인공 지능 대 인간 지능
공상 과학 소설의 영역에서 일상 생활의 영역으로 넘어온 인공 지능은 상당한 발전을 이루었습니다. 인공지능이 오늘날의 산업과 사람들의 일상 생활에 널리 퍼지면서 인공지능과 인간 지능이라는 두 가지 경쟁 패러다임이 대립하는 새로운 논쟁이 등장했습니다.
인공지능의 목표는 인간이 수행하는 것과 유사한 작업을 수행할 수 있는 지능형 시스템을 구축하고 만드는 것이지만, 인공지능이 그 자체로 충분한지에 대해서는 의문을 제기하지 않을 수 없습니다. 이 글에서는 인공지능이 일과 경제의 미래에 미칠 잠재적 영향, 인공지능이 인간 지능과 어떻게 다른지, 고려해야 할 윤리적 고려 사항 등 다양한 주제를 다룹니다.
인공 지능이란 무엇인가요?
인공지능이라는 용어는 비판적 사고, 의사 결정, 생산성 향상 능력 등 인간의 두뇌와 유사한 특성을 가진 모든 컴퓨터에 사용될 수 있습니다. 인공 지능의 기반은 가장 단순한 작업부터 가장 복잡한 작업까지 기계가 쉽게 실현할 수 있는 방식으로 결정될 수 있는 인간의 통찰력입니다.
인사이트는 연구, 분석, 논리, 관찰을 포함한 지적 활동의 결과물입니다. 로봇 공학, 제어 메커니즘, 컴퓨터 비전, 스케줄링, 데이터 마이닝 등의 작업이 인공 지능의 범주에 속합니다.
인간 지능이란 무엇인가요?
인간 지능은 사고하고, 이해하고, 학습하고, 계획하고, 문제를 해결하고, 의사소통하고, 환경에 적응하는 인간의 능력입니다. 이는 이용 가능한 정보를 사용하여 다양한 상황에 적용할 수 있는 능력입니다. 인간의 지능은 감정을 인식하고 표현하고, 다른 사람을 이해하고, 그들과 효과적으로 소통하는 능력을 포함하는 감성 지능과도 관련이 있습니다. 인간의 지능은 매우 복잡하며 여전히 연구와 공부의 대상입니다.
인간의 지능과 행동의 기원은 유전, 양육, 다양한 상황과 환경에 노출된 개인의 고유한 조합으로 거슬러 올라갈 수 있습니다. 그리고 그것은 전적으로 새로 습득한 정보를 적용하여 자신의 환경을 형성할 수 있는 개인의 자유에 달려 있습니다.
인공 지능 대 인간 지능
다음은 인간 지능과 인공 지능을 비교한 표입니다:
진화
- 생각하고, 추론하고, 평가하는 등의 인지 능력은 인간에게 본질적으로 내재되어 있습니다.
- 비판 메커니즘을 가설한 노버트 위너는 인공지능의 발전에 초기에 크게 기여한 것으로 알려져 있습니다.
본질
- 인간 지능의 목적은 새로운 환경에 적응하기 위해 다양한 인지 활동을 결합하는 것입니다.
- 인공 지능의 목표는 인간처럼 행동하고 인간이 일반적으로 수행하는 작업을 완료할 수 있는 컴퓨터를 만드는 것입니다.
기능
- 사람은 두뇌가 제공하는 기억력, 처리 능력, 인지적 재능을 활용합니다.
- 데이터 및 명령 처리는 인공지능 기반 디바이스의 작동에 필수적입니다.
작동 속도
- 속도 면에서 인간은 인공지능이나 로봇의 상대가 되지 못합니다.
- 컴퓨터는 사람보다 훨씬 더 많은 정보를 빠른 속도로 처리할 수 있습니다. 인간의 두뇌가 5분 안에 수학 문제를 풀 수 있다면, 인공지능은 1분 안에 10개의 문제를 풀 수 있습니다.
학습 능력
- 인간 지능의 기초는 다양한 경험과 상황을 통한 학습 과정을 통해 습득됩니다.
- 로봇은 추상적으로 사고하거나 과거의 경험을 바탕으로 결론을 내릴 수 없습니다. 로봇은 물질에 대한 노출과 지속적인 연습을 통해 지식을 습득할 수 있을 뿐, 인간 고유의 인지 과정을 만들어내지는 못합니다.
선택 결정
- 숫자에 기반하지 않은 주관적인 요소가 인간의 의사 결정에 영향을 미칠 수 있습니다.
- 인공지능은 획득한 모든 사실을 바탕으로 평가하기 때문에 의사 결정에 있어서는 매우 객관적입니다.
완벽함
- 인간의 통찰력에는 거의 항상 ‘인간적 실수’의 가능성이 존재하는데, 이는 언젠가 어떤 뉘앙스를 간과할 수 있다는 사실을 의미합니다.
- 인공 지능 기능은 업데이트될 수 있는 가이드라인 모음을 기반으로 구축되었기 때문에 정기적으로 정확한 결과를 제공할 수 있습니다.
조정
- 인간의 마음은 주변 환경의 변화에 따라 관점을 조정할 수 있습니다. 이 때문에 사람들은 정보를 기억하고 다양한 활동에서 뛰어난 능력을 발휘할 수 있습니다.
- 인공지능은 불필요한 변화에 적응하는 데 훨씬 더 많은 시간이 걸립니다.
유연성
- 한 번에 여러 가지 일을 처리하는 것에서 알 수 있듯이 올바른 판단력은 멀티태스킹에 필수적입니다.
- 프레임워크가 한 번에 하나씩 작업을 학습할 수 있는 것과 마찬가지로, 인공지능은 동시에 일부 작업만 수행할 수 있습니다.
사회적 연결
- 인간은 이론적 사실에 동화되는 능력, 자기 인식 수준, 타인의 감정에 대한 민감성 측면에서 다른 동물보다 우월합니다. 이는 인간이 사회적 동물이기 때문입니다.
- 인공 지능은 아직 관련 사회적 및 열정적 지표를 포착하는 능력을 습득하지 못했습니다.
조작성
- 창의적 또는 창의적이라고 설명할 수 있습니다.
- 시스템의 전반적인 성능을 향상시킵니다. 로봇은 사람과 같은 방식으로 생각할 수 없기 때문에 창의적이거나 독창적이라는 것은 불가능합니다.
더 빨리 배우기 위해 어떤 뇌세포를 조정할 수 있을까요?
최근 연구 결과에 따르면 신경 회로 시뮬레이션에서 특정 세포의 전기적 특성을 변경하면 동일한 세포를 사용한 시뮬레이션보다 네트워크가 새로운 정보를 더 빨리 습득하는 것으로 나타났습니다. 또한 네트워크가 동일한 결과를 얻기 위해서는 더 적은 수의 수정된 세포가 필요하며, 이 접근 방식이 동일한 세포를 사용한 모델보다 더 적은 리소스를 소비한다는 사실도 발견했습니다.
이러한 결과는 인간의 두뇌가 어떻게 학습에 탁월한지를 밝혀줄 뿐만 아니라 디지털 비서 및 자율 주행 차량 내비게이션 시스템을 위한 음성 및 얼굴 인식 소프트웨어와 같은 고급 인공 지능 시스템을 개발하는 데도 도움이 될 수 있습니다.
연구진은 ‘시간 상수’, 즉 한 세포가 관련 세포의 행동에 따라 자신의 운명을 결정하는 속도를 조정하는 데 초점을 맞췄습니다. 어떤 세포는 빠르게 결정을 내리는 반면, 어떤 세포는 주변 세포의 행동에 따라 반응하고 선택을 내리는 데 시간이 더 걸립니다.
인간과 인공지능의 미래는 어떻게 될까요?
인공지능의 능력은 끊임없이 확장되고 있습니다. 인공지능 시스템을 개발하는 데는 상당한 시간이 걸리며, 이는 인간의 개입 없이는 불가능한 일입니다. 자율 주행 차량과 로봇 공학은 물론 컴퓨터 비전, 자연어 처리와 같은 보다 복잡한 기술을 포함한 모든 형태의 인공 지능은 인간의 지성에 의존합니다.
인공지능이 일자리의 미래에 미치는 영향
업무 자동화
인공지능의 가장 눈에 띄는 효과는 다양한 산업 분야에서 과거에는 수작업으로 이루어지던 프로세스가 디지털화 및 자동화되었다는 점입니다. 과거에는 수작업으로 수행되던 업무가 이제는 디지털 방식으로 수행되고 있습니다. 현재 어느 정도 반복적이거나 대량의 데이터를 사용하고 해석해야 하는 작업이나 직업은 컴퓨터와 소통하고 관리하며, 경우에 따라서는 이러한 작업이나 직업을 완수하기 위해 사람의 개입이 필요하지 않습니다.
새로운 기회
인공지능은 과거에는 사람이 직접 수행하던 업무를 자동화함으로써 인력을 위한 새로운 기회를 창출하고 있습니다. 기술의 급속한 발전으로 디지털 엔지니어링과 같은 새로운 연구 및 업무 분야가 등장했습니다. 따라서 전통적인 육체노동 일자리는 사라질 수 있지만 새로운 기회와 직업이 생겨날 것입니다.
경제 성장 모델
인공지능이 발전을 위해서가 아니라 잘 활용된다면, 인공지능은 새로운 성장의 길을 열어줌으로써 기업 내 생산성과 협업을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 그 결과, 상품과 서비스에 대한 수요 증가를 촉진하고 번영을 확산하고 생활 수준을 높이는 경제 성장 모델에 힘을 실어줄 수 있습니다.
일의 역할
인공지능 시대에는 단순히 생활 수준을 유지하는 것 이상의 고용의 잠재력을 인식하는 것이 훨씬 더 중요합니다. 이는 참여, 공동 창조, 헌신, 필요성에 대한 인간의 본질적인 욕구에 대한 이해를 전달하므로 간과해서는 안 됩니다. 따라서 때로는 직장에서의 일상적인 업무도 의미 있고 유익한 일이 될 수 있으며, 해당 업무가 제거되거나 자동화된다면 인간적인 표현과 드러냄의 기회를 제공하는 다른 업무로 대체해야 합니다.
창의성과 혁신의 성장
전문가들은 이제 분석, 새롭고 독창적인 솔루션 제공 등 인간 지성의 영역에 속하는 업무에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 되었고, 로봇공학, 인공지능, 산업 자동화는 과거에 인간이 수행하던 일상적이고 육체적인 업무 중 일부를 처리하고 있습니다.
인공지능이 인간을 대체할까요?
인공지능은 특정 업무와 직무를 자동화할 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, 일부 영역에서는 인간을 대체할 가능성이 높습니다. 인공지능은 반복적인 데이터 기반 작업을 처리하고 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 가장 적합합니다. 그러나 창의성, 비판적 사고, 감성 지능, 복잡한 문제 해결과 같은 인간의 기술은 여전히 인공지능이 쉽게 복제할 수 없는 더 가치 있는 영역입니다.
인공지능의 미래는 인공지능이 인간의 능력을 보강하고 인간은 인간의 독창성과 전문성이 필요한 고차원적인 업무에 집중할 수 있도록 하는 인간과 기계 간의 협업이 이루어질 가능성이 높습니다. 인공지능을 인간의 개입을 완전히 대체하는 것이 아니라 생산성을 높이고 새로운 가능성을 촉진할 수 있는 도구로 보는 것이 중요합니다.
