4. HI vS AI
인공지능은 인간의 지능 발달 과정을 살펴보며 함께 생각해 볼 수 있습니다.
사람은 태어나서 경험을 통해 학습합니다. 아기들이 물건을 집어 들어 무조건 입에 갖다 대는 행동도 그 물건에 대해 호기심을 갖고 학습하려는 시도로 볼 수 있습니다.
인간은 사용할 수 있는 시각, 청각, 미각, 후각, 촉각을 동원하여 주변 환경을 인식하고 경험합니다.
학습되었다고 하는 것은 이러한 경험을 통한 행동의 영속적인 변화 상태를 의미합니다. 반복적인 훈련을 통해 기술을 숙달시키거나 집에 가는 여러 갈래의 길을 가본 뒤 지름길을 택해 귀가하는 것 또한 학습입니다.
도널드 헵은 학습이론에서 기억이란 뇌에 특정 흔적으로 저장되는 것이 아닌, 신경계의 연결을 통한 구조적인 변화로 이루어지는 것이라고 하였습니다.
그리고 시냅스의 반응으로 신경세포들이 다른 신경세포 사이의 연결을 강화시키면서 일어납니다.
신경세포의 연결이 강화될수록 기억이 강화되고 연결이 끊어지면 기억이 소실됩니다.
인간의 신경망과 인공신경망 비교 (출처: IT위키)
반면, 인공지능은 이러한 인간의 지능을 본떠 만들기 위해 수없이 노력했습니다.
인공지능을 처음 만들 때 컴퓨터과학자들은 어떻게 기계에 인간이 생각하는 방법을 주입할지를 고민했습니다. 단순 계산을 넘어서 인간처럼 생각하거나 행동하게 하려는 시도들은 인공지능을 여러 타 분야와 융합하여 그 실체를 보였습니다.
인간의 기억, 생각, 감정, 언어, 감각을 모방한 인공지능은 최근 딥러닝의 발전에 힘입어 인간의 속도와는 견줄 상대도 안될 만큼 빠른 속도로 학습하며 뛰어난 예측 능력과 성능을 보이고 있습니다.
피터 노빅의 [인공지능의 현대적 접근]에서는 인공지능을 인간과 행동, 이성의 측면을 구분하여 인공지능의 개념을 제시하고 있습니다.
인간처럼 생각하는 (Thinking Humanly) | 인간처럼 행동(Acting Humanly) |
컴퓨터가 문제를 해결할 때 인간처럼 생각하게 하려는 노력 | 로봇과 같이, 작업할 때 인간과 일부 비슷한 지능적인 기능을 수행할 수 있는 기계를 만들어내는 공학 |
이성적으로 생각하는 (Thinking Rationally) | 이성적으로 행동하는 (Acting Rationally) |
논리적인 연산을 바탕으로 인지, 추론, 행동을 가능하게 하는 연구 | 지능적 에이전트를 설계하기 위한 계산적 연산 지능에 대한 연구 |