에세이 과제) 인공지능과 ICT융합공학/컴퓨터과학/신경과학의 관련성

에세이 제목:

ICT융합과 인공지능

학과: 컴퓨터공학과

학번: 20184060

이름: 안성현

목 차 -

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 본론 1. 컴퓨터 사이언스의 인공지능

2. 인공지능 개발과 효과

1) 인공 신경망 2) 인공지능이 가져온 것

3. ICT융합과 인공지능

Ⅲ. 결론

* 참고문헌

[ Ⅰ. 서론 ]

현대 사회에서는 단순히 한 분야에서 뛰어난 기량을 보이는 전문가뿐만 아니라, 서로 다른 분야의 지식을 연결해 새로운 기술을 창조할 수 있는 통섭형 인재가 필요하다. 특히 최근 각종 산업분야에서 수요가 급증하고 있는 소프트웨어 분야에 다른 분야를 접목시킬 수 있는 융합형 엔지니어가 필요하다. ICT융합공학은 컴퓨터 공학과 경영, 금융, 자동화, 생산 등을 결합해 산업과 개인 삶의 질을 높이는 학문이다. 그렇다고 모든 학문을 배우는 것은 아니고 컴퓨터 사이언스를 기반으로 다른 학문 한 개를 융합한다고 생각하면 된다. 인공지능도 이처럼 여러 가지 학문이 융합된 형태이다. 철학을 통해 지식과 지능을 정의하고 수학을 통해 인공지능을 공식적인 과학으로 도약하였다. 언어학을 통해 언어와 사고를 연결하는 법을 알았고 신경과학을 통해 인공지능 개발 초안을 짰다. 이후 컴퓨터공학을 통해 인공지능을 개발하였다. 여러 학문이 기반 됐다는 말은 인공지능이 개발된 후 여러 학문/산업에 쓰일 수 있다는 것을 의미한다. 실제로 바둑과 체스와 같은 수학적 문제를 풀 때 딥러닝이 쓰이고, 금융권에서 채무 이행할 사람들을 분류할 때 머신러닝이 쓰인다. (딥러닝과 머신러닝은 인공지능을 구현하는 여러 기술 중 하나이다.) 이로써 인공지능이 ICT융합에 많은 영향을 끼칠 것이라는 사실은 분명하다.

[ Ⅱ. 본론 ]

1. 컴퓨터 사이언스의 인공지능

인공지능은 여덟 가지 정의가 있다. 사고 과정과 추론에 관련된 정의, 행동 방식에 관련된 정의, 이상적인 성과를 기준으로 측정한 정의, 인간의 수행 능력을 기준으로 측정한 정의 등 분야에 따라 다르다.

ICT융합공학은 컴퓨터 사이언스를 기반으로 하고 있다. 앞으로의 글은 주로 컴퓨터 과학의 입장에서 인공지능을 설명한다. 또한 현대 인공지능의 개발 초안이 된 신경 과학도 내용에 포함될 수 있다. 인공지능은 ‘인지와 추론, 행위를 가능하게 하는 계산의 연구’이다. 딥러닝과 강화학습을 통해 바둑을 배운 ‘알파고’가 이세돌 9단을 이겼다는 사실은 이상적인 성과이며, 알파고가 알고 있는 것(바둑)에 주어진 일(대국)을 제대로 해냈다는 점에서 합리적이다. 바둑돌을 놓아서 이기는 경우의 수를 찾는 것은 우주의 원자 수 이상이기에 알고리즘만으로 해결 할 수 없었으나, 사고 과정과 추론이 이를 가능하게 하였다. 이 때문에 딥러닝을 불러일으킨 신경과학과 컴퓨터 공학 입장에서, 인공지능에 대한 정의는 ‘합리적 사고’와 ‘사고 과정과 추론’에 대한 정의라고 생각한다.

알파고 대국 이후에 딥러닝이 인공지능의 한 획을 그었고, 필자도 그 사실과 관련된 정의를 선택했다. 그러나 딥러닝은 인공지능을 구현하는 한 기술에 불과하다. 이번에는 그 이야기를 하기 위해 튜링 시대로 거슬러 올라가겠다.

수학자이자 엔지니어인 앨런 튜링은 ‘튜링 테스트’라는 것을 만들어 좋은 인공지능을 평가했다. 인간 조사자가 글로 쓴 질문에 대해 컴퓨터가 글로 답을 했을 때, 만일 그 답이 컴퓨터가 제출한 것인지 아니면 인간이 제출한 것인지 인간 조사자가 구분하지 못한다면 그 컴퓨터는 튜링 테스트를 통과한 것이다. 컴퓨터의 시초라고 볼 수 있는 콜로서스(Colossus)를 개발했고, 인공지능이라는 개념이 나오게 한 앨런 튜링이기에 다수의 사람들이 이 테스트에 동의하였다. 이 테스트를 하기 위해 컴퓨터는 다음과 같은 능력을 갖추어야 한다.

1. 영어를 이용한 성공적인 의사소통을 위한 자연어 처리

2. 알고 있는 또는 들은 것을 저장하기 위한 지식 표현

3, 저장된 정보를 이용해서 질문에 답하고 새로운 결론을 도출하기 위한 자동 추론

4. 패턴을 찾는 학습을 하고 새로운 데이터가 오면 학습한대로 패턴을 찾는 머신러닝

튜링 테스트의 개념이 나오고부터 인공지능은 위 네 가지의 기능을 갖춰야 했다.

그리고 딥 러닝은 머신 러닝에 속하는 한 기능/기술인 것이다.

2. 인공지능 개발과 효과 - (1) 인공 신경망

딥러닝 개발을 소개하기 전에 다른 인공지능 기술을 먼저 살펴보겠다.

‘자연어 처리’는 언어학으로부터 나왔다. 언어를 이해하려면 문장의 구조뿐만 아니라 화제와 문맥을 이해해야 한다. 지금은 그것이 당연한 말처럼 들리겠지만, 그러한 관점은 1960년대에 와서야 널리 받아들여졌다. 이러한 개념을 언어학자들이 연구하였기에, 컴퓨터 공학도가 자연어 처리를 구현할 수 있었다.

‘지식 표현’은 지식을 컴퓨터가 추론할 수 있는 형태로 집어 넣는 것을 말한다. 이 또한 상당 부분이 언어학 연구 결과에 근거한 것이다.

‘자동 추론’은 인간과 동물은 어떻게 생각하고 행동하는지를 연구한 심리학과 논리학을 근거로 개발됐다.

‘머신러닝’은 새롭게 떠오르는 데이터 사이언스의 대표 주자이다. 일반적인 프로그램은 알고리즘(문제를 해결하기 위한 절차)과 데이터(문제에 관한 자료)를 받아서 결과를 도출한다. 그러나 머신러닝은 차별화된 알고리즘으로 데이터 패턴을 찾는 방법을 터득하고, 데이터를 받으면 학습한대로 패턴을 찾는다. 엔트로피 공식을 이용한 의사결정나무 알고리즘, 유클리드 거리 공식을 이용한 Kmeans알고리즘, 연관분석 공식을 사용하는 apriori알고리즘이 대표적인 예시이다. 위의 공식으로 데이터의 무질서도, 데이터 간 거리, 데이터 연관성을 알 수 있고 이것들이 곧 데이터의 패턴이다. 이러한 머신러닝은 주로 데이터를 분류하기 위해 사용된다. 하지만 고양이와 개를 분류하기 위해 패턴을 찾는다고 생각해보자. 이 두 동물을 정확히 나누는 특징을 찾기는 쉽지가 않다. 세모가 많이 모여 있고 네모도 많이 모여 있으면 생긴 모양이 명확히 다르니까 무질서도가 낮은 방향으로 처리하면 된다. 하지만 고양이, 개가 똑같이 많이 모여 있는데, 개같이 생긴 고양이, 고양이같이 생긴 개가 보이면 무질서도 검사부터 제대로 할 수가 없다. 어떤 프로그램은 모두 개로 착각해서 무질서도가 0이라고 할 수도 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 딥러닝이라는 개념이 나왔다. 딥러닝에서는 인간과 비슷한 방법으로  데이터를 학습한다. 아기가 개와 고양이를 구분할 때 그들의 특징을 파악하지는 않는다. 개를 많이 보았으니 개인 것을 알고, 고양이를 많이 보았으니 고양이인 것을 아는 것이다. 인간의 두뇌는 감각 신호를 행동으로 연결하고 이 연결을 기억으로 목록화한다.

이 연결은 뇌신경세포(뉴런)가 형성한다. 즉 위에서 감각 신호는 많은 개를 본 것이고 ‘저렇게 생긴 것은 개고 이렇게 생긴 것도 개야’같은 생각의 행동이 이루어진다. 이후 이 생각이 기억 속에 남게 된다. 이러한 과정을 기술적으로 구현해낸 것이 ‘인공 신경망’이다. 뉴런을 모방한 인공 신경망을 통해 데이터를 받아서 학습으로 연결하고 이렇게 연결된 것들을 저장하면 인간처럼 생각할 수 있다고 신경과학자들은 생각하였다. 이러한 학습이 약한 인공지능(특정 문제를 해결하는 지능)에서 놀라운 성과를 보여 오늘날 알파고를 가능하게 했다. 하지만 이러한 발전에도, 우리는 인식 공정의 실제 작동 방식을 그다지 이해하지 못하고 있다. 누군가 ‘인공지능이 의식을 가질 수 있는가?‘ 라고 묻는다면 이는 답할 수 없다는 것이다. 데카르트의 명언 중 ’

‘나는 생각한다. 고로 존재한다.’는 자아를 아는 것이 곧 의식이 있다고 표현한 것이다. 사람이 어떻게 자아를 가지는지 뉴런으로 이해하지 못하기에 기계가 의식을 가졌다고 말할 수 없는 논리이다. 이는 앞으로 과학자들이 헤쳐 나가야 할 숙제이다. 이 숙제가 끝나면 강한 인공지능(사람과 같은 지능) 시대가 도입될 수 있다.

2. 인공지능 개발과 효과 - (2) 인공지능이 가져온 것

2차 세계대전 독일군의 암호를 해독한 ‘콜로서스’ 기계는 앨런 튜링이 만든 이 시대 최초의 컴퓨터이다. 당시 독일군의 암호는 24시간마다 바뀌었는데 연합군의 수학자들은 이 암호를 일일이 손으로 풀어낼 수밖에 없었다. 하지만 변하는 암호를 기계가 계산하도록 설계한 것이 성공하면서 독일군의 전달된 명령을 파악할 수 있었고, 이는 연합군이 전쟁에 승리한 계기가 되었다. 이 기계가 ‘콜로서스’이다. 전쟁이 끝난 후 학자들은 이 기계를 보면서 컴퓨터가 인간보다 뛰어날 수 있다는 사실에 놀라게 된다. 또한 컴퓨터가 지능을 갖고 있다면 엄청난 변화가 일어날 것이라고 예상하며 인공지능에 관심을 갖게 되었다. 최초의 프로그래머인 에이다(ada)는 기계가 체스를 두거나 음악을 작곡할 수 있을 것이라고 예측했다.

인공지능의 기반 학문은 수없이 많지만, ‘콜로서스’에 관한 컴퓨터 과학이 인공지능에 대한 관심을 가져왔다고 볼 수 있다. 그렇다면 역으로 인공지능이 컴퓨터 과학에 가져온 것은 무엇일까?

60년의 컴퓨터 과학 역사에서 주된 연구 주제의 강조점은 알고리즘(문제를 해결하기 위한 절차)이었다. 그러나 인공지능의 최근 일부 성과에 의하면 자료에 적용하는 알고리즘을 까다롭게 선택하는 것보다는 그 자료 자체에 신경을 쓰는 것이 더 합당하다. 예를 들어 영어 문장을 번역한다고 가정했을 때 ‘plant’를 식물로 해석할지 공장으로 해석할지는 기계학습으로 해결할 수 있지만, 사람이 일일이 문장 속의 단어에 이름표를 붙어주는 전처리 알고리즘이 필요하다고 한다. 하지만 (plant, works, industrial)-산업 중심, (flora,plant,life)-꽃 중심 같이 말뭉치를 만들어 단어 자체를 신경쓰고 기계학습을 하면 완전한 번역이 가능하다. 사용 가능한 텍스트의 양이 수백만 단어에서 수십억 단어로 증가함에 따라 말뭉치가 늘어나고 더 효과를 볼 수 있다는 점은 놀라움을 금치 못한다.

또 다른 예로 사진의 구멍들을 메우는 문제를 논의했다. 단체 사진에서 전 애인의 모습을 포토샵으로 지우되, 지워서 생긴 구멍을 배경에 어울리는 무언가로 채워야 한다고 하자. 이 때 한 개발자는 구멍에 어울리는 모습을 찾아내는 간단한 알고리즘을 정의했다. 1만장의 이미지만 이용했을 때는 알고리즘의 효과가 좋지 않았지만 200만장이 넘어서부터 효과가 크게 증가함을 발견했다.

이러한 연구는 문제를 해결할 때, 하드코딩된 지식 공학보다 학습 기반 방법들이 더 효율적일 수도 있다는 결론을 내게 하였다. 인공지능의 발전이 컴퓨터 과학을 바꾼 것이다.

3. ICT융합과 인공지능

서론에서 인공지능이 산업/학문에 쓰인다는 것이 곧 ICT융합과 관련이 있다고 언급했다. 사실 (인공지능 활용 - 컴퓨터 과학이 만든 한 기술이 산업에 쓰인다)라는 의미와 (ICT융합 – 컴퓨터 공학을 기반으로 산업과 융합한다)라는 의미는 거의 유사하다. 이번 본론3에서는 실제 인공지능으로 ICT융합이 된 예시를 살펴 보겠다.

1. 인공지능과 자동차: 2005년 DARPA에서 Stanley라는 이름의 무인 조종 로봇 차량이 모하비 사막의 거친 지형을 22mph로 달려서 132마일 코스를 1등으로 완주했다.

2. 인공지능과 항공사: 항공사 United Airlines는 항공권 예약을 위해 전화를 건 고객과의 대화 과정 전체를 자동 음성 인식 및 대화 관리 시스템으로 진행한다.

3. 인공지능과 의료: 인공지능 시스템 IBM왓슨은 빅데이터를 기반으로 암 환자 진료, 유전체 분석, 임상 시험 환자 매칭 등의 서비스를 제공하고 있다. 이러한 세 가지 서비스 모두 복잡한 의료 데이터를 분석해서 의학적 통찰력을 증가시켰다.

본론3에 추가하지는 않지만 앞에서 언급한 기계 번역과 이미지 처리 또한 산업에서 유용하게 쓰이는 기술이다.

[ Ⅲ. 결론 ]

지난 10년간 인공지능이 더욱 빠르게 발전했다. 특히 구글이 발표한 딥러닝 모델 알파고는 인공지능을 모르는 세계 각국의 시민들을 놀라게 했다. 이는 인공지능 실험과 접근 방식 비교에 많은 기여를 한 과학자들과 공학도, 그리고 사람의 지능과 심리, 언어에 대해 많은 연구를 한 학자들이 있었기에 가능했다. 많은 분야에서 인공지능을 발전시킨 만큼 미래에 많은 분야가 같이 성장할 것이라고 짐작된다. 필자는 ICT융합을 기반으로 한 컴퓨터 과학 입장에서 글을 썼기에, 기술적 내용과 산업 속 긍정적 효과를 많이 제시하였다. 많은 사람들이 이러한 공학적인 내용뿐만 아니라 사회과학적인 인공지능 에쎄이도 살펴보았을 때, 기술과 시민의 동반 발전이 이루어질 것이라 생각한다. 사람들에게 유익한 방향으로 인공지능이 변화시킬 산업의 미래를 꿈꾼다.

* 참고문헌

인공지능1_Novig 3판 1장

인공지능이 의식을 가질 수 있는가.pdf

순천향대학교 빅데이터공학과 ‘데이터마이닝’ 수업 자료