생각 하는 로봇 | [지구촌 In] 인간을 대신하며 인간과 닮아가다…로봇의 진화 / Kbs 2021.02.08. 27715 투표 이 답변

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코로나19 사태 이후 비대면 문화가 확산하면서 로봇이 인간의 역할을 대신하는 시대가 앞당겨지고 있습니다. 스스로 생각하고 행동하며 사람을 닮아 가고 있는 로봇들을 만나 보시죠.
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#인공지능 #로봇 #AI

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[SPECIAL] 생각하는 로봇으로 미래를 비추다, 지능로봇연구 …

인공지능 기술의 진수, 로봇. 로봇(Robot)은 스스로 작업하는 능력을 가진 기계라는 뜻으로, 체코어로 ‘일한다(Robata)’라는 뜻에서 유래했다.

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Source: www.hani.co.kr

Date Published: 3/3/2022

생각 로봇 – 나무위키:대문

림보 차원[1]을 한 손가락으로 들어올리는 생각 로봇. … 모든 존재를 보호하는 자라 하는데 전투방식은 결국 슈퍼맨 답게 무투와 히트비전이다.

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Source: namu.wiki

Date Published: 11/20/2022

[MODU 스페셜] 생각하는 로봇으로 미래를 비추다 지능로봇연구 …

인공지능 기술의 진수, 로봇. 로봇(Robot)은 스스로 작업하는 능력을 가진 기계라는 뜻으로, 체코어로 ‘일한다(Robata)’라는 뜻에서 …

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Source: modumagazine.co.kr

Date Published: 7/15/2021

“스스로 생각하는 로봇”…인공지능 ‘액션브레인’ 개발 | 연합뉴스

ETRI 연구팀이 스마트 공장 용 로봇을 시연하는 모습. [ETRI 제공. 재판매 및 DB 금지]. (대전=연합뉴스) 박주영 기자 = 사물이 스스로 필요한 행동을 …

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Source: www.yna.co.kr

Date Published: 3/13/2022

스스로 생각하는 로봇…인공지능 액션브레인 개발 – 한국경제

ETRI, 스마트 공장·재난 대응 분야에 실증 추진. “스스로 생각하는 로봇”…인공지능 ‘액션브레인’ 개발. 사물이 스스로 필요한 행동을 결정해 주어진 …

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Source: www.hankyung.com

Date Published: 1/1/2022

생각하는 로봇… 먼지 쌓이면 청소, 주문 오면 배송도 알아서 척척

생각하는 로봇 먼지 쌓이면 청소, 주문 오면 배송도 알아서 척척 청년 미래탐험대 100 20 세계최대 로봇학회서 본 미래 유학 앞둔 로봇 사랑꾼 25세 …

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Source: www.chosun.com

Date Published: 8/28/2022

사람처럼 생각하고 느끼는 로봇?..인공지능, 한계는 어디인가

반면, 일부 물리학자나 철학자는 인간의 행동에 기계가 계산할 수 없는 무언가가 있다고 주장한다. 이들이 주장하는 예로는 창의성이나 논리로부터 도출되는 것 같지 않은 …

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Source: www.aitimes.com

Date Published: 12/14/2021

생각하는 로봇 – 인더스트리뉴스

생각하는 로봇은 진화의 마지막 단계? 로봇에 관한 원천적인 상상력은 생각하는 기계 또는 인조인간이었다. 스티븐 스필버그 감독의 A.I.(2001년)에 …

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Source: www.industrynews.co.kr

Date Published: 10/13/2022

Special

생각하는 로봇 구현 가능할까? ETRI가 만드는 로봇의 미래. 사람들에게 한동안 장난감으로 인식되어왔던 로봇은 이제 산업현장에선 대체할 수 없는 …

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Source: www.etri.re.kr

Date Published: 3/16/2021

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주제에 대한 기사 평가 생각 하는 로봇

Author: KBS News
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Date Published: 2021. 2. 7.
Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=ObquVFgNmCc

[SPECIAL] 생각하는 로봇으로 미래를 비추다, 지능로봇연구개발자

2016년 개봉한 영화 의 주인공, 인공지능 로봇 ‘소리’는 인간처럼 사고하며 심지어는 가벼운 농담을 건네거나 화를 내기도 한다. 허무맹랑한 이야기일 것 같지만 이제는 전혀 그렇지 않다. 사람처럼 의사결정을 내리는 인공지능 알고리즘을 개발해 ‘생각하는 로봇’을 창조하는 지능로봇연구개발자를 만나보자.

사진 게티이미지뱅크

로봇(Robot)은 스스로 작업하는 능력을 가진 기계라는 뜻으로, 체코어로 ‘일한다(Robata)’라는 뜻에서 유래했다. 사전에 정해진 규칙에 따라 어떤 작업이나 조작을 수행하는 기계 장치로서의 로봇은 이미 우리에게 익숙하다. 1956년 최초의 산업용 로봇이 개발되어 주로 제조업 분야 산업현장에서 주로 사용되면서 인건비 절감과 자동화 작업을 가능하게 한 것이다.

로봇이라는 용어를 사용한 지 올해로 100년을 맞은 현재, 4차 산업혁명 핵심기술로 꼽히는 인공지능이 로봇과 결합해 ‘지능형 로봇’으로의 진화가 이루어지고 있다. 지능형 로봇은 외부환경을 스스로 인식하고 상황을 판단해 필요한 작업을 자율적으로 실행하는 로봇을 말한다.

지능형 로봇은 크게 산업용 로봇과 서비스용 로봇으로 나눌 수 있다. 산업용 로봇에서는 특히 사람과 같은 공간에서 작업하면서 사람과 물리적으로 상호작용할 수 있는 ‘협동로봇’이 등장해 생산성을 높이고 있다. 또, 서비스용 로봇은 일상생활에 깊이 침투해 있다. 공공기관이나 백화점 등 사회적 인프라에서 서비스를 제공하는 인간친화형 로봇을 심심치 않게 만날 수 있다. 이 밖에도 헬스케어, 의료보조/재활, 청소, 교육, 엔터테인먼트 같은 광범위한 분야에서 지능형 로봇이 도입되고 있다. 최근에는 방역, 자율주행, 배달 로봇 등 사람 간 대면접촉을 줄이기 위한 방안으로 지능형 로봇의 활용 범위는 더욱 확대되고 있다. 코로나19가 로봇과 인간의 공생 시대를 앞당길 것이라는 예측이 나오는 만큼 지능형 로봇의 미래를 주목해야 한다.

지능로봇연구개발자는 인간의 지능으로 가능한 사고, 학습, 자기계발 등을 컴퓨터가 수행하도록 알고리즘을 만드는 전문가다. 프로그래밍 언어를 바탕으로 신경망, 지식베이스시스템 등에 관한 연구를 하거나 센서를 통한 시각정보처리나 음성정보처리 소프트웨어를 개발한다. 개발 과정 중 테스트를 통해 오류를 발견하고, 수정 및 보완을 거쳐 최종 연구 결과를 도출한다.

지능로봇연구개발자가 되기 위해서는 이공계 전공의 기초과학 지식이 탄탄해야 한다. 특히 컴퓨터공학이나 기계공학, 전자공학, 뇌과학 등 관련 학문을 다양한 분야를 폭넓게 이해할 수 있어야 한다. 최근에는 로봇 교육에 특화된 로봇고등학교도 곳곳에 설립되어 로봇설계와 운영, 제어, 디자인, 공학 등을 배울 수 있다. 또한 민간 자격증으로 제어·로봇·시스템학회에서 주관하는 로봇기술자격증(1~4급)이 있다. 하지만 지능로봇연구개발자에게는 로봇에 대한 전문 지식만 필요한 것은 아니다. 최근 등장한 소셜 로봇을 보면 사회적 행동으로 사람과 소통하고, 교감하는 능력이 중요함을 알 수 있다. 따라서 인공지능 기술 응용에 대한 창의적 사고력, 풍부한 인문학적 감성을 함께 쌓으며 문·이과를 통합하는 전문가로 성장할 수 있어야 한다.

한국전자기술연구원 지능로보틱스연구센터 전세웅 책임연구원.사진 손홍주

‘로봇 팔’을 이용해서 물건을 잡고 이를 조작하는 프로젝트를 진행하고 있습니다. 로봇 팔은 사람의 팔과 비슷한 역할을 한다고 해서 붙여진 이름이죠. 물류센터에서 물건을 집어 올리는 피킹 로봇부터 제조공정의 부품을 정렬하는 로봇까지, 다양한 로봇을 개발합니다. 아, 마구잡이로 엉킨 케이블을 스스로 풀어내는 로봇도 있습니다. 다만 꼬인 선을 하나씩 잡고 조금씩 풀어야 해서 아직은 오랜 시간이 걸리지만요.(웃음) 저는 시각 기반의 로봇 팔 조작 기술을 연구하는데요, 사람이 눈으로 보고 물건을 잡는 것처럼 로봇에 카메라를 달아 렌즈를 통해 물건을 식별하고 조작할 수 있도록 한답니다.

물류 피킹 로봇을 사례로 들어볼게요. 이 로봇의 최종 목표는 물류센터에서 여러 가지 물건의 주문이 들어오면 그것들을 직접 집어서 장바구니에 담는 겁니다. 만약 로봇이 물건 앞에 서 있는 상황이라면, 먼저 어떻게 잡을지를 고민하겠죠? 그런데 이게 쉬운 일이 아니에요. 왜냐하면 우리가 모든 물건을 같은 손동작으로 잡지는 않잖아요. 예를 들어 선인장이 있다면, 식물이 아닌 화분을 움켜쥐듯이 잡아야 하죠. 그래서 피킹 로봇은 물류센터의 물건이 파손되지 않도록 ‘잘’ 잡는 것이 가장 중요합니다. 로봇은 반복 훈련을 통해 ‘내가 어떻게 잡았는지’를 기억하고 실패와 성공을 학습합니다. 이를 딥러닝 강화학습이라고 해요. 성공하면 가점, 실패하면 감점하는 일종의 상벌 시스템을 통해 피킹 성공률을 높이는 거죠. 연구를 하다 보면 마치 아이를 키우는 느낌이 들어요. 로봇이 점점 똑똑해지는 것이 눈에 보이니까요.

딥러닝을 이용한 인공지능 로봇의 피킹 작업. 손목에 달린 카메라를 통해 크기도 모양도 각각 다른 물건을 인식해 잡아 올리고, 분류할 수 있다.사진 전세웅 제공

그럼요. 저는 집에서 두 명의 아이를 키우는 아빠거든요. 처음에는 물건을 잡지도 못하던 아이가 어느 순간 정확하게 집어 올리고, 심지어는 음식을 숟가락에 올려 자기 입에 넣는 것을 보면서 느꼈어요. 발달심리학적으로 보면 어린 아이가 태어났을 때부터 3년간 50만 번 정도 잡아보면서 학습한다고 해요. 실수를 거듭하다 어느 순간 성공해내죠. 저희도 이것과 비슷한 방식으로 5년째 연구를 지속하면서 많은 노하우를 축적했어요. 이 로봇도 이제 500만 번 이상은 잡아봤을걸요?(웃음) 인공지능 로봇 개발의 포인트는 실수를 통해서 배우고, 재학습한다는 거예요. 사람의 형태를 닮은 인공지능이 마치 인간처럼 배워나가는 과정을 보면서 영감을 받아요. 지능형 로봇이 겪는 자그마한 시행착오를 우리 인간이 받아들일 준비를 해야 한다고요.

정확히는 ‘2020 물품조립 AI-로봇 챌린지’였어요. 인공지능 로봇들이 제품 조립설명서를 읽고 물품을 조립하는 능력을 겨루는 대회였죠. 이 대회의 백미는 바로 한 번도 본 적 없는 새로운 의자를 조립하는 자유과제입니다. 당일 처음 공개되는 설명서를 로봇이 보고 스스로 인지 판단을 한 뒤, 융통성을 발휘해서 창의적으로 만들어야 했어요. 총 4팀이 대결했고, 저희 팀이 최종 우승을 차지했죠. 2시간의 조립시간이 주어졌는데 저희 팀만 겨우 완성에 성공했어요. 혹시나 실패할까 조마조마했는데 예상치 못한 우승을 안겨주어서 정말 기뻤죠.

로봇은 사람에게 있어 편리한 ‘도구’라고 생각해요. 우리 주변에는 열악한 산업 현장에서 노동하는 사람들이 많습니다. 덥고 춥고 위험한 작업 환경에서 각종 질환에 노출되는 경우가 있죠. 이러한 작업을 로봇이 대신할 수 있다면 좀 더 쾌적하고 좋은 환경에서 일할 수 있게 될 겁니다. 실제로 한 공장 조립라인에서 저희의 부품 정렬 로봇을 사용하면서 잔업이 줄어들고, 일의 효율이 늘었다고 좋아하셨을 때 크게 보람을 느꼈죠. 어떤 사람들은 ‘로봇이 사람의 일자리를 뺏는 것이 아니냐’고 우려해요. 하지만 인간이 하는 일을 로봇이 100% 커버할 수 없을 거예요. 로봇을 관리 감독하는 사람이 필요하기도 할 것이고요. 20세기 초반 이동수단이 마차에서 자동차로 전환되었을 때 똑같은 걱정이 있었지만 더 많은 일자리를 창출한 것처럼 말이죠.

앞으로는 인공지능을 넘어선 ‘강인공지능(AGI, Artificial General Intelligence)’의 시대가 올 겁니다. 사람과 똑같은 수준의 종합 지능을 가진 로봇이 일상화될지도 모르죠. 이 기술을 적용해 창의력과 상상력을 가진 로봇을 만드는 시대적 흐름에 일조하고 싶은 친구들을 환영해요. 코로나19 사태가 끝나고 저희 센터로 견학을 온다면 미래를 간접 체험할 수 있을 거예요. 로봇 산업은 모든 분야가 융합할 수 있는 분야이기에 다양한 각도와 시각에서 바라보세요. 예를 들어 로봇공학뿐만이 아닌 로봇심리학으로 접근해도 좋고요. 따라서 상상력을 기르는 활동이나 인문학적인 소양을 쌓는 경험을 추천합니다.

[MODU 스페셜] 생각하는 로봇으로 미래를 비추다 지능로봇연구개발자

[MODU 스페셜] 생각하는 로봇으로 미래를 비추다 지능로봇연구개발자 진로와 꿈

이달의 진로

2016년 개봉한 영화 <로봇, 소리>의 주인공, 인공지능 로봇 ‘소리’는 인간처럼 사고하며 심지어는 가벼운 농담을 건네거나 화를 내기도 한다. 허무맹랑한 이야기일 것 같지만 이제는 전혀 그렇지 않다. 사람처럼 의사결정을 내리는 인공지능 알고리즘을 개발해 ‘생각하는 로봇’을 창조하는 지능로봇연구개발자를 만나보자.

인공지능 기술의 진수, 로봇

로봇(Robot)은 스스로 작업하는 능력을 가진 기계라는 뜻으로, 체코어로 ‘일한다(Robata)’라는 뜻에서 유래했다. 사전에 정해진 규칙에 따라 어떤 작업이나 조작을 수행하는 기계 장치로서의 로봇은 이미 우리에게 익숙하다. 1956년 최초의 산업용 로봇이 개발되어 주로 제조업 분야 산업현장에서 주로 사용되면서 인건비 절감과 자동화 작업을 가능하게 한 것이다.

로봇이라는 용어를 사용한 지 올해로 100년을 맞은 현재, 4차 산업혁명 핵심기술로 꼽히는 인공지능이 로봇과 결합해 ‘지능형 로봇’으로의 진화가 이루어지고 있다. 지능형 로봇은 외부환경을 스스로 인식하고 상황을 판단해 필요한 작업을 자율적으로 실행하는 로봇을 말한다.

지능형 로봇은 크게 산업용 로봇과 서비스용 로봇으로 나눌 수 있다.

산업용 로봇에서는 특히 사람과 같은 공간에서 작업하면서 사람과 물리적으로 상호작용할 수 있는 ‘협동로봇’이 등장해 생산성을 높이고 있다. 또, 서비스용 로봇은 일상생활에 깊이 침투해 있다. 공공기관이나 백화점 등 사회적 인프라에서 서비스를 제공하는 인간친화형 로봇을 심심치 않게 만날 수 있다.

이 밖에도 헬스케어, 의료보조/재활, 청소, 교육, 엔터테인먼트 같은 광범위한 분야에서 지능형 로봇이 도입되고 있다. 최근에는 방역, 자율주행, 배달 로봇 등 사람 간 대면접촉을 줄이기 위한 방안으로 지능형 로봇의 활용 범위는 더욱 확대되고 있다. 코로나19가 로봇과 인간의 공생 시대를 앞당길 것이라는 예측이 나오는 만큼 지능형 로봇의 미래를 주목해야 한다.

이성과 감성의 조화가 필요해

지능로봇연구개발자는 인간의 지능으로 가능한 사고, 학습, 자기계발 등을 컴퓨터가 수행하도록 알고리즘을 만드는 전문가다. 프로그래밍 언어를 바탕으로 신경망, 지식베이스시스템 등에 관한 연구를 하거나 센서를 통한 시각정보처리나 음성정보처리 소프트웨어를 개발한다. 개발 과정 중 테스트를 통해 오류를 발견하고, 수정 및 보완을 거쳐 최종 연구 결과를 도출한다.

지능로봇연구개발자가 되기 위해서는 이공계 전공의 기초과학 지식이 탄탄해야 한다.

특히 컴퓨터공학이나 기계공학, 전자공학, 뇌과학 등 관련 학문을 다양한 분야를 폭넓게 이해할 수 있어야 한다. 최근에는 로봇 교육에 특화된 로봇고등학교도 곳곳에 설립되어 로봇설계와 운영, 제어, 디자인, 공학 등을 배울 수 있다. 또한 민간 자격증으로 제어·로봇·시스템학회에서 주관하는 로봇기술자격증(1~4급)이 있다. 하지만 지능로봇연구개발자에게는 로봇에 대한 전문 지식만 필요한 것은 아니다.

최근 등장한 소셜 로봇을 보면 사회적 행동으로 사람과 소통하고, 교감하는 능력이 중요함을 알 수 있다. 따라서 인공지능 기술 응용에 대한 창의적 사고력, 풍부한 인문학적 감성을 함께 쌓으며 문·이과를 통합하는 전문가로 성장할 수 있어야 한다.

글 이은주 ●사진 손홍주, 게티이미지뱅크

“스스로 생각하는 로봇”…인공지능 ‘액션브레인’ 개발

ETRI, 스마트 공장·재난 대응 분야에 실증 추진

ETRI 연구팀이 스마트 공장 용 로봇을 시연하는 모습 [ETRI 제공. 재판매 및 DB 금지]
(대전=연합뉴스) 박주영 기자 = 사물이 스스로 필요한 행동을 결정해 주어진 임무를 해낼 수 있는 인공지능(AI) 기술이 개발됐다.

한국전자통신연구원(ETRI)은 임무 수행에 필요한 단독 혹은 협업 행동을 사물들이 스스로 결정하는 ‘액션브레인'(ActionBrain) 기술을 개발했다고 13일 밝혔다.

사물인터넷(IoT·인터넷을 기반으로 생활 속 사물과 사물 간 정보를 센서와 통신기기를 통해 서로 연결하는 기술)에서 사물이 작동하는 방식은 개발자가 미리 정의한 규칙에 따라 이뤄진다.

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하지만 예측하지 못한 상황이 발생하거나 환경이 급격히 변화하면 적응이 어렵다는 한계가 있다.

ETRI는 딥러닝 기술인 모방 학습, 강화학습 등을 적용해 사물들이 협동하면서 복잡한 임무를 수행할 수 있는 액션브레인 기술을 개발했다.

스마트 공장의 생산용 로봇에 적용해 협업 생산을 위한 행동지능을 생성, 다른 로봇과 소통할 수 있으며 실제 근무 환경이 가상 조건과 달라지면 스스로 보정해 현장에 맞게 최적화할 수 있다.

화재 등 재난 현장에 투입해 요구조자 등 현장 정보를 신속하게 탐색할 수 있는 자율 무인정찰 드론 등에도 적용할 수 있다.

자율 무인정찰 드론을 점검하는 ETRI 연구팀 [ETRI 제공. 재판매 및 DB 금지]
수집된 정보를 구조대원에게 전송해 위험도와 탐색 시간을 줄일 수 있다.

박준희 ETRI 스마트ICT융합연구단장은 “현재는 1.0 베타버전으로서 개념 검증 단계”라며 “내년부터 2단계 과제를 통해 스마트 제조 분야와 재난 대응 분야의 기술 수요기업을 모집해 실제 산업 분야 요구사항에 맞게 기술을 실증할 계획”이라고 말했다.

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“스스로 생각하는 로봇”…인공지능 ‘액션브레인’ 개발

벤츠S클래스·벤틀리 등 고급 외제차 침수돼…5억원 넘는 차량도1천억원 육박 손해액에 자동차보험료 추가 인하 사실상 힘들어져 지난 8일 서울의 부유층 밀집 지역인 강남에 폭우가 강타해 페라리에서 포르쉐까지 수억 원을 호가하는 최고급 외제차들이 침수된 것으로 확인됐다. 폭우로 인한 침수의 경우 대부분 차량이 회복 불능으로 전손 처리되는 경우가 많아 손해보험사들은 이례적인 외제차들의 대규모 침수로 인해 보상에 비상이 걸렸다. 10일 손해보험업계에 따르면 삼성화재, DB손해보험, 현대해상, 메리츠화재, KB손해보험 등 대형 손해보험사에 지난 8일 폭우로 접수된 외제차만 1천여대에 달한다. 이 가운데는 5억원을 훌쩍 넘는 페라리도 침수 차량으로 피해 접수가 됐으며 2억3천여만원 짜리 벤츠 S클래스, 1억8천여만원 짜리 포르쉐 파나메라, 1억7천여만원 짜리 벤틀리 등 초고가 차량도 줄을 이었다. 벤츠, BMW, 아우디, 볼보 등 이름만 들어도 아는 고급 외제차들도 각 손해보험사에 수백여 대가 침수 피해로 접수됐다. 손보업계에서는 태풍이나 폭우로 인한 차량 침수 시 전손 처리 등을 고려해 대당 1천만원 정도를 손해액을 추정하는데 이번 폭우는 외제차가 밀집한 강남 지역을 강타하는 바람에 손해액이 눈덩이처럼 불어나고 있다. 각 손보사는 지난 8일 폭우로 강남 지역에 고급 차량이 대거 침수되자 9일 비상 회의를 열면서 대책 마련에 부심했을 정도다. 한 손해보험사 관계자는 “고가 외제차들이 몰려있는 강남 지역에서 차량 침수 접수가 밀려들면서 자동차보험 보상 쪽에서 패닉 상태”라면서 “침수되면 거의 전손 처리해야 해서 이런 고급 외제차의 경우 보험사로서는 손실이 크다”

사람처럼 생각하고 느끼는 로봇?..인공지능, 한계는 어디인가

▲인공 지능 로봇을 만들고 있는 10대 소년(출처=123RF)

인공지능(AI) 분야에는 두 가지 상반되는 입장이 존재한다. 한 쪽은 이 기술이 핵심적인 부문에서 빠르게 현실화되기 바라는 사람이 고, 다른 쪽은 AI가 사람들의 직업, 활동, 그리고 심지어 목적까지도 대체할 위험이 있다고 우려를 표하는 사람이다.

하지만 AI가 어떻게 세계 경제의 기계화 및 산업화에 지속적인 영향을 주는지에 대한 기술적 측면에서의 논의 없이는 이러한 문제를 다룰 수 없다.

많은 우려를 낳지만 거의 고려되지 않는 측면인 AI의 사고 의식 수준과 행동 심리학에 대해 살펴보자.

현재까지도 컴퓨터 과학자 대부분이 기술 발전에 따라 의식이 자연스럽게 생겨날 것이라고 믿고 있다. 일부 사람들은 의식이 새로운 정보의 수용, 저장, 오래된 기억의 회상, 이 모든 정보를 인지적으로 처리해 지각과 행동으로 이어지는 과정과 관련이 있다고 주장한다.

만약 그들이 옳다면, 미래 기계는 단순히 시뮬레이션 프로그램이 아닌 이상적 수준의 의식을 가진다. 기계는 인간보다 더 많은 양의 정보를 수집할 수 있고, 다수의 도서관보다도 더 많은 양의 정보를 저장할 수 있으며, 방대한 데이터베이스에 수천 분의 일초 안에 접근할 수 있을 뿐만 아니라 이 모든 정보를 활용해 복잡한 결정을 어떠한 인간보다도 논리적으로 내릴 수 있다.

반면, 일부 물리학자나 철학자는 인간의 행동에 기계가 계산할 수 없는 무언가가 있다고 주장한다. 이들이 주장하는 예로는 창의성이나 논리로부터 도출되는 것 같지 않은 자유감 등이 있다.

생각하고 느끼는 AI 기기 제작

의식의 개념은 새로운 것이 아니다. 인디애나블루밍턴대학 린다 스미스 AI 연구원에 의하면, 초기 개발 단계에 AI 개념이 처음 탄생했을 시절부터 기계가 의식을 가질 수 있다는 생각이 존재했다.

스미스 박사는 “앨런 튜링과 같은 AI 선구자가 지난 1950년대에 이 생각을 처음 떠올렸을 때, 그들은 사람처럼 생각할 수 있는 기계를 만들고자 했다”며 “오늘날에도 인간의 행동은 기계가 맞추거나, 이기거나 또는 처리해야 할 기준으로 남아있다”고 밝혔다.

AI의 전체적 개념은 딥 신경망이 뉴런과 유사한 전산적 단위 여러 개가 쌓여 서로 연결된 수십 개 층으로 구성되면 작동한다는 이론에 기반한다. 이 뉴런에 이미지를 입력하면, 이 정보가 입력층 AI 뉴런을 발동시킨다.

하위 뉴런들은 다음 층에 일부 정보를 전달하며, 다음 층도 같은 일을 반복한다. 학습이 진행됨에 따라 서로 다른 층들이 점점 더 높은 수준의 추상성을 가진 이미지로부터 규칙성을 포착할 수 있다. 그러나 신경망 역시 문제를 가지고 있으며 한계가 분명히 존재한다. 가장 분명히 드러나는 문제는 인간이 생산하고 선별한 다량의 입력 데이터를 필요로 하는 점이다.

신경망은 이론적으로 무엇이든지 학습할 수 있지만, 이를 위해서는 적절한 학습 데이터가 필요하다.

오늘날 심리학자와 AI 과학자들은 이러한 한계를 넘어서고 호기심이나 창의성과 같은 인간 사고의 측면을 구현하기 위해 인지 및 발달 심리학에서 방법을 모색하고 있다. AI에 대한 이러한 하향식 접근법에서는 데이터에서 규칙성을 발견하는 작업에 덜 의존하며, 대신 사람의 인식을 지배하는 규칙을 설명하기 위한 수학적 방법을 알아내는 데 집중한다.

그 후 과학자들은 이러한 규칙을 AI 시스템에 탑재된 학습 알고리즘에 써넣을 수 있다. 이러한 방법의 한 유망한 갈래로는 확률을 이용해 사람들이 추론하고 세상에 대해 학습하는 방식을 모델링하는 베이지안 기법이 있다.

AI의 미래

▲ 자신이 만든 AI 로봇을 실험 중인 소녀(출처=123RF)

오늘날에 이르러서는 부정확한 인간의 구두 설명을 기반으로 색을 식별할 수 있는 AI 시스템 구축이 가능해졌다. 이 과정에서 가장 어려운 일은 AI 시스템에게 언어를 이해시키는 것이다. 그러나 현재까지 AI 시스템은 아직 인간 언어의 뉘앙스를 이해하거나 인간과 정말로 대화를 나눌 수는 없다. 이는 부분적으로는 실제 대화에서 단어의 의미가 문맥에 따라 달라지기 때문이기도 하다.

AI는 수백만 장에 이르는 사람 얼굴 사진을 구분하거나 문단을 순식간에 수백 가지 언어로 번역하는 등 인간이 수행하기에 너무 어렵거나 불가능한 일을 잘 수행하지만, 이러한 성취는 일반적으로 부분적이고 구체적인 제한 조건 하에서만 가능하다. 창의적 사고나 새로운 개념의 학습 등 컴퓨터가 전혀 따라올 수 없지만 인간이 놀랄 만큼 잘 수행하는 일들도 존재한다.

한편, AI 시스템이 창조자인 인간의 행동을 비추는 거울에 지나지 않는다는 말이 있다. 이는 우리에게 인간의 본성과 행동이 얼마나 불완전한지 상기시켜 준다. 우리는 그저 이러한 과정이 인간 사고와 행동의 밝은 부분만이 아니라 어두운 부분도 드러냄을 받아들여야 한다.