인공지능 기술 AI 진화의 역사 : 인공지능의 탄생부터 인공 신경망까지 로봇 공학 딥러닝

인공지능이 주도하는 시대가 온다

요즘에는 어느 분야에서나 A.I의 뛰어난 활약을 볼 수 있습니다. 물론 A.I도 탄생 초기부터 좋은 성능을 보여주지는 못했는데요, 현재 AI는 많은 천재 과학자들의 노력으로 혁신이라고 불릴 만큼 놀라운 진화를 이루어 냈습니다.

 

이번 글에서는 AI(Artificial Intelligence)의 탄생부터 최신 인공 신경망 기술까지의 진화의 역사에 대하여 꼭 알아두면 유익한 내용들을 소개합니다.

 

 

 

로봇이라는 단어의 등장 : 1920년

체코의 작가인 카렐 차페크(Karel Capek)는 1920년에 R.U.R(Rossum's Universal Robot)이라는 희곡을 발표합니다.

 

이 작품에서 그는 세계 최초로 로봇이라는 단어를 사용합니다.

 

R.U.R의 줄거리는 다음과 같습니다.

 

로섬 유니버설 로봇회사가 개발하고 판매하는 인조인간들 덕분에 인류는 노동을 하지 않게 되어 퇴화됩니다. 마음이 주어진 로봇들이 반란을 일으키고 알퀴스트라는 사람을 제외하고는 전부 몰살됩니다.

왜 알퀴스트는 살해당하지 않은 이유는 그가 몸과 손을 움직여 일하기를 즐겼기 때문에 로봇들로부터 동료로 인정을 받았기 때문입니다.

로봇들은 인류를 몰살한 뒤 자신들의 세상이 왔음을 자랑스럽게 선포합니다.

 

이렇게 로봇이라는 개념은 충격적인 스토리와 함께 전 세계로 퍼져 나갔습니다.

 

 

로봇 공학의 3원칙 발표 : 1950년

화학자이며 SF작가이기도 한 아이작 아시모프(Issac Asimov)는 자신의 소설 아이로봇(I, Robot)에서 로봇 공학의 3원칙을 발표합니다.

 

제 1 조: 로봇은 인간에게 해를 가해서는 안된다. 또한 위험을 간과함으로써(행동을 하지 않음으로) 인간에게 해가 가도록 해서는 안된다.

제 2 조: 로봇은 인간이 내리는 명령에 복종한다. 그러나 주어진 명령이 제1 조에 반하는 경우에는 그렇지 않다. 

제 3 조: 로봇은 제 1 조 및 제 2 조에 위배되지 않는다면 자신을 지켜야 한다.

 

아이작 아시모프의 로봇 3원칙은 앞서 소개한 R.U.R이나 프랑켄슈타인 등에 의해 생겨나게 된 로봇은 인류를 멸망시키는 무서운 존재라는 이미지를 불식시켰습니다. 

 

그는 이렇게 말합니다.

 

칼에 손잡이가 있는 것처럼 인간이 만든 것이라면 안전장치가 있는 것이 당연하다. 과학기술은 분명 위험성을 가지고 있다. 그러나  그것을 포기하고 원숭이로 돌아가는 것이 아니라 지성을 가지고 극복해야 한다.

 

이런 그의 주장은 이후 SF 소설계뿐만 아니라 현대 로봇공학에도 영향을 끼치고 있습니다.

 

 

다트머스 회의 : 1956년

AI 인공지능의 역사를 말할 때 1956년의 다트머스 회의(Dartmouth Conference)를 빼놓을 수 없습니다.

 

미국 다트머스대학에 컴퓨터 과학 전문가들이 모여 서로의 연구 성과를 발표하는 이벤트가 개최되었습니다.

 

이 다트머스 회의는 1956년 7월부터 8월까지 약 1개월간 걸쳐 진행되었으며, 이 회의에서 처음 AI (Artificial Unteligence : 인공지능)이란 말이 사용되었습니다.

 

그 주인공은 다트머스 회의의 개최자이기도 한 존 매카시(John McCarthy)라는 과학자입니다.

 

AI의 창조자는 누구인가라고 묻는다면 명확한 답을 하긴 어렵지만, AI의 발전에 가장 큰 영향을 준 인물이 누구냐고 물으면 주저하지 않고 존 매카시라고 말할 수 있겠습니다.

 

그는 프로그래밍 언어 LISP의 개발자이며, 현대 IT 시스템에서 없어서는 안 될 시분할 시스템의 개념을 정립하였습니다.

 

 

규칙 기반 AI : ~1980 년대

규칙 기반 AI는 AI 개발자가 미리 규칙(동작 · 판단기준)을 모두 정해두고, 그것에 충실히 따르는 컴퓨터 프로그램입니다.

 

초기의 AI는 규칙 기반이며, 인공"지능"이라는 것도 단지 이름뿐입니다.

 

"이런 경우에는 이렇게, 또 다른 경우에는 이렇게" 이런 규칙을 수백~수만 가지 상황을 AI에 입력해야 하지요.

 

따라서 AI를 실행하는 것만으로도 상당한 어려움이 있습니다. 게다가 실행 후에도 개발자가 예상치 못한 오류가 발생할 경우에 AI는 해결 능력이 없었습니다. 

 

이처럼 규칙 기반 AI는 학습능력이나 자기 판단능력이 전혀 없습니다. 그러나 오셀로 같은 간단한 게임의 경우에는 규칙 기반에서도 AI가 좋은 성능을 보입니다. 

 

또한, 컴퓨터가 기본적으로 가지는 장점인 지치지 않고 틀리지 않고 빠르게 처리할 수 있는 특성은 인류의 발전에 크게 기여하게 됩니다. 이제 3차 산업혁명의 시작입니다. 

 

 

기계 학습 AI (통계 · 확률) : 1990년대부터 

1990년대에 들어서면서 빅데이터(과거로부터 쌓이는 방대한 양의 데이터)를 이용하여, 이를 기본으로 최적의 결정을 할 수 있는 AI가 등장합니다.

 

이러한 AI에 탑재되는 프로그램은 현대에도 사용되고 있는 기계학습의 원조라고 할 수 있습니다.

 

AI의 내부에서 수학적인 통계와 확률을 이용하므로 미리 사람이 정한 규칙 이외의 현상에도 대처가 가능합니다.

 

즉, 과거의 경험을 기본으로 현실의 문제를 판단하는 인간의 사고패턴을 AI가 모방할 수 있게 된 것입니다.

 

이 시기의 AI로 가장 유명한 것은 IBM이 개발한 체스 전용 머신인 딥 블루(Deep Blue)입니다.

 

딥 블루는 당시 체스 세계 챔피언 가리 카스파로프(Garry Kasparov)가 과거에 대국한 모든 기보 자료를 빅데이터로서 저장하고 있었습니다. 그리하여 1997년에 데이터의 활용과 1초에 2억 개의 수를 예측하는 능력으로 인류 최고의 체스 기사를 꺾었습니다. 

 

 

빅 데이터 분석과 기계 학습의 한계

「규칙 기반 → 통계 · 확률에 의한 판단」이라는 AI의 진화는 획기적인 혁신인 것은 틀림없습니다.

 

그러나 사람의 생각하는 방식에 가까워졌다고는 하지만, 아직 이 기계학습 AI에는 한계가 있었습니다.

 

그것은 과거의 빅데이터가 아무것도 축적되지 않은 전혀 새로운 현상에 대해서는 무력하다는 점입니다.

 

또한 ※예측해야 할 경우의 수가 체스보다 훨씬 많은 장기, 그보다도 훨씬 더 많은 바둑에서 AI가 인류를 이긴다는 것은 수백 년이 더 걸린다며 자신에 찬 사람들도 있었습니다. 

 

그래요. 이때까지는...

※경우의 수 : 체스 2 ×10170 ≪ 장기 : 10∧350 ≪ 바둑 : 10∧768

인공지능이 뇌의 기억을 데이터화 : 병 속에 든 머리 Head in a Jar 일루미나티 카드 모음 5

 

신경망 AI 뉴럴 네트워크 : 2010년부터

2015~2017년에 걸쳐 진행된 AlphaGo(알파고)의 행보는 세계를 뒤흔들었습니다.

 

"인공지능이 프로바둑기사를 승리하는 것은 수백 년이 지나야 한다."라고 까지 말해지고 있는 바둑에서 AI가 프로기사를 이기게 됩니다. 이세돌 9단 이외에는 공식적으로 1승도 거둔 사람이 없으니, 그냥 이긴 것도 아니고 압도했다고 해야 하겠지요.

 

이 알파고를 비롯한 최신 AI에 탑재된 시스템이 Neural Network(뉴럴 네트워크)입니다.

 

사람의 뇌는 뉴런이라는 무수히 많은 신경세포가 서로 긴밀하게 연결되어 있습니다. 외부로부터의 다양한 자극을 오감을 통해 특정 뉴런들 간의 연결이 강화되며 그 정보가 뇌로 신속히 전달됩니다. 이런 정보들이 뇌로 저장되며(경험) 이것을 통해 학습하여 새로운 사건에 대처하는 것이 가능합니다.

 

뉴럴 네트워크에서는 이러한 사람의 뇌기능을 AI에 응용했습니다.

 

딥 러닝(심층학습)이라고 불리는 기술을 이용하여, AI는 새로운 상황을 스스로 학습하고 판단하는 능력을 가지게 되었습니다.

 

한 단계 이전의 기계학습은 사람이 AI에게 무엇을 학습할 것인가를 지시했다면 딥러닝은 주어진 데이터를 바탕으로 무엇을 학습하면 좋을까?라는 식으로 스스로 사고하게 되었습니다.

 

사람에게 의지하지 않아도 AI가 스스로 배우고 발전한다는 것은 참으로 놀라운 진화입니다.

 

 

정석을 버리다. 창의적인 AI.

바둑에 입문하면 꼭 알아야 할 정석. 바둑의 정석은 수천 년 역사에서 이런 국면의 경우는 이렇게 하는 것이 좋다고 하는 축적된 경험칙입니다.

 

그러나 알파고의 바둑은 정석에 얽매이지 않는 기상천외한 수를 많이 보입니다.

 

이런 예는 바둑뿐 아니라 다양한 분야에 걸쳐 나타납니다. 예를 들어 의료분야에서는 베테랑 의사가 간과한 중병을 AI가 발견했다는 뉴스도 있습니다. 또한 AI는 이제 작사나 작곡, 소설, 그림 등의 창작활동도 할 수 있습니다.

 

 

4차 산업혁명

살펴본 바와 같이, 사람이 미리 알려줄 필요가 없다는 것은 AI가 사람보다 먼저 정답을 찾을 수 있기 때문입니다.

 

● 컴퓨터가 가지는 압도적인 속도

 

● 점점 더 빨라지는 인터넷 속도

 

● IoT(Internet of Things사물인터넷) - 다양한 물건이 인터넷에 연결

 

이런 기술의 발전으로 인해 4차 산업혁명이 시작되었습니다. AI는 과학, 의학, 금융, 군사, 정치 등 점점 더 많은 분야에 사용될 것입니다.

 

 

기술적 특이점 (Technological Singularity) : 2045년?

기술적 특이점은 과학기술의 발전으로 인류 역사에 필연적으로 발생하게 되는 변곡점을 말합니다. 이때가 되면 인류의 능력으로는 특이점 이후의 기술을 따라잡거나 이해하거나 따라잡지 못하게 됩니다.

 

예를 들면, 일반인이 휴대폰을 사용하지만 그 안에 들어가 있는 기술이나 구조를 이해하지 못하고 사용하는 것처럼, 미래에는 전문가들조차도 미래기술의 원리나 방식을 이해하지 못하고 적용하는 때가 오게 된다는 것입니다.

 

AI 연구의 세계적 권위자인 미국의 레이 커즈와일(Ray Kurzweil)은 저서 특이점이 온다에서 기술적 특이점(Technological Singularity)에 대해 이렇게 말합니다.

 

기술적 특이점이 시작되는 때는 1000달러로 손에 쥘 수 있는 컴퓨터의 성능이 전 인류의 뇌의 처리속도를 웃도는 시점이다.

일론 머스크 : 내 머릿속 뉴럴링크(Neuralink) 넣는 법

 

정리: 미래는 AI시대

인류의 뇌의 한계를 뛰어넘어 스스로 영원히 진화하는 AI.  이것은 인류에게 큰 축복이 될 수도 있습니다.

 

반면에, 휠체어를 탄 천재 과학자로 유명한 호킹 박사는 생전에 AI의 군사적 이용에 대해 경고한 바 있듯이, 첨단 AI는 개발자의 도덕성이 요구됩니다. 

 

영화 터미네이터의 세계와 애니메이션 도라에몽의 세계. 인류에게 어떤 미래가 찾아올지는 향후 AI의 활용 여부에 달려있다고 해도 과언이 아닙니다.

 

일루미나티 비밀결사 완벽해설 / 프리메이슨과의 관계와 신세계질서 NWO