자율인공지능 첫번째

자율인공지능 첫번째

자율인공지능(AAI, Autonomous Artificial Intelligence)과 관련하여 적어보도록 하겠습니다. 챗GPT의 등장으로 AI가 증기기관, 전기, 컴퓨터, 인터넷과 같은 기술혁명 수준이라고 평가되고 있습니다. 어떤 사람들은 스마트폰보다 더 극적인 사회적, 경제적 변화를 가져올 것이라 예측하고 있으며, 나아가 SF영화 처럼 AI로 인해 인간의 도태가 이루어 질 것이라는 우려도 증가하고 있습니다.

 

언젠가는 AI가 자아를 인식하고 의식을 갖게 되는 특이점(Singularity)이 올 것이라 예상합니다. 그러나, 현재의 기술 수준에서는 특정 작업을 수행하도록 AI를 설계하고 있고, AI는 주관적인 경험이나 자기 인식이 없기 때문에, AI가 자아나 의식이 있다고 생각하지는 않습니다.

 

1. 자율인공지능과 자율지능

AI의 자기 인식 및 성찰과 같은 인간 의식의 특성을 나타내는 시스템을 개발하는 것을 목표로 하는 연구는 계속해서 진행 중입니다. 이러한 AI을 AGI(Artificial General Intelligence, 인공일반지능) 또는 Strong AI라고 부릅니다.

 

우리가 AI라 부르는 현재의 인공지능은 자아나 성찰과는 상관없이 인공지능은 스스로 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. 이를 표현하기 위해 자율인공지능(Autonomous Artificial Intelligence)과 자율지능(Autonomous Intelligence)이라는 용어가 사용되지만, 두 용어의 개념은 약간 다릅니다.

자율인공지능은 사람의 개입이나 도움 없이 작업을 수행할 수 있는 AI 시스템을 말합니다. 이 시스템은 머신러닝, 딥러닝, 컴퓨터 비전과 같은 인공지능 기술을 사용하여 의사결정을 내리고, 목표를 달성합니다. 이러한 인공지능이 인간의 개입 없이 완벽하게 자율적으로 사고하고 행동한다면, 우리는 그것을 완전 자율인공지능이라고 할 수 있습니다.

 

반면, 자율지능은 시스템이 환경과 수신하는 데이터를 기반으로 독립적이고 지능적인 의사결정을 내릴 수 있는 능력을 말합니다. 이 개념은 인공지능 시스템뿐만 아니라 스스로 의사결정을 내리고 행동할 수 있는 로봇이나 자율주행 차량과 같은 다른 형태의 자율시스템도 포괄합니다.

 

2. 자율인공지능의 역사

자율인공지능과 관련한 몇 가지 사건을 살펴보겠습니다.

1) 1956년 : 다트머스 콘퍼런스(Dartmouth Conference)가 개최, 인공지능 연구의 발상지로 알려짐

2) 1961년 : 스탠퍼드 연구소(Stanford Research Institute)에서 최초의 자율 이동 로봇인 샤키(Shakey)를 개발

3) 1971년 : 스탠퍼드대학교에서 최초의 컴퓨터 소프트웨어 전문가 시스템인 Dendral이 개발

4) 1980년대 : 제조 및 기타 산업 분야에 사용되는 최초의 산업용 로봇 개발

5) 1990년대 : 자율 에이전트 개발

6) 1990년대 후반 : Microsoft의 Clippit과 Apple의 Siri와 같은 최초의 개인 비서 AI 시스템 개발

7) 2000년대 : AI 시스템 탑재된 최초의 자율주행자동차 개발

8) 2010년대 :알파고와 같은 초인적인 수준의 바둑 AI나 사실적인 이미지와 동영상을 제작하는 등 인간 수준의 지능이 필요하다고 여겨졌던 작업을 수행할 수 있는 AI개발

 

3. 자율인공지능 기술

자율인공지능의 기반 기술에는 인공지능 시스템이 독립적으로 작동할 수 있도록 하는 (1) 지도 학습, (2)비지도 학습, (3) 강화 학습, (4) 딥러닝과 같은 다양한 머신러닝 기술이 포함됩니다. 이러한 기술로 AI 시스템은 대량의 데이터를 처리 및 분석하고, 데이터의 패턴과 관계를 인식하며, 해당 정보를 기반으로 예측 및 의사결정을 내릴 수 있게 됩니다.

 

(1) 지도 학습은 AI에게 레이블이 지정된 학습 데이터를 학습시켜 새로운 데이터를 예측하도록 하는 것입니다. 선형회귀, 의사결정트리, 서포트 벡터 머신(SVM) 등의 알고리즘이 있습니다.

 

(2) 비지도 학습은 AI에게 레이블이 지정되지 않은 데이터를 학습시켜 데이터의 패턴과 관계를 식별하도록 합니다. K-평균 클러스터링, 주성분 분석(PCA), 자동 인코더 등의 알고리즘이 있습니다.

 

(3) 강화 학습은 특정 행동에 대해 보상 또는 페널티를 받게 함으로써 시행착오를 통해 학습하는 것으로, 로봇공학 및 제어시스템에서 많이 사용됩니다.

 

(4) 딥러닝은 인공신경망을 사용하여 학습하고 의사결정을 내리도록 합니다. 딥러닝 알고리즘은 컴퓨터비전, 자연어처리 및 기타 분야에서 성공을 거두고 있습니다.

 

자율인공지능은 머신러닝 외에도 (1) 컴퓨터비전, (2) 자연어처리, (3) 로봇공학, 그리고 (4) 제어시스템과 같은 서로 다른 기술을 사용하여 AI 시스템이 환경과 상호작용하고 작업을 수행할 수 있도록 합니다.

 

(1) 컴퓨터비전 분야는 컴퓨터가 세상의 시각 정보를 해석하고 이해할 수 있도록 하는 데 중점을 두고 있는데, 주로 자율인공지능 시스템에서 인식과 탐색을 가능하게 하는 데 사용됩니다.

 

(2) 자연어처리 분야는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고, 해석하고, 생성할 수 있도록 하는 데 중점을 둡니다. 자연어처리 기술은 자율인공지능 시스템에서 의사소통과 결정을 가능하게 하는 데 중요한 역할을 합니다.

 

(3) 로봇공학(로보틱스)은 로봇의 설계, 구성 및 작동에 필요한 기술로, 자율인공지능 시스템에서 환경과의 물리적 상호작용을 가능하게 하는 역할을 한다.

 

(4) 제어시스템은 자율인공지능 시스템의 동작을 제어하고 조정하는 데 사용됩니다. 제어시스템은 수학적 모델과 알고리즘을 사용하여 자율인공지능 시스템이 원하는 대로 작동할 수 있도록 합니다.

 

이외에도 자율인공지능 시스템을 구축하고 배포하는 데 사용되는 다양한 도구와 플랫폼이 있습니다. TensorFlow 및 PyTorch와 같은 머신러닝 라이브러리, AWS(Amazon WebServices) 및 Google Cloud와 같은 클라우드 플랫폼, 네트워크에 인공지능을 배포하는 데 필요한 대량의 실시간 데이터를 처리하는 시간을 줄이기 위한 에지컴퓨팅 플랫폼이 포함됩니다.