인공지능의 역사 과거와 현재

인공지능 역사와 그 의미

인공지능. 흔히들 AI라 불리는 인공지능의 정식 명칭은 Artificial Intelligence 입니다. 인공지능이라는 말이 만들어진건 1956년이지만, 컴퓨터 성능 및 스토리지 개선과 알고리즘의 고급화, 데이터 볼륨의 증가 등으로 오히려 오늘날에 와서 더욱 주목받고 있는데요. 초기 인공지능 연구를 보면 1950년대를 주목할 필요가 있습니다. 단순히 문제해결, 상징적 방법 등과 같은 테마를 탐구하는데 그쳤구요. 1960년대 들어서는 미국 국방부에서 이러한 유형의 작업에 관심을 갖고 기본적인 인간의 추론을 연구하기 위해 컴퓨터 교육을 시작하게 됩니다. 하나의 예로 1970년대 DARPA는 거리 매핍 프로젝트를 완료하기도 했죠. 2000년대 들어서는 우리가 잘 알고 있는 시리, 일렉사, 마이크로타나가 대중적으로 널리 쓰이기 전에 지능형 AI비서 제작이 되었습니다. 이렇게 인공지능은 계속해서 발전을 거듭하며 오늘날에는 딥러닝까지 적용이 되고 있습니다. 저도 인공지능 Artificial Intelligence 에 대해 자세히 알아보기 전에는 굉장히 위험하고 위협적인 존재다 라고 생각했는데요, 영화나 공상 과학 소설에서 보면 인공지능이 인간을 공격한다거나 지구를 점령한다던가 하는 소재들도 상당히 많이 나왔지만 현재까지 인공지능 기술을 보면 그렇게 무서워 할 필요까진 없어 보입니다. 우리가 경계해야 할 만큼 지능적이지도 않구요. 물론 인공지능은 다양한 산업분야에서 활용되어오고 있고, 앞으로도 더 많은 분야에서 활용될 것입니다. 인공지능 역사를 되돌아보면 시대에 흐름에 따라 빠르게 성장해오고 있는것을 알 수 있는데요, 요즘은 워낙에 영화, 제조업, 첨단기술 등 다양한 분야에서 우리가 많이 접하다 보니 로봇과 같은거 아닌가 하는 오해를 하는 분들도 계십니다. 하지만 인공지능은 하드웨어 중심의 자동화 로봇과는 엄현이 다르다고 볼 수 있어요. 인공지능은 수동 작업을 자동화하는 대신에 피로감 없이 수적으로 대량의 전산화된 작업수행이 가능합니다. 이러한 유형의 자동화를 위해서는 시스템을 설정하고 정확한 질문이 선제조건인데 이 부분은 여전히 인간의 역활이거든요. 또 여러분들의 경험을 되돌이켜보면 인공지능은 대부분 기존 제품에 추가되는 방식이 많습니다. Siri의 예를 들어볼까요? Siri 단독으로 출시가 된게 아니죠. 아이폰이라는 제품의 추가가 된 기능입니다. 스마트 머신이나 다양한 가전제품, 기계를 보더라도 인공지능만 독립된 체 제공되지 않고, 하나의 역활로서 기능을 수행하는 경우가 대부분입니다. 그렇다고 인공지능의 가치가 딱 그정도인 걸까요? 결코 아닙니다. 인공지능을 통해 더욱 다양한 역활수행이 가능해지고, 상상할 수 없을 정도로 효율성, 편의성이 올라간 사례가 정말 많습니다. 조금 더 극단적으로 예기하자만 이전에는 불가능했던 일들이 인공지능을 통해 해결된 케이스도 상당 수 있습니다. 딥러닝만 하더라도 인공지능 기술을 통해 가능해졌고, 이러한 기술은 의학분야에서도 상당한 기여를 하고 있어요. 인공지능의 역사를 거슬러 올라가다보면 앞으로 인공지능이 우리 사회와 산업을 어떻게 발전시킬지, 또 어떤 구조와 변화를 만들어갈지 어느정도 예측이 가능합니다. 물론 한계 역시 분명이 있다는걸 잊으시면 안됩니다. 인공지능은 데이터를 바탕으로 학습하고 습득하기 때문에 데이터제공이라는 원천적 한계를 가지고 있습니다. 지식을 통합할 수 있는 방법이나 능력이 없다는걸 의미하죠. 또한 명확하게 정의된 작업만 수행하기 때문에 수동적일 수 밖에 없다는 태생적 한계를 지니고 있습니다. 실제로 의료 사기를 감지하는 인공지능 시스템의 경우 디테일한 사기 케이스를 100% 정확하게 찾아낼 수 없어요. 굉장히 효율적이고 전문적이긴 하지만 주어진 데이터를 바탕으로 임무를 수행하기 때문에 이를 설계하고 데이터를 주입하는 인간의 역활이 중요합니다. 인공지능의 역사를 살펴보았으니 실제 어떤 분야에 적용이 되고 있는지 몇가지 사례만 추려서 말씀드리겠습니다. 가장 먼저 손꼽히는건 역시나 사물 인터넷 입니다. 연결된 장치에서 엄청한 양의 데이터, 정보를 생성하고, 분석할 수 있어요. 인공지능으로 모델을 자동화하면 더 다양한 모델을 만들고 사용할 수 있겠죠? 또 알고리즘에 있어서도 보다 정교하고 고급스럽고, 정확한 시스템 구축이 가능합니다. 이는 더 많은 데이터 사례를 통해 정확도가 높아지게 되는데요, 이렇게 추출된 정보를 가지고 현재를 분석하고 미래를 예측하는 것이 가능해집니다. 또 그래픽 처리도 빼놓을 수 없겠는데요, 이는 수 없이 많은 반복처리 작업이 필요하기 때문에 인공지능에게 적합한 업무 중 하나라 볼 수 있습니다. 이는 빅데이터로 이어지게 되며, 알고리즘화 할 수 있는 것입니다. 인공지능의 역사를 보면 더욱 더 빠르게, 또 정교해져 간다는 걸 알 수 있는데요, 이와 같은 흐름은 앞으로도 계속 이어져 1년 뒤, 2년 뒤, 3년 뒤 지금보다 훨씬 수준높은 인공지능 기술을 만나게 될 것입니다. 어쩌면 우리가 상상하지도 못한 부분들에서 인공지능 기술이 실현될수도 있겠네요. 지금까지 인공지능 Artificial Intelligence 에 대해 함께 알아보았는데요, 사실 상세하게 파고들면 정말 배워야 할 것들이 무궁무진 하다는걸 알 수 있을거에요. 깊게 들어가면 그만큼 어렵지만 재미도 있는 분야가 바로 인공지능이 아닐까 싶습니다. 꼭 전공자가 아니더라도 우리 생활속에 상당 부분 적용되고 있는만큼 상식차원에서 알아두면 유용한 부분들이 많을거에요.