 등 모든 것을 포함한다. 어떤 형태와 구조로 지식을 표현할 것인가, 그에 적합한 표현 기법은 무엇인가 등이 주된 연구 주제이다.
둘째, 탐색기법에 관한 연구이다. 모든 경우를 분석하지 않고도 최적해 또는 최적에 근사한 해를 찾는 방법에 관한 연구이다. 병렬 탐색기법, 유전자 알고리즘, 모의담금질 기법 등이 이에 해당한다.
셋째, 추론의 자동화에 관한 연구이다. 정성적 추론, 비단조 추론, 가능성 추론 등 다양한 형태의 인간 추론 능력을 모방하고자 한다.
넷째, 인공신경망에 관한 연구이다. 뇌 신경망의 정보처리 능력을 모방한 계산 모형인 인공신경망은 패턴 인식, 연상 기억 등의 문제에서 우수한 성과를 보인다.
이처럼 인공지능 연구는 인간 지능의 다양한 측면을 기계화하고자 하는 노력이며, 여러 학문 분야가 서로 밀접하게 관련되어 있다."
1.4. 인공지능의 발전 방향
인공지능 기술은 계속해서 발전하고 발전할 것으로 보인다. 이러한 발전 방향은 크게 다음과 같이 정리할 수 있다.
첫째, 인공지능의 응용 분야가 더욱 다양해질 것이다. 현재 인공지능은 주로 전문가 시스템, 자연언어 처리, 음성인식, 컴퓨터 비전 등의 분야에서 주로 활용되고 있다. 향후에는 의료, 금융, 법률, 교육, 제조, 농업 등 더욱 다양한 분야로 확대될 것으로 전망된다. 특히 최근 코로나-19 사태로 인해 비대면 서비스에 대한 수요가 급증하면서 인공지능 기술의 활용도가 높아지고 있다. 예를 들어 의료 분야에서 인공지능을 활용한 비대면 진료 서비스, 교육 분야에서 AI 기반 온라인 학습 플랫폼 등이 그 사례이다.
둘째, 인공지능 기술 자체도 더욱 고도화될 것이다. 현재의 인공지능은 빅데이터 분석과 딥러닝 기술을 기반으로 하고 있지만, 앞으로는 기존 기술의 성능을 더욱 향상시키고 새로운 기술이 지속적으로 등장할 것으로 예상된다. 예를 들어 자연어 처리 기술의 경우 언어의 맥락과 의미를 더 정확히 파악할 수 있도록 발전할 것이며, 컴퓨터 비전 기술의 경우 사물을 더욱 정확히 인식하고 이해할 수 있는 방향으로 발전할 것이다. 이를 통해 인공지능의 활용도와 성능이 지속적으로 향상될 것으로 기대된다.
셋째, 인간과 인공지...
