인공 지능의 개발 단계와 유형은 무엇인가요
인공 지능은 컴퓨터 과학의 한 분야로, 기계에 학습이나 활동 계획 능력과 같은 인간의 특성을 부여하여 인간의 능력을 복제할 수 있는 시스템과 알고리즘을 개발하는 것을 목표로 합니다. 그 결과 다양한 분야에서 다양하게 활용되고 있습니다.
인공 지능은 의사 결정, 사물 인식, 복잡한 문제 해결 등 인간의 인지 과정을 복제할 수 있는 기계를 설계하고 만드는 것으로 간단히 정의할 수 있습니다. 인공지능의 3가지 범주와 함께 인공지능의 유형에는 어떤 것이 있는지 살펴보세요.
인공지능의 종류를 알아보기 전에 미래를 바꿀 잠재력을 가진 인공지능 기술을 일반 인공지능(AGI), 좁은 인공지능(ANI), 인공 초지능(ASI)의 세 가지 단계로 구분해 보겠습니다. 인공지능의 진화 단계는 다음과 같습니다:
좁은 인공 지능(ANI)
약한 인공 지능이라고도 불리는 좁은 인공 지능은 인공 지능 시스템이 명령을 수행하거나 특정 작업을 정의하는 방식과 같습니다. 좁은 인공 지능은 한 가지 인지 능력을 습득하고 실행하도록 설계되었으며 다른 기술을 스스로 학습할 수 없습니다. 따라서 기술을 독립적으로 이해할 수 없습니다. 이러한 기술은 기계 학습 및 신경망의 알고리즘 내에서 특정 목표를 달성하기 위해 정기적으로 함께 사용됩니다.
이러한 처리는 음성 명령을 인식하고 응답할 수 있지만 다른 작업에는 잘 작동하지 않기 때문에 좁은 인공지능의 예입니다.
좁은 인공 지능은 예를 들어 이미지 인식 소프트웨어, 자율 주행 자동차, 인공 지능 기반 가상 비서와 같이 일부 사용 가능성이 있습니다.
일반 인공 지능(AGI)
강력한 인공 지능이라고도 불리는 일반 인공 지능은 기계가 인간처럼 추론하고 의사 결정을 내릴 수 있는 능력을 습득하는 인공 지능 진화의 다음 단계입니다.
강인공지능과 관련된 첫 번째 사실은 기존 모델이 없는 가상의 개념이라는 점입니다. 그럼에도 불구하고 그러한 기계는 아마도 인간과 같은 지능을 갖게 될 것으로 예상됩니다.
스티븐 호킹을 비롯한 많은 과학자들은 강력한 인공지능을 인간 존재에 대한 위협으로 간주하고 있습니다:
“인공지능이 인간의 개입 없이 달성된다면 인류의 미래는 암울할 수 있습니다.” 인공지능은 스스로 설계하고 스스로 개선하는 시점에 도달하겠지만 그 속도는 점점 더 빨라질 것입니다. 생물학적 진화 속도가 느린 인간은 인공 지능을 가진 인공지능에 대항할 수 없으며, 따라서 절망적일 것입니다.
인공 초지능(ASI)
인공 초지능이란 컴퓨터가 보통 사람처럼 똑똑해질 뿐만 아니라 사람보다 훨씬 더 똑똑해지는 것을 의미합니다. 실제로 지금까지 미래 영화의 줄거리였던 인공 초지능은 공상과학 소설에서 묘사된 것처럼 기계가 권력을 장악하는 시나리오를 보여줍니다.
이는 가까운 미래에 실현될 수 있습니다. “인공지능의 놀라운 발전 속도(인공지능은 좁은 의미의 인공지능에만 국한되지 않습니다)를 따라잡기는 어렵습니다. 딥마인드와 같은 그룹과 직접 소통하지 않는 대부분의 사람들은 그 발전 속도가 얼마나 빠른지 전혀 모릅니다. 거의 지수 곡선에 가까울 정도입니다. 따라서 엘론 머스크의 말처럼 5년 이내에 (최대 10년 안에) 위험한 일이 발생할 수 있다는 위험이 있습니다.”
아래에서 인공지능의 유형에는 어떤 것이 있는지 알아보세요:
반응형 기계 인공 지능
수동적인 로봇은 수동적인 사람과 같은 방식으로 자극을 받으면 단순히 행동합니다. 현재에는 대답할 수 있지만 과거를 기억하지 못할 수 있으며, 시련을 겪은 후 새로운 지식과 능력을 갖추지 못합니다. 이를 위해 특정 숫자의 입력에 반응하는 기계의 반응 범위가 매우 좁다는 점도 주목해야 합니다. 리액티브 머신은 인공지능 활용의 핵심을 구성합니다.
이메일 받은 편지함에서 정크 메일을 필터링하거나 쇼핑 내역을 기반으로 제품을 추천하는 등 기본적인 자율 작업을 수행할 때 반응형 머신의 작동이 분명하게 드러납니다. 반응형 인공지능은 새로운 솔루션을 만들거나 그 이상의 복잡한 기능을 갖출 수는 없지만, 무한한 개선은 여전히 가능합니다.
제한된 메모리 인공 지능
이러한 유형의 불안정성은 과거 데이터를 저장하여 예측을 하거나 개선 방향을 제시하는 데 사용할 수 있는 메모리 인공 지능으로 다소 완화될 수 있습니다. 즉, 인공지능은 세상에 대한 단기간의 지식을 자체적으로 생성하고 드문 일상 상황에서만 이 지식을 바탕으로 행동합니다.
이 인공 지능의 본질은 인간 뉴런의 패턴을 기반으로 한 딥러닝 접근 방식에 직접적으로 의존합니다. 이러한 사실 덕분에 기계는 경험을 통해 데이터를 받아들이고 이를 통해 학습하여 모든 행동의 정확성을 높일 수 있습니다.
스마트폰, 음성 비서, 자율 주행 자동차, 심지어 우리 집의 음성 인식 시스템까지 이러한 종류의 인공 지능을 사용합니다. 이는 단순한 채팅이나 개인 비서와 같은 상황뿐만 아니라 자율 주행 차량의 고급 인식과 기타 사례에도 적용될 수 있습니다.
마음 인공지능 이론
마음 이론은 인간의 감정을 들여다보고 이를 발견할 수 있는 인공 지능에 관한 것입니다. 심리학에서 유래한 이 표현은 사람의 공감 능력과 설득 능력을 정의하는 데 사용되며, 앞으로 일어날 일을 예측할 수 있게 해줍니다. 마음 이론이 곧 현실화될지 여부에 대해서는 의문이 있지만, 인공지능 개발 영역에서 중요하고 유망한 것으로 보입니다.
자기 인식 인공 지능
자기 인식 인공 지능의 주요 아이디어는 자의식 능력에 있습니다. 인간처럼 학습하고, 인지하고, 감지하고, 생각할 수 있습니다. 단일 인공 지능의 이러한 점을 인공 지능의 특이점이라고 합니다. 자기 인식 인공지능은 인공지능 개발의 목표 중 하나인 인공지능 특이점이 될 수 있습니다. 자기 인식 인공지능이 실현된다면 다른 사람의 감정과는 별개로 인공지능 기계가 자아를 갖게 되는 것이기 때문에 더욱 특별할 것입니다.
