인공지능

 동기

신문을 보다가 4차 산업혁명에 대한 글을 접하게 되었다. 글을 읽고 나서 4차 산업혁명의 핵심 분야중 하나인 인공지능에 대하여 자연스레 관심이 생겼고, 인공지능에 대해 더 자세하게 알아보고 탐구하고 싶은 마음에 인공지능을 주제로 삼게 되었다.

 

인공지능의 정의

인공지능(Artificial Intelligence)은 기계가 경험을 통해 학습하고 새로운 입력 내용에 따라 기존 지식을 조정하며 사람과 같은 방식으로 과제를 수행할 수 있도록 지원하는 기술이다. 체스를 두는 컴퓨터에서부터 직접 운전을 하는 자동차에 이르기까지 오늘날 대부분의 인공지능 사례들은 딥러닝과 자연어 처리에 크게 의존하고 있으며, 이러한 기술들을 통해 대량의 데이터를 처리하고 데이터에서 패턴을 인식함으로써 특정한 과제를 수행하도록 컴퓨터를 훈련할 수 있다.

인공지능은 약 인공지능과 강 인공지능으로 나눌 수 있다. 인간의 마음을 복잡한 정보처리로 구현한 것을 강한 인공지능, 단순히 인간의 능력 일부를 시뮬레이션 하거나 그런 작업을 목적으로 하는 것을 약한 인공지능이라고 설명한다. 현재 개발되어온 인공지능은 모두 수단으로 사용되는 약 인공지능이라고 할 수 있다.

인공지능이 발전하며 인간의 일을 대체해 가고 있어 편리를 증진시키고 있는 만큼 인간을 초월한 인공지능, 인간의 일자리를 빼앗는 인공지능 등 인간에게 부정적인 결과를 안겨다 줄 것이라는 우려의 목소리 또한 꾸준히 나오고 있다.

 

인공지능 기술의 분야

학습과 추론

이 분야를 기계학습(머신러닝)이라고 부르기도 한다. 이 기술은 기본적인 규칙만 주어진 상태에서 입력받은 정보를 활용해 스스로 학습하는 것이다. 분석 모델구축을 자동화 하는 머신러닝은 신경망, 통계분석, 운영분석, 물리학에서 활용되는 기법들을 이용하여 프로그래밍 없이 특정 위치를 찾거나 결론을 내리는 등 데이터에 숨어있는 통찰을 찾아낸다.

머신러닝은 지도 학습과 비지도 학습, 강화학습으로 분류할 수 있다. 지도 학습은 데이터에 대한 레이블(명시적인 정답)이 주어진 상태에서 컴퓨터를 학습시키는 방법이다. 비지도 학습은 데이터에 대한 레이블이 주어지지 않은 상태에서 컴퓨터를 학습시키는 방법이다. 즉, 컴퓨터 스스로가 비슷한 특성을 가진 정보끼리 직접 분류한다. 강화 학습은 앞서 살펴본 지도 학습과 비지도 학습과는 약간은 다른 종류의 학습 알고리즘이다. 앞서 살펴본 알고리즘들이 데이터가 주어진 정적인 상태에서 학습을 진행하였다면, 강화 학습은 에이전트가 주어진 환경에 대해 어떤 행동을 취하고 이로부터 어떤 보상을 얻으면서 학습을 진행한다. 현재 사용되는 인공지능은 대부분 지도학습에 기초하고 있다.

 

언어이해

인공지능의 언어이해 중에서 우리에게 가장 밀접하고 익숙한 기술은 자연어 처리 기술이다. 자연어 처리는 컴퓨터를 이용하여 사람 언어의 이해, 생성 및 분석을 다루는 인공 지능 기술. 자연어 이해는 일상생활 언어를 형태 분석, 의미 분석, 대화 분석 등을 통하여 컴퓨터가 처리할 수 있도록 변환시키는 작업이며, 자연어 생성은 컴퓨터가 처리한 결과물을 사람의 편의성에 입각하여 텍스트, 음성, 그래픽 등을 생성하는 작업이다. 문서 처리, 색인 작성, 언어 번역, 질문 응답 등 많은 응용 분야에서 활용한다. 컴퓨터가 음성을 포함한 사람의 언어를 분석, 이해 및 생성할 수 있는 기술이다.

 

시각인식

컴퓨터가 TV 카메라를 통해 잡은 영상을 분석하여 그것이 무엇인지를 알아내는 것은 매우 복잡하며 인공지능적 이론의 도입 없이는 불가능하다고 볼 수 있다. 이러한 영상인식은 로봇 공학, 문자 인식 등에 매우 중요한 기술이다.

 

상황인식

비교적 근래에 등장한 것으로서 수학적 논리학이 아닌, 인간의 두뇌를 모방하여 수많은 간단한 처리기들의 네트워크로 구성된 신경망 구조를 상정하는 것이다. 인간의 감정 또는 기분의 인식, 사건 또는 사고의 인식을 하는 기술이다. 특히 시각 인식과 같은 연구는 자율주행 기능으로 빠르게 도입되고 있다. 자율주행의 핵심 기술이 사물 인식 기술로, 전방 충돌 방지ㆍ차선 이탈 방지ㆍ차간 거리 조절에 주로 이용된다.

 

인공지능이 활용분야

새로운 시대를 만들게 될 인공지능 번역

최근 한 언론 기사에 따르면, 4차 산업혁명으로 위협받는 직종 중 하나로 통번역사가 꼽혔다. 통번역사 양성과 관련된 업계도 동시에 위협받을 것으로 보인다. 스마트폰 어플로 더 빠르게 더 정확히 번역할 수 있다면 당연히 인간의 능력은 그것에 대체될 것이다. 그동안 사회의 일각을 구성해 온 업종과 업계가 존폐의 위기에 서게 된 것이다. 물론 아직은 인공지능 번역기가 인간이 구사할 수 있는 능력을 다 갖추진 못 했기 때문에 당장 새로운 시대의 문을 연 것은 아니다.

하지만 적어도 문고리는 잡았다. 좀 더 단순하게 바라보면 인공지능 번역은 여행과 관광을 보다 쉽게 만들어 줄 수 있다. 일단 여기서부터 관광 가이드의 역할은 즉시 축소될 것이다. 가이드가 주는 효용과 불편함 대비 인공지능 번역의 효용성이 훨씬 더 높기 때문이다. 그리고 언어의 장벽 때문에 가로막혔던 여행의 자유가 보다 확보되면서, 망설였던 사람은 여행을 결심하게 되고, 포기했던 사람은 새로운 것을 시도하게 될 것이다.

현재, 인공지능 번역의 모습의 모든 미래를 다 만들고 있다 해도 과언이 아닌 구글은 인공지능 번역의 선두주자다. 이전까지의 통계기반 번역에서 탈피하여 본격적인 인공지능 번역을 2007년부터 시작했다. 현재 지원되는 언어가 영어부터 줄루어까지 103개에 이른다. 물론 라틴계열 언어에 최적화되어 있어서 우리나라 사람들에겐 여전히 온갖 오역과 엉터리 논란의 중심에 서 있지만 적어도 그 방대한 데이터만큼은 세계 최고다. 우리나라의 모든 미래를 다 만들 것 같은 네이버도 인공지능 번역에 박차를 가하고 있다. 2016년부터 ‘파파고’ 서비스를 시작했고 놀라운 속도로 발전하고 있다. 특히 우리나라 말과 최근 언어습관의 트렌드를 더 자세하게 솎아낸다.

 

인공지능 의료서비스

현재 인공지능은 약물치료 수술 등 환자 맞춤형 진단 보조 시스템으로 활용되고 있다. 진단과 판독을 위해서는 많은 경험이 필요한데 그러기 위해 바이오기업에서 개발된 뇌졸중 단 보고 시스템은 뇌 영상 자료의 학습을 통해 새로운 환자에 적용하여 진단 가능하다고 한다. 빅데이터를 활용한 정보의 수집으로 도출된 결과를 토대로 최종 판단은 의사가 결정하므로 인공지능은 의사를 도와주는 조력자 역할을 하고 있다.

 

인공지능 왓슨

의료 분야에서의 AI 발전은 엄청난 영향력을 발휘하고 있지만, 모든 의료 분야에서 AI가 제대로 활용되고 있는 것은 아니다. 이에 건강 산업에 중요한 문제를 일으킬 수 있다는 우려도 나온다. 대표적인 사례가 바로 IBM의 야심작 왓슨이다. 하지만 AI를 통한 보다 효율적인 서비스에도 불구, AI가 제공할 수 있는 서비스의 품질에는 한계가 있다. 이를 극명하게 보여주는 것이 바로 IBM의 왓슨이다. 왓슨은 IBM의 AI 컴퓨터로, 이미 여러 국가 내 의료 기관에서 가동 중이다. 그러나 환자에게 건강 관리 자문을 제공하기 위해 개발된 왓슨에 대한 컴플레인이 증가하는 추세다. 더 네이션은 왓슨이 최근 서비스 불량 및 안전하지 않은 치료 권장 사항을 제공한 것에 대한 불만과 우려를 받고 있다고 전했다.

참고자료

국회도서관 자료