인공지능에 대한 관심이 많다. 구글의 알파고와 다른 논리에 의한 인공지능을 만드려는 회사가 있다.
MK News - [Start-up] 구글의 알파고 뛰어넘는 새로운 인공지능 만든다
핵심은 AI를 만드는 알고리즘에 다양한 확률적(베이지안) 방법론을 사용하는 것이다. 발생할 사건에 대한 확률을 감안해 만들어진 AI는 불확실한 상황에서 더 좋은 의사결정을 내릴 수 있을 뿐 아니라 AI가 왜 그런 의사결정을 내리는지 인간이 훨씬 정확하게 이해할 수 있다. 아직 학술적인 수준에만 머무르고 있는 이런 방법론을 산업적인 성과로 만드는 것이 프라울러의 목표다.
프라울러가 성공한다면 더욱 유용한 인공지능이 될 것이다. 경험하지 않은 미지의 세계를 탐험하는 것이 동물의 본능이듯이, 이러한 본능적 행동을 모방하는 인공지능이라면 충분히 유용할 것이다.
경험하지 않은 세계이므로 기본적으로 확률적인 방법론을 쓴다. 베이지안 방법론의 기초가 되는 베이즈 정리는 위키에 잘 정리되어 있다.
https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%B2%A0%EC%9D%B4%EC%A6%88_%EC%A0%95%EB%A6%AC
경험한 사건의 확률을 통해서 경험하지 않은 사건의 발생 가능성을 예측하는 것을 기본으로 하고 있는 듯 하다.
나는 고등학교 때까지 베이즈 정리를 공부하지 못했다. 인공지능이 보편화된다면 베이즈 정리가 고등학교 교육과정에 어떻게든지 포함되어야 할 것이다.
우리가 건강검진을 받아서 특정한 질병에 대한 양성반응을 얻었을 때, 실제로 그 병에 걸렸을 확률이 가장 대표적일 것이다.
지능 모방만으로는 인공지능은 한계가 있어
인공지능의 연구에 있어서 가장 의문인 것이, 지능을 모방하는 것에 국한되고 있는 것이 아닌가 하는 점이다.
동물에게 지능이 필요하게 된 것은 움직이기 위해서였다. 뇌라는 것도 결국은 몸의 일부이다. 과연 인간의 몸을 완벽하게 흉내낼 수 있는 인공지능은 현재의 기술로서는 불가능한가? 아무래도 불가능하거나 너무나 많은 비용이 들어가기 때문에 종종의 "수학적인 인공지능"에 대한 연구를 확대하는 것으로 보인다.
사실 딥러닝이라는 기술을 통한 인공지능도 인지구조를 계층적으로 구조화한 것이고, 아무래도 베이지안 방법론도 복잡한 수학적 계산에 근거한 의사결정론일 것이다.
우리가 얻는 정보는 대부분 몸을 통해서이다. 시각이 매우 중요한 것도 사실이지만 시각만으로는 해결되지 않은 수많은 삶의 영역이 존재하는 것도 사실이다. 시각정보와 다른 감각정보가 결합되어 인간의 지능을 형성하고, 그 지능은 결국 인간의 몸과 유기적으로 결합된다. 궁극적으로는 인간의 몸을 철저하게 닮은 인공지능을 개발하는 것이 목표가 되지 않을까?