다국 어로 볼 수 있는 목장드림뉴스.

인공지능(Artificial Intelligence)은 오랫동안 생소했으나 이제는 현실이 되어 뉴스에 자주 언급되는 인공지능(人工知能, 영어: artificial intelligence, AI)은 사람의 뇌가 아닌 기계로부터 만들어진 진다. 박동현 기자l승인2019.02.01 15:11

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▲ 동시에 소통하는 지구촌. 페북 메시를 하다보면 지구의 거리 개념이 없어진다.

인터넷신문 목장드림뉴스(http://www.penews.co.kr)는 인공지능과(A.I)을 이용하여, 뉴스 접근의 '사역 범위' 글로벌화를 진행 중이다. 뉴스 발행처가 있는 한국어를 기본 중심으로, 중국어, 일본어, 영어,(글로벌/아프리카) 스페인, 포르투갈,(중-남미) 캄보디아 인도네시아 베트남(아세아)의 자국 언어로 뉴스를 구독 할 수 있게 했다.

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브라질 등 중미에서는 포르투갈어로, 목장드림뉴스 기사를 읽을 수 있고, 더 내려가 남미 볼리비아에서는 한국파송 선교사가 자신의 현지 동역자가 한국어를 못하는데 스페인어로 기사를 읽어, 감사 하다는 메시지를 보내오기도 했다.

영화 '드론 전쟁'은 아프가니스탄이나 파기스탄 등 탈레반 [Taliban] 본거지에 미군이 침투하지 않고, 미국본토 특수지역 컨테이너 박스 작업공간에서 공격현지를 영상 모니터로 보면서 공격목표 지역 3000m 성공에 떠있는 공격형 트론에 폭격 명령하면 레이저 등으로 목표물을 확인, 오차 없이 공격하는 장면이 반복해서 나온다. 이 영화는 실화를 바탕으로 제작되었다는 자막도 뜬다.

▲ 인공지능과 난처한 대화

또한 기자의 손자가 초등학교 3학년 일 때, 기자의 스마트 폰에 구굴의 ‘어시스턴트’(비서) 어플을 설치 해주었다. 어플를 켜고 말로 하면 무엇이든지 찾아준다. ‘지금 내가 어디에 있니’ 말했더니 목장드림뉴스 빌딩 위치를 찾아 주었다. 비용이 안 들면서 편리하게 사용할 수 있는 인공지능 서비스가 늘어난다.

한편,(나무위키 참고) 인공지능(Artificial Intelligence)은 생활에서 오랫동안 생소했으나 이제는 현실이 되어 뉴스에 자주 언급되는 인공지능(人工知能, 영어: artificial intelligence, AI)은 사람의 뇌가 아닌 기계로부터 만들어진 지능을 말한다. 컴퓨터 공학에서 이상적인 지능을 갖춘 존재, 혹은 시스템에 의해 만들어진 지능, 즉 인공적인 지능을 뜻한다. 일반적으로 범용 컴퓨터에 적용한다고 가정한다.

A.I 용어가 처음 등장한 때는 1956년에 미국 다트머스에서 마빈 민스키, 클로드 섀넌 등 인공지능 및 정보 처리 이론에 지대한 공헌을 한 사람들이 개최한 학회에서 존 매카시가 이 용어를 사용하면서부터이다.

하지만 인공지능이라는 개념 자체는 훨씬 예전부터 있었다. 예를 들면, 앨런 튜링이 ‘생각하는 기계’의 구현 가능성과 튜링 테스트를 제안한 것은 1950년의 일이며, 최초의 신경망 모델은 1943년에 제안되었다.

그리고 당연하지만 이런 일에 관심을 가진 것은 서방뿐만이 아니라 러시아 역시 아나톨리 키토프 박사가 본인의 저서 "붉은 서"에서 "ЕГСВЦ(Единой централизованной томатизированной системы управления народным хозяйством страны 국가(계획)경제 네트워크 중심적 통제체계)" 라는 것을 제시하였는데, 이는 컴퓨터 네트워크화를 통한 더 나은 계획 경제 체제와 사회의 추구를 목표로 삼은 이론이었다.

이것을 소련 컴퓨터 공학자 빅토르 글루쉬코프가 더욱 개량한 것이 바로 OGAS(ОГАС-Общегосударственная автоматизированная система учёта и обработки информации, 전연방자동정보처리체계) 계획이다.

인공지능의 역사는 20세기 초반에서 더 거슬러 올라가보면 이미 17~18세기부터 태동하고 있었지만 이때는 인공지능 그 자체보다는 뇌와 마음의 관계에 관한 철학적인 논쟁 수준에 머무르고 있었다. 당시에는 인간의 뇌 이외에는 정보처리기계가 존재하지 않았기 때문이다.

그러나 시간이 흘러 20세기 중반부터 본격적으로 컴퓨터 발달 혁신의 물줄기가 터지기 시작하면서 이거 잘하면 컴퓨터로 두뇌를 만들어서 우리가 하는 일을 시킬 수 있지 않을까? 라는 의견이 제시되었고 많은 사람들이 그럴듯하게 여겨 빠른 속도로 인공지능은 학문의 영역으로 들어서기 시작했다.

20세기 중반에도 인공지능 연구는 자연어 처리나 복잡한 수학 문제를 해결하는 등 정말로 인간만이 할 수 있는 영역에 있던 문제들도 컴퓨터로 착착 해결할 수 있었던 상당히 혁신적인 연구였으며, 많은 관심을 받고 지속적으로 연구가 이루어진 분야이다.

당연히 AI 산업은 이미 1980년도에 10억불 규모의 시장을 형성할 정도로 큰 분야였으므로 과거에 이런저런 이유로 관심이 없었다 던가 실용화가 되지 않았다는 것은 어불성설이다.

다만 아무래도 당시의 정보처리 능력의 한계와 정보량의 부족, 그리고 이런저런 이유로 연구자금지원이 중단되는 트러블과 특히 1969년도에 Marvin Minsky와 Seymour Papert가 "Perceptrons"이라는 책을 출간하면서 지적한 단일 계층 신경망의 한계로 인해 1970년대에 한 동한 인기가 시들시들 하기도 했었다.

이 문제는 1980년도에 다층 신경회로망이 도입되면서 해소되었지만 정보처리 능력의 한계와 해소되기까지는 더 시간이 필요했다.

▲목장드림뉴스 영어 화면이다.

이후 1974년도에 제시된 역전파 알고리즘, 전문가시스템의 성장과 1980년도에 신경망 이론에 대한 연구가 다시 재개되면서 많은 연구가 있었지만 여전히 성장이 지지부진하여 큰 실망을 안겨주기도 했다.

문자인식이나 음성인식 등의 가시적인 성과가 있는 분야도 있었지만 대화 인공지능 등의 개발 실패 등, 눈앞의 목표를 달성하지 못하는 경우도 많았기 때문인데, 심지어 이런 부분은 2010년도 이후에 나타난 여러 가지 대화 인공지능도 인간과 대화를 한다고 보기는 어려운 수준 이였다.

이 때문에 1990년도 이후부터 인공지능의 목표는 인간지능의 구현이라는 막연히 넓은 목표에서 문제해결과 비즈니스 중심으로 더 신중하고 좁은 분야가 되었으며, 그제서야 때맞춰 나타난 하드웨어의 성장을 업고 더 성공적인 분야가 될 수 있었다.

21세기 이후로는 2006년 제프리 힌튼geoffrey hinton, 1947~ 교수에 의해 딥러닝 논문이 발표되어 불가능이라 여겨졌던 비지도 학습방법이 가능해졌고 이미 몇 가지 분야에서는 인간의 수준을 뛰어넘은 결과물이 속속 나타나고 있다.

▲ 증국어 화면이다.

알파고 이외에도 2017년 현재의 인공지능은 사람의 능력과 비교하여 얼굴 인식율이 더 높거나 사물을 더 잘 인식하는 결과를 나타내고 있어, 약인공지능 분야에서는 빠른 속도로 사람의 능력을 추월할 수 있다는 의식이 확산되고 있다.

그러나 이 역시 기존의 패러다임에서 무언가 혁신적인 변화가 있었다기보다는 그냥 원래 있던 게 우수하게 개량되어 실용화가 된 수준이라는 관점도 많다. 왜냐하면 막상 본래 목표로 했던 두뇌 구현에 관한 연구는 제한적으로 진행 되고 있으며, 지금도 별다른 진전이 없기 때문이다.

지금까지도 뇌의 작동 원리에 대한 연구 수준은 뉴런의 동작이나 뇌 부위별 역할, 혹은 상관관계를 알아내는 정도로, 두뇌 분석의 기초가 될 신경 회로에 대한 연구마저도 이제 막 시작 된 상황이기 때문에 인공신경망의 모티브가 된 점만 빼면 아직까지는 인공지능 분야와의 실질적인 접점이 별로 없다. 인공지능이 굳이 신경망 구조로 구현 되어야할 이유가 없기도 하고. 간혹 인공지능과 로봇을 혼동, 혼용하는 사람들도 있는데 따로 두고 생각해야 한다.

인공지능이라는 분야가 대중들과 가까워진 시기가 상당히 최근의 일이고 미디어에서 보여주는 로봇들이 대부분 당연한 듯이 인공지능을 탑재하고 나오는 경우가 많지만 인공지능은 어떤 정보를 받아서 해석하여 결과를 출력하는 등 정보처리의 문제고 로봇은 어떤 부위의 구동기를 제어해서 어떤 식으로 시스템을 물리적으로 제어할 것인가와 같은 하드웨어 차원의 문제다.

알파고처럼 컴퓨터 안에서만 돌아가는 인공지능과, 단순 알고리즘과 제어 프로그램에 의해 움직이는 협업로봇이 존재하듯이 이들은 서로 긴밀하게 묶여있는 분야가 아니고 상호보완의 관계다.(일부는 나무위키 백과를 인용했다)


박동현 기자  p7650100@hanmail.net
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