경제용어사전

AI

[artificial intelligence]

AI는 인간의 학습 능력과 추론 능력, 지각 능력, 자연언어의 이해 능력 등 인간의 지적 능력을 컴퓨터 프로그램으로 구현하는 과학기술이다. 1956년 다트머스회의에서 존 매카시가 ‘인공지능(Artificial Intelligence)’이라는 용어를 처음 사용했으며, 인공지능을 ‘지능적인 기계를 만드는 과학 및 공학(The science and engineering of making intelligent machines)’으로 정의했다.

지금은 컴퓨터와 사람이 직접 바둑이나 장기를 둔다든지, 수학적인 정리를 증명하는 프로그램들이 개발되어 있으며, 의학 분야에서는 의사의 진단을 돕기위한 진단 시스템이 개발되어 실제로 환자 진료에 이용되고 있다.

이후 여러 연구자들과 공공기관 등에서 다양한 정의를 하고 있는데, 과학기술과 연구·개발(R&D) 또는 산업적 응용 등 각각의 관점에 따라 다소 차이가 있다. AI의 궁극적인 목표는 사람과 유사한 혹은 사람 수준의 기계장치를 개발하는 것이라 할 수 있다.

AI는 현재 자율주행차, 지능형 로봇, 스마트 공장, 스마트 헬스케어, 금융·핀테크, 지능형 서비스·교육 등 4차 산업혁명 분야에서 시장의 확대와 신시장 창출에 필수적인 기반 기술로 역할을 담당하고 있다. 특히 빅데이터의 생성과 대량의 데이터 분석 및 처리 기술의 발전, 하드웨어 성능의 고도화에 따라 기술의 발전과 시장의 급격한 확장이 진행되고 있다.

<>AI는 인류의 미래를 바꿀까
AI, 70여 년간 끊임없이 진화
AI의 개념은 1950년대 ‘계산기계와 지성(Computing Machinery and Intelligence)’이라는 논문으로 앨런 튜링에 의해 제시됐다고 볼 수 있다. 1956년 다트머스회의에서 시작된 초기 인공지능(AI)은 문제 해결과 기호법 등을 주제로 연구가 됐다.

1960년대에는 컴퓨터의 논리적인 추론, 탐색이 가능하다는 전제하에 인간의 기본적인 추론 방식을 흉내 낼 수 있도록 컴퓨터를 훈련하면서 활기를 띠었다. 하지만 기술적 한계와 비판적 여론으로 연구비가 삭감되고 연구에 대한 관심도 떨어지게 됐다. 1970년대에는 관련 학회가 설립되고, ‘전문가 시스템(experts system)’을 중심으로 연구가 진행됐지만, 전문가 시스템은 한계를 드러냈고, AI 하드웨어 시장은 급격하게 붕괴하면서 다시 한 번 빙하기를 맞이하게 된다.

한동안 잠잠했던 AI의 연구는 1980년대 들어 인공신경망(neural network) 연구가 확산되고 사람의 생활에 도움이 되는 방향으로 연구가 진행되기 시작했다. 1980년 카네기멜론대가 세계 체스 챔피언 컴퓨터 프로그램 개발에 10만 달러짜리 ‘프레드킨 상(Fredkin Prize)’을 내걸며 관심을 끌기도 했다. 1990대 후반 들어 데이터만 주어지면 학습할 수 있는 신경망에 대한 연구가 활발히 진행되고, 인터넷 발전으로 검색 엔진 등을 통해 이전과는 비교할 수 없이 방대한 데이터를 수집할 수 있게 되면서, 이른바 기계학습(machine learning)을 통해 수많은 빅데이터를 분석해 AI 시스템 자신 스스로 학습하는 형태로 진화하게 됐다. 2000년대 들어 인터넷의 폭발적인 확산으로 대량의 데이터가 생산되고, 이를 기반으로 기계학습을 통한 기술 개발이 가속화됐다.

최근에는 정보기술(IT)의 발달과 스마트폰 등 디지털 기기의 증가로 데이터가 기하급수적으로 쏟아져 나오고 딥러닝을 통한 데이터 처리 기술이 획기적으로 발전하면서 모든 분야에서 활용 영역을 확대하고 있다.

<>AI는 인류의 미래를 바꿀까
IBM이 개발한 AI ‘딥블루(Deep Blue)’는 1996년 체스 세계 챔피언인 게리 카스파로프를 이겼다. 이를 업그레이드한 ‘왓슨(Watson)’은 2011년 미국의 퀴즈쇼 <제퍼디>에서 퀴즈왕들을 누르고 최종 우승을 차지했다. 2012년 토론토대의 제프리 힌튼 교수팀은 이미지 인식 경진대회(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, ISLVRC)에서 합성곱 신경망(Convolution Neural Network, CNN)으로 우승을 차지했다. 2016년 ‘알파고(AlphaGo)’가 이세돌 9단과의 바둑 대국에서 4대1이라는 압도적인 스코어로 승리하면서 전 세계적으로 AI 붐을 일으키는 결정적 계기를 제공했다.

최근 들어 컴퓨터 기술의 발전으로 거대한 용량의 심층신경망을 처리할 수 있게 되면서 기존의 기술적 한계를 뛰어넘는 획기적인 성과를 보이며, 애플의 시리(Siri), 마이크로소프트의 코타나(Cortana), 아마존의 알렉사(Amazon Alexa), 삼성의 S보이스, 구글의 검색, 페이스북의 맞춤형 정보 추천 등의 기술이 실용화 단계로 접어들었다.

AI는 진화 단계에 따라 현재의 AI를 ‘약한 인공지능(week AI)’이라 부르기도 한다. 이는 스스로 사고를 해 문제를 해결할 수 있는 능력이 없는 컴퓨터 기반의 AI를 말하며 구글의 알파고, IBM의 왓슨 등과 같이 ‘지능적인 행동’을 하는 AI다. 향후 기술 발전에 의해 ‘강한 인공지능(strong AI)’이 나타날 것으로 예상되는데, 이는 스스로 사고하고 문제를 해결할 수 있는 능력을 가진 컴퓨터 기반의 AI로서 스스로를 인식하며 지각력과 독립성을 갖춘다.

더 나아가 ‘초인공지능(super AI)’이 출현할 것으로 예상되는바, 이는 인간보다 100~1000배 뛰어난 지능을 가진, 즉 IQ가 1만~10만 정도인 AI로서 효율, 자기 보존, 자원 획득, 창의성 같은 원초적 욕구를 기반으로 끊임없이 자가 발전을 할 수 있다.

지난 70년간 AI 기술은 다양한 방법론을 동원하고 또 새로운 방법론을 창출하면서 발전을 거듭하고 있는 가운데, 컴퓨터가 데이터를 기반으로 스스로 분석하고 습득을 통해 독자적으로 작업을 수행할 수 있는 수준의 인간형 로봇을 위해 치열한 개발 경쟁이 펼쳐지고 있다.


<>AI, 인류와의 공생 가능할까
대다수의 전문가나 미래학자들은 스스로 진화하는 AI의 출현을 예견하고 있다. 최근 뇌에 지식을 이식하는 연구가 상당한 진전을 보이고 있다. 인간 지능의 핵심 요소들을 AI 알고리즘으로 이식할 수 있는 가능성이 크게 높아지면서 심층학습 기반의 한계를 극복한 범용 AI에 대한 기대가 현실로 다가오고 있다.

AI로 인간의 뇌 활동을 분석해 글로 표현할 수 있는 마음을 읽는 기술의 개발이 알려지면서 AI를 통해 ‘사람과 기계의 협업’뿐만 아니라 ‘기계와 기계의 협업’도 가능하게 될 것으로 예상된다. 인간의 통제 없이 기계들끼리 서로 소통하고, 협업하고, 진화할 수 있음을 의미하며 이는 인간의 능력을 능가하며, 한편으로는 인간에게 위협이 될 수 있음을 뜻하는 것이다.

최근 ‘증강 인공지능(augmented AI)’이 화제로 떠오르며 현재의 AI가 크게 진화한 ‘슈퍼지능(super intelligence)’의 등장을 예고하고 있다. 이제 AI 기술은 인간을 위한 ‘단순한 기술’을 넘어 인류를 위협할 수 있는 존재이거나 아니면 인류와 함께 공생해야 하는 것으로 그 존재 가치를 높여 가고 있다. AI 기반 4차 산업혁명 시대에서의 기술 패러다임 전환은 가치관의 변화는 물론 산업, 경제, 고용, 사회 및 정부 형태까지 바꿀 수 있다는 인식이 증가하고 있다. 따라서 더 늦기 전에 인류는 ‘인류를 위한, 인간과 공생할 수 있는’ AI 개발 방향을 모색하는 데 지혜를 모아야 한다.

  • APEC 기업인 자문위원회[APEC Business Advisory Council]

    APEC 회원국 정상들을 위한 공식 민간 자문기구로 1996년에 설립되었다. ABAC 위원...

  • ATL[above the line]

    소비자에게 메시지를 일방향으로 전달하는 매체를 말하는 것으로 TV, 라디오, 신문, 잡지 ...

  • ABCP

    자산담보부증권(ABS)의 한 형태로 매출채권 등 만기가 비교적 짧은 자산을 기초로 CP(기...

  • ADTV[Advertisement TV]

    인터넷을 이용한 광고송출 및 원격관리 시스템을 사용해 일반 TV방송 화면에 광고를 분할, ...