인공지능의 과거 현재 미래3

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본문내용: 인공지능(Artificial Intelligence,AI)은 일반적으로 “컴퓨터를 보다 지능적으로 만들려는 컴퓨터공학의 한 연구분야” 또는 “현재로서 컴퓨터 보다 사람이 하면 더 잘 할 수 있는 일들을 컴퓨터로 하여금 수행할 수 있도록 하는 연구 분야” 등으로 이해한다. 초기에 인공지능에 대한 꿈과 기대가 너무 컷던 탓으로 인해 많은 예측이 어긋난 것도 사실이다.
인공지능은 연구분야, 응용분야, 접근방법에 따라 나누어 볼수 있다. 인공지능을 이해하는 가장 쉬운 방법중의 하나는 그 응용 분야를 열거하는 것이다. 기호 기반의 인공지능 기법들이 문제를 분석하여 해결에 필요한 지식을 찾아내고 이를 기호처리 시스템으로 구현할 방법을 모색하는 하향식 접근방식을 취한데 반해 비기호적 인공지능은 기본적인 구축한 다음 이로부터 보다 상위 단계의 지능적인 행동이 자연스럽게 발현되도록 하는 상향식의 접근방식을 취한다.
에이전트 또는 소프트웨어로봇은 주어진 환경내에서 어느정도 “자율적”으로 위임자를 대신하여 능동적 임무를 수행할 수 있는 지능형 프로그램으로 정의할 수 있다. 에이전트 기술은 독립적인 하나의 기술이라기 보다는 여러 가지 인공지능 기술을 통합하여 지능형 시스템을 구축할 수 있는 하나의 통일된 틀을 제공한다는 점에서 아주 유용하다. 웹은 매우 많은 정보가 분산 저장되어 있는 정보의 보고이다. 이러한 웹상의 놀랄만한 정보 증가는 한편으로는 정보의 보급을 가져다 주기도 했지만, 또 다른 한편으로는 그 넓은 정보의 바다에서 적합한 정보를 찾는 것이 더욱 힘들게 만들고 있다. 따라서 웹으로부터 양질의 정보를 찾아내는 것은 아주 중요한 문제이다.
정보화사회에서 데이터와 지식의 양이 급속히 증가함에 따라 이 정보를 저장하고 검색하며 전송해야 할 필요성 뿐만 아니라 이 정보를 새롭고 창조적인 방식으로 사용할 필요성이 대두 되게 되었다. 데이터마이닝은 현존하는 데이터로부터 지금까지 알려지지 않았던 유용한 정보나 지식을 추출하는 일련의 과정을 일컫는다. 이러한 대량의 데이터로부터 유용한 지식을 추출하는 기술은 인공지능 분야의 신경망이나 기계학습 분야에서 오랫동안 연구되어온 기술 중의하나이다. 전문가 시스템은 보통 자신의 추론 과정을 사용자에게 설명할 수있는 기능을 가지고 있어 사용자가 기계가 내린 결론에 대해 검증할 수 있는 기회를 부여한다. 전문가 시스템을 구축하는 과정에서 가장 중요한 부분은 해당 전문 분야에 대한 지식을 추출하여 이로부터 지식 베이스를 구축 하는 과정인데 지식 습득 장치는 이러한 작업을 돋거나 자동화하는 도구이다.
자연 언어 처리는 인공지능 연구의 초기부터 중요한 연구 대상의 하나였다. 인간의 언어 능력은 다른 동물과 인간을 구별하는 중요한 특징 중의 하나로 여겨졌으며, 컴퓨터가 이러한 사람의 언어를 이해한다면 정말로 지능적이라고 부를 수 있을 것이기 때문이다. 자연언어 처리는 그 응용분야로서 질의응답 시스템 , 기계 번역, 자연어 기반의 데이터베이스 인터페이스 등이 있다.
최근에 인터넷과 웹의 등장으로 인해 많은 전자 문서가 보급됨에 따라 필요한 대량의 문서를 검색하고 분석하기 위해 자연언어 처리 기술의 필요성이 더욱 높아지고 있다.
1970년대부터 사무실 환경에서 돌아다니며 심부름 등을 하는 지능형 로봇에 관한 연구가 시도되었다.
최근에는 박물관을 돌아다니며 전시품을 음성으로 안내하는 자율 이동 로봇 Rhino가 Bonn 대학에서 개발되어 일주일동안 실제로 국립 박물관 방문객들을 안내하였다. 또한 화성 탐사에도 자율 이동 로봇이 사용된바 있다. 사람의 형태를 닮아 사람들과 좀 더 유사하게 행동할 수 있는 Humanoid 로봇에 관한 연구도 MIT 등을 중심으로 활발히 수행되고 있다. 현재의 인공지능 시스템은 몇몇 시스템을 제외하고는 leo부분 매우 제한된 학습 능력을 갖거니 아니면 학습 능력이 전혀 없다. 모든 지식은 프로그램되어 시스템에 입력되어야 한다. 혹시 에러가 있더라도 이 시스템들은 자신의 힘으로 에러를 고칠 수 없다.
학습 능력을 통해 미래의 컴퓨터들은 무서와 책을 이용하거나 인간과의 대화를 통해, 또는 환경에 대한 일반적 관찰을 통해 직접적으로 지식을 획득할 수 있어야 한다.
컴퓨터가 개발된 이래 많은 사람들이 컴퓨터에 학습 능력을 부여하기 위해 노력해 왔다. 일반적으로 인공지능에서 학습은 “전에 수행할 수 없었던 새로운 작업을 수행할 수 있는 능력” 혹은 “예전에 수행했던 일을 더 빨리 또는 더 정확히 수행할 수 있는 능력”을 의미한다. 환경은 학습에 대한 외부 여건을 제공하며, 수행은 어떤 일에 대한 행동을 측정하는 수단이며, 지식은 내부 자료 구조이며, 경험은 내부나 외부로 부터의 지각을 필요로 한다.
최근 들어 기계학습 연구는 다양한 방식으로 성과를 올리기 시작했다. 계산 학습 이론에 의해 확고한 이론적 기반이 수립되고 있고, 기계학습 방법들이 강력한 수행 시스템들에 성공적으로 접목되고 있다. 그리고 보다 안정된 기술에 기반한 실제적인 응용이 개발되어 실용화되기 시작하였다. 결정 트리 학습 방법이 병을 진단하는 규칙을 찾아주고, 설명 기반 학습이 지식집중형 추론 시스템에 응용된 바 있고, 신경망이 음성 인식과 공정 제어 등에서 기존의 방법을 능가한 예도 있다. 신경망은 인간이나 동물의 뇌의 구조를 모방한 계산 모델로서 특히 학습 능역이 뛰어난 특징을 가지고 있다. 이는 뇌라는 컴퓨터가 각각의 프로세서는 아주 단순한 일을 한다. 신경망은 여러 사례들로부터 입출력간에 존재하는 일반적인 사상 관계를 잘 학습하는 능력을 지닌다. 유전 알고리듬 또는 진화알고리듬은 이러한 사연 세계의 진화과정을 컴퓨터상에서 시뮬레이션을 통하여 복잡한 실세계의 문제를 해결하고자 하는 계산모델이다. 진화 알고리듬은 특히 적응적 탐색과 학습 및 최적화를 통한 공학적인 문제의 해결에 많이 응용된 바 있으며, 최근들어 특히 신경망과 퍼지 로직과의 결합으로 그 응용범위는 점점 늘어나고 있다. 지금까지의 인공지능 기술은 주로 문제해결에 필요한 지식을 기호논리 기반의 표현방법을 사용하여 컴퓨터 상에 주입하고 그로부터 연역적인 추론에 의해 문제에 대한 답을 찾는데 관심을 집중하여 왔다. 이러한 휴리스틱 기호 프로그래밍 방법은 제한된 분야에 대한 실용적인 지식 기반시스템을 쉽게 구축할 수 있는 장점이 있다. 그러나 이러한 접근 방법은 문제 해결에 많은 지식을 필요로 하며 문제의 변위가 주어진 지식의 범위를 조금만 벗어나면 성능이 급속히 저하된다는 단점을 지닌다. 문제를 해결하기 위한 방법으로서 최근에 와서 기게학습에 관한 연구에 많은 관심이 집중되고 있다. 또한 새로운 접근 방법들로 신경망 기반의 연결론적 인공지능, 유전자 알고리즘기반의 진화론적 인공지능, 인공생명 기반의 인공지능등이 연구되고 있다. 진화학습 능력을 갖춘 인공지능을 실현하기 위해서는 이에 대해 우수한 특성을 지닌 생물체 시스템의 정보처리에 대하여 살펴볼 필요가 있다. 미래의 인공지능은 정보처리 방식에서 뿐만 아니라 계산 매체에 있어서도 변화가 예상되며 지금처럼 소프트웨어에 의해 지능적 행동을 흉내내려는 시도 뿐만 아니라 하드웨어상에서 직접 학습이나 진화가 일어나거나 여기서 한 걸음 더 나아가 유기체의 특성을 자연스럽게 이용한 바이오웨어 기반의 인공지능 실현을 시로할 것이다. 혁신적인 컴퓨터 기술에 힘입어 보다 향상된 인공지능 구현 기술의 개발을 가져올 것이다.

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