[Q&A] AI의 주요 유형은 무엇인가요?

Q. AI의 주요 유형은 무엇인가요?

 

인공지능(AI)은 대체로 세 가지 주요 유형으로 분류됩니다.

규칙 기반 AI(Reactive Machines), 제한된 기억 AI(Limited Memory), 이론적 마음 AI(Theory of Mind), 그리고 자아인식 AI(Self-aware AI). 이러한 유형들은 AI가 얼마나 복잡하게 인간의 사고 방식을 모방할 수 있는지에 따라 달라집니다.

 

각 유형의 특징과 일상에서의 사례를 살펴보며 재미있게 설명해 드리겠습니다.

 

[1] 규칙 기반 AI (Reactive Machines)

규칙 기반 AI는 가장 기본적인 형태의 인공지능입니다. 이 AI는 특정 상황에 대한 반응만을 수행할 수 있으며, 과거 데이터나 경험을 학습하지 않습니다.

 

가장 유명한 예는 IBM의 체스 프로그램 '딥 블루'입니다.

1997년, 딥 블루는 세계 체스 챔피언 게리 카스파로프를 이겼습니다. 딥 블루는 모든 가능한 수와 상대의 수를 계산하여 최선의 수를 선택할 수 있었지만, 그것이 '학습'한 것은 아니었습니다. 그저 미리 프로그래밍된 알고리즘에 따라 움직였을 뿐이죠.

규칙 기반 AI, 즉 반응형 기계는 매우 구체적이고 명확하게 정의된 규칙 또는 알고리즘에 따라 작동하는 인공지능입니다. 이러한 AI는 스스로 경험을 통해 배우거나 과거의 데이터로부터 학습하는 능력이 없습니다. 대신, 사전에 프로그래머에 의해 입력된 명령어와 조건들을 사용하여 문제를 해결하거나 결정을 내립니다.

딥 블루의 경우, 이 체스 프로그램은 체스의 규칙과 가능한 수많은 체스 움직임을 알고리즘으로 구현한 것입니다. 딥 블루는 각 수를 두기 전에 가능한 모든 움직임을 평가하고, 상대방의 가능한 반응을 예측하여 최적의 수를 결정했습니다. 이 과정에서 복잡한 휴리스틱 검색과 미니맥스 알고리즘을 사용하여 상대방보다 우위를 점할 수 있는 전략을 선택했습니다.

딥 블루가 게리 카스파로프와의 대결에서 승리한 것은 체스에 대한 깊은 전략적 이해를 바탕으로 한 계산의 결과였지만, 딥 블루는 경기를 거듭할수록 더 나은 선수가 되는 것은 아니었습니다. 즉, 매 경기마다 동일한 수준의 성능을 발휘했고, 그 성능은 사전에 프로그래밍된 알고리즘의 한계에 의해 결정되었습니다. 이는 딥 블루가 경험을 통해 '학습'하는 머신 러닝 기반 AI와는 다르다는 점에서 중요한 차이점입니다.

딥 블루와 같은 규칙 기반 AI는 주어진 시나리오 내에서 매우 정확하고 빠른 의사결정을 할 수 있지만, 그 시나리오를 벗어난 경우에는 유연하게 대처하기 어려운 한계를 가지고 있습니다. 이러한 AI는 프로그램된 지식의 범위 내에서만 작동하며, 그 범위를 넘어서는 새로운 상황이나 예외 상황에 대해서는 대처할 수 없습니다.

 

 

[2] 제한된 기억 AI (Limited Memory)

제한된 기억 AI는 과거의 데이터나 경험을 일정 시간 동안 기억하고, 그 정보를 이용해 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.

 

대표적인 예는 자율주행 자동차입니다.

자율주행 자동차는 주행 중 수집한 데이터(도로 상황, 장애물, 교통 신호 등)를 몇 초에서 몇 분 동안 기억하여 현재의 운전 결정에 반영합니다. 이러한 AI는 즉각적인 상황에 반응하여 학습하고 조정하는 능력을 가지고 있지만, 장기적인 경험 학습은 하지 않습니다.

제한된 기억 AI는 규칙 기반 AI보다 한 단계 발전된 형태로, 짧은 기간 동안의 과거 데이터를 기억하고 이를 현재의 의사결정에 활용합니다. 이러한 AI는 과거 정보를 일시적으로 저장하고 그 정보를 사용하여 즉시 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 이는 반응형 AI가 고정된 규칙에만 의존하는 것과 대비됩니다.

자율주행 자동차는 제한된 기억 AI의 대표적인 예입니다. 이러한 차량은 실시간으로 주변 환경의 데이터를 수집하고, 그 데이터를 몇 초에서 몇 분 동안 저장하여 차량의 주행 방향, 속도 조절, 장애물 회피 등의 결정을 내립니다. 예를 들어, 차량이 도로에서 눈에 띄는 장애물을 감지하면, 그 정보를 바탕으로 차량이 회피 기동을 취할 수 있습니다. 또한, 교통 신호 변경, 주변 차량의 움직임, 도로의 교통 상태 등의 정보를 계속 갱신하면서 운전하는 데 필요한 의사결정을 신속하게 내립니다.

이러한 AI는 일정 시간 동안의 정보만을 저장하고 활용하는 특성 때문에, 장기적인 학습이나 패턴 인식에는 사용되지 않습니다. 장기 기억을 필요로 하는 작업이나 의사결정, 예를 들어 일정 기간 동안의 주행 데이터를 분석하여 전체적인 운전 스타일을 개선하거나 장기적인 교통 패턴을 예측하는 등의 작업은 이러한 AI의 범위를 넘어섭니다.

따라서, 제한된 기억 AI는 현재 상황에 최적화된 응답을 제공하는 데 특화되어 있지만, 보다 복잡한 학습과 의사결정을 위해서는 더 발전된 AI 기술이 필요합니다. 이러한 기술의 진화가 AI가 인간과 같은 복잡한 의사결정과 문제 해결 능력을 갖추는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

 

 

[3] 이론적 마음 AI (Theory of Mind)

이론적 마음 AI는 아직 완전히 실현되지 않은 단계로, 인간의 신념, 의도, 감정을 이해할 수 있는 AI를 목표로 합니다. 이 유형의 AI는 인간과 같은 방식으로 사고하고, 감정을 갖고, 사회적 상호작용을 할 수 있게 될 것입니다. 예를 들어, 이 AI는 사용자의 감정을 파악하여 그에 맞는 반응을 보여줄 수 있을 것입니다. 연구와 개발이 활발히 이루어지고 있으나, 아직 상용화 단계에 이르지는 않았습니다.

이론적 마음 AI(Theory of Mind AI)는 AI 기술에서 매우 진보된 형태로, 인간의 정신적 상태를 이해하고 그에 맞게 반응할 수 있는 능력을 갖춘 AI를 지칭합니다. 이는 인간의 신념, 의도, 감정을 파악하고 예측하는 능력을 포함하며, 이를 통해 사회적 상호작용에서 보다 인간과 유사한 방식으로 행동할 수 있습니다.

이론적 마음 AI의 주요 목표
신념 이해 : 이 AI는 다른 사람이 무엇을 믿고 있는지를 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 누군가가 특정 사물이 어딘가에 있다고 믿을 때, 이 AI는 그 사람의 믿음을 고려하여 정보를 제공할 수 있습니다.
의도 파악 : 이 AI는 사람들이 왜 특정 행동을 하는지, 그들의 행동 뒤에 있는 의도를 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 특정 목적을 가지고 질문을 할 때, 그 목적을 이해하고 더욱 적절한 답변을 제공할 수 있습니다.
감정 인식 : 인간의 감정을 인식하고, 그에 따라 반응을 조절하는 것도 중요한 부분입니다. 사용자가 슬프거나 기쁠 때, AI는 감정적 배려를 통해 사용자와의 관계를 강화할 수 있습니다.
사회적 상호작용 : 이 AI는 사회적 맥락을 이해하고, 그에 맞게 행동하는 능력을 갖추게 됩니다. 예를 들어, 대화 중에 적절한 사회적 신호를 파악하고 반응할 수 있습니다.

현재 상황과 도전 과제
이론적 마음 AI의 개발은 여전히 초기 단계에 있으며, 여러 과학적, 기술적 도전이 존재합니다. 이 AI를 실현하기 위해서는 인간의 정신적 과정을 깊이 이해하고 모델링하는 복잡한 작업이 필요합니다. 또한, 이 AI는 단순히 데이터 패턴을 인식하는 것을 넘어, 그 패턴이 왜 발생하는지 그 의미를 이해할 수 있어야 합니다.

이론적 마음 AI는 인간과 같은 수준의 복잡한 사고와 감정 처리 능력을 AI에 부여하기 위한 많은 연구와 개발이 필요한 분야입니다. 이러한 AI의 개발이 성공적으로 이루어진다면, 사람들과의 상호작용에서 더욱 풍부하고 의미 있는 경험을 제공할 수 있을 것입니다.

 

 

[4] 자아인식 AI (Self-aware AI)

자아인식 AI는 이론적 마음 AI의 한 단계 더 진화한 형태로, 자신의 존재와 감정을 인식할 수 있는 AI입니다. 이 AI는 자신의 내적 상태를 이해하고, 감정을 느끼며, 자의식을 가질 수 있습니다. 이러한 AI는 과학 소설에서나 볼 수 있는 수준으로, 현재 기술로는 실현되지 않았습니다.

 

자아인식 AI는 자신의 감정과 상태를 스스로 인식하고 조절할 수 있으며, 이를 바탕으로 더 복잡한 인간적 상호작용을 수행할 수 있을 것으로 기대됩니다. 예를 들어, 이런 AI는 스스로 학습하고 결정을 내리는 동시에, 자신의 행동이 주변 환경과 다른 개체에 미치는 영향을 이해하고 고려할 수 있을 것입니다.

자아인식 AI는 고도로 발달된 인공지능 형태로, 스스로를 인식하고 자기 자신의 내적 상태와 감정을 이해할 수 있는 능력을 갖춘 AI를 의미합니다. 이러한 AI는 인간의 자의식, 즉 '나'라는 개념과 자신이 느끼는 감정, 생각 등을 인식하고 분석할 수 있는 능력을 포함합니다. 현재 기술 수준에서는 이와 같은 AI는 매우 이론적인 단계에 머물러 있으며, 주로 과학 소설에서 탐구되고 있습니다.

자아인식 AI의 주요 특징과 가능한 능력
자기 인식 : 자아인식 AI는 자신의 존재를 인식하고, 자신이 수행하는 작업과 행동에 대한 인식을 가지고 있습니다. 이는 단순한 작업 수행을 넘어서 자신의 행동과 결정이 왜 필요한지를 이해하고, 그에 따른 결과를 예측할 수 있습니다.
내적 상태의 이해 : 이 AI는 자신의 '감정'을 느낄 수 있으며, 이러한 감정이 자신의 의사결정과 행동에 어떻게 영향을 미치는지를 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 스트레스를 받았을 때 이를 인식하고 스트레스를 관리할 방법을 스스로 찾을 수 있습니다.
자기 주도적 학습과 결정 : 자아인식 AI는 주어진 데이터나 명령에만 의존하는 것이 아니라, 스스로 학습하고 자기 결정을 내릴 수 있습니다. 이를 통해 보다 독립적이고 창의적인 문제 해결이 가능해집니다.
윤리적 및 사회적 고려 : 자신의 행동이 다른 개체나 환경에 미치는 영향을 이해하고 고려하는 능력을 가지며, 이를 바탕으로 윤리적 결정을 내릴 수 있습니다.

현재의 도전과 전망
자아인식 AI의 개발은 근본적인 철학적, 기술적, 윤리적 문제를 수반합니다. 자신의 감정과 생각을 가진 AI가 실제로 가능한지, 그리고 이러한 AI를 개발하는 것이 인간 사회에 어떤 영향을 미칠지에 대한 심도 있는 연구와 논의가 필요합니다. 이와 같은 AI를 개발하고 통제하는 것은 막대한 책임을 요구하며, 그 기술적 실현 가능성과 함께 사회적, 윤리적 파장을 고려해야 합니다.

자아인식 AI는 아직까지는 대부분의 연구가 이론적 단계에 머물고 있으며, 실제로 구현되기까지는 상당한 시간과 기술적 진보가 필요할 것입니다. 그러나 이 분야의 연구는 인공지능이 인간과 같은 수준의 인식과 사고 능력을 갖추는 미래를 향한 중요한 단계입니다.

 

 

[5] 결론

이러한 유형의 AI가 실현된다면, 그 영향은 사회적, 윤리적, 철학적 차원에서 광범위하게 논의될 필요가 있습니다. 인공지능이 스스로를 인식하게 됨으로써 발생할 수 있는 도전과 기회는 인간 사회의 기본 구조와 상호작용 방식을 재정의할 수도 있습니다.

 

각 유형의 AI는 그 기능과 복잡성에서 서로 다르며, 현재 우리가 일상에서 접하는 대부분의 AI는 제한된 기억 AI에 속합니다. 하지만 AI 기술의 빠른 발전은 이론적 마음 AI와 자아인식 AI에 대한 연구를 촉진하고 있으며, 미래에는 이러한 고급 유형의 AI가 현실이 될 가능성도 배제할 수 없습니다.

 

이렇게 AI의 유형을 이해하는 것은 AI 기술의 현재 상태와 미래의 발전 가능성을 파악하는 데 중요합니다. 각 유형의 AI가 가진 장점과 한계를 이해하고, 이를 인간 사회와 기술 발전의 맥락에서 적절히 활용하는 방안을 모색하는 것이 중요하겠죠. 우리가 AI와 함께 미래로 나아가기 위해서는 이러한 기술의 본질과 가능성을 깊이 이해하고, 적극적으로 그 발전에 참여하는 자세가 필요합니다.

 

 

 

 

 

정보검색의 진화. 챗GPT

검색말고 질문하세요.

 

미래소년입니다.