1. 인공지능의 이해
인공지능은 인간이 지능적으로 행동하는 유형을 분류하고 그에 맞게 환경적 요소를 확인하고 기계 자체적으로 자동으로 이뤄지는 행위 전체를 포괄적으로 의미합니다. 그에 맞게 인간적 요소와 지능적 요소가 같이 봐야 합니다. 단순 로봇의 자동화 생산라인을 인공지능이라고 지칭하지 않듯이 인간의 지능적 요소를 통해 환경적 판단을 내리는 근거나 조건등을 학습등으로 확인하고 관련 내역이 전달됐을 때 의사결정이라는 단계를 거치고 행위를 표시하는 게 인공지능의 의미를 협소적으로 정의한다고 볼 수 있습니다. 여기서 지능이라는 능력은 인간 본연의 본능적인 부분과 자동으로 행동하는데 따르는 사고와 생각의 덩어리라고 이해할 수 있으며 그에 맞게 행동하는 능력입니다. 로봇이 자동생산은 인공지능이라고 하지 않지만, 로봇이 말하면 인공지능이라고 지칭합니다. 그에 맞게 인간의 행위를 탐구하여 감정을 복제하거나 표현하는 행위는 인공지능이라고 할 수 있습니다.
2. 인공지능의 발전방향
인공지능은 크게 3차례의 변혁이 있었습니다. 첫 번째는 1962년 인공지능 언어인 LISP 언어가 개발됐고 그에 맞게 지식표현, 추론 및 신경망 모델에 대해 연구하게 됐습니다. 초기의 인공지능은 인간의 보조적 지표로써 분석 및 자동계산등의 수단으로 사용됐습니다. 문제의 해답에 가까운 해법탐구는 인간의 손에 진행되며 관련 자료에 대한 분석 및 자동계산등에 사용되어 한정적인 역할을 수행했었습니다. 무엇보다 결과와 현재사이의 괴리 부분을 인식할 수 있다는 인공지능적 요소를 초기에 설정했다고 볼 수 있습니다.
두 번째 변혁기는 1990년대로써 신경망 모델일 확산되고 연구되면서부터입니다. 인간의 두뇌를 모델로 해서 뉴런들 간의 연결 강도 및 방식, 그에 따르는 다층구조와 오차 역전파등을 통해 연구가 활성화됐습니다. 이에 걸맞게 진화개념까지 가미가 되어 진화알고리즘까지 대두되는 인공지능의 르네상스가 됐습니다. 그리고 이론적으로도 그래프이론과 확률이론까지 결합되어 결괏값에 근접한 해답을 찾는 노력에 수학적 기법이 추가되었습니다. 여기서 현재 상용화되어 사용 중인 컴퓨터 비전이나 자연어처리등이 활발하게 연구되고 있었던 시대이기도 합니다.
세 번째 변혁기는 2000년 후반 때 빅데이터로 대변되는 데이터 시대로 전환되면서부터입니다. 자율적인 업무진행이 가능한 에이전트부터 컴퓨터 자원의 이해를 동반한 시맨틱 웹, 데이터 마이닝까지 관련 이론적 토대를 마련했다고 보면 좋을 것 같습니다.
3. 인공지능 응용분야
가장 먼저 나온 게 전문가 시스템(export system)입니다. 특정문제에 대해 한정된 범위 내의 데이터를 통해 최적화된 해법을 찾는 방식으로 의료적인 진단, 고장확인, 한정된 추천시스템이 전문가 시스템의 시작점이었습니다. 이후 작업 현장등에 확대되면서 환경적 분야를 추가하여 우주공학까지 사용됐으며, 추론 부분과 지식표현을 구분하여 구축되어서 지식표현을 변경하면 다른 결괏값을 산출할 수 있는 용도로도 사용됐습니다.
빅데이터 시대의 데이터 마이닝(data mining)에서도 대규모 데이터에 대한 식별, 정보추출을 기준으로 인공지능의 학습알고리즘이 사용됐습니다. 그다음으로 자연어 처리 부분은 인간이 사용하는 문자의 속성을 이용하여 문장을 형태소로 나누고, 각 구문을 분석해서 의미를 해석하는 절차로 진행됐습니다. 의미를 확인할 때 사전적 의미와 문맥적 부분에 대한 학습등으로 인해 자연스러운 자연어 처리를 위한 기술을 습득하게 됐습니다.
그리고 자율주행 자동차에 현재 사용되고 있는 컴퓨터 비전(computer vision)이 있습니다. 컴퓨터 비전은 인간의 시각적 요소를 이미지화하여 관련 픽셀별로 의미를 확인하고 군집화 하여 인간의 인식 부분과 동일시 되게 기술개발하고 있습니다.
컴퓨터 비전은 발전하여 이미지에 대한 분석 말고도 동영상 등 움직이는 영상도 식별 및 구분이 가능할 정도로 발전했습니다. 그에 걸맞게 자율주행 자동차에 본 컴퓨터 비전 기술이 탑재되고 있습니다.
이와 같이 인공지능 분야는 하루가 다르게 확대되고 있습니다. 지금 이 시점에도 인간의 두뇌보다 우월한 뭔가를 하는 지능이 있는 기계가 주변에서 우리를 바라보고 있을지도 모릅니다.
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