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인공지능시대(13): 인공지능의 역사
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<인공지능기술의 진화>
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2020년 12월 08일(화) 16:41 [주간문경] 
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| | | ↑↑ 지홍기
영남대학교 명예교수
문경대학교 특임교수
문경시지역발전협의회 의장 | ⓒ (주)문경사랑 | |
인공지능기술의 진화
인공지능기술이 태동하던 시절, 컴퓨터 과학자들은 컴퓨터에 사람의 정신을 재현하려 시도했다. 공상과학 소설이나 영화에 나오는 지능을 구현하려 시도한 것이다. 즉, 이 기술은 인간의 생각 방식을 복제하려 했던 것처럼 “생각하는 기계”를 말하며, 이런 종류의 지능수준을 이해능력(Intelligibility)이라 부른다.
한편 1960년경에 이해능력을 갖춘 컴퓨터를 사용하면서, 역으로 인간의 추론, 학습, 인식, 기타 정신적 행동방식을 탐구할 수도 있을 것으로 기대했다. 그러나 초기 인공지능 연구들은 실제 세상과 정신(인지 과학의 영역인) 세상의 일부를 컴퓨터 모형화에 초점을 맞췄다.
논리/규칙 기반 인공지능
초기 인공지능은 연역적 추론(이미 알고 있는 판단)에 초점을 맞춤으로써 수학적 논리를 발전시켰으며, 논리 이론가들은 컴퓨터 기계가 지능과 창조력이 요구되는 작업을 처리할 수 있다는 점을 증명해 보였다. 또한 다른 종류의 사고 즉, 귀납적 추론(개별적인 특수한 사실과 현상을 판단)을 연구하기 시작했으며, NASA에서는 인공지능의 특징적 기능을 추론할 수 있는 수단(기기)를 처음으로 만들었다.
규칙기반 시스템의 작동은 사용자가 질의하면 지식베이스와 추론규칙을 이용하여 추론한 후 그 결과를 알려준다. 전문가(Expert) 시스템은 어떤 특정 분야에서의 전문가들의 전문지식을 수집 정리하여 주어진 특정 전문영역에 관한 문제를 인공지능의 추론 능력을 이용하여 해결하고자 하는 컴퓨터 지문 시스템의 일종이다.
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| | ⓒ (주)문경사랑 | |
연결기반 인공지능
연결기반 인공지능은 인공신경망의 초기지식 기반의 인지모델과 규칙기반(If/Then)의 전문가 시스템을 함께 사용하게 되었다. 그러나 계산이 복잡하고 인공신경망을 학습시킬 데이터가 부족할 경우에 연결기반 인공지능은 초기단계의 인공신경망 기술 수준에 불과하다.
그러나 “지식”이 전문가 시스템을 사용해 인간의 특정 전문 분야를 모델화 하는 방법으로 부상했다. 이렇게 만든 전문가 시스템은 인간의 의사 결정자 능력을 능가하게 되었으며, 이러한 결과는 정보(첩보)를 필요로 하는 군사, 산업, 투자자, 대중기술 분야에서 큰 관심을 촉발하게 되었다.
통계기반 인공지능
기계학습은 “기계가 학습한다”는 개념으로, 입력 데이터의 특성과 분포, 경향 등에서 자동으로 데이터를 나누거나 재구성하는 지도학습과 자율학습을 의미한다. 학습과정에서 필수적인 요소는 경험적 데이터를 통계기반으로 규칙을 학습할 수 있는 기능을 부여하게 되었다.
따라서 지도학습은 데이터에 정답 정보가 결합된 학습 데이터(또는 훈련 데이터)로 데이터의 특징을 모델링하는 과정을 의미한다. 주로 식별과 예측 등을 목적으로 둘 때가 많으므로 데이터를 선형 결합으로 나타내려는 특성을 이용하고 있다. 그리고 자율학습은 입력 데이터의 정답을 모르는 상태에서 사용하는 것으로 클러스터 분석, 차원압축, 밀도추정 등이 해당된다.
심화학습기반 인공지능
역사는 반복되고 있다. 초기 인공지능 연구는 오늘날처럼 사람의 추론능력 인지 모델링의 초점에 맞췄었다. 초기 인공지능기술이 직면했던 지식, 설명, 유연성은 지금도 기계학습과 심화학습 과정에 대한 담론의 중심으로 남아있다.
지식은 이제 데이터의 형태를 갖고 있으며, 신경망의 취약성으로 인해 유연성(적응성)이 요구되고 있다. 데이터에 문제가 있을 때 아주 다른 결과가 생성될 수 있기 때문이다. 설명 가능성 또한 우선순위 중 하나로 부상하게 되었으며, 이제 기계가 어떻게 생각하는지 물어야 하는 시대가 오고 있다. 인간의 생각 방식을 복제하려 했던 60년 전을 회상하면서 또 다른 차원의 인공지능시대를 열어가고 있는 중이다.
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