인공지능(Artificial intelligence) 이란 무엇인가 그리고 에이전트 (Agents)

이번 글에서는 인공지능의 개념에 대해 알아보려 합니다. 인공지능 하면 아마도 알파고가 가장 먼저 떠오르지 않을까 싶습니다. 또는 아이언맨, 어벤저스에서 나온 자비스, 프라이데이가 그리고 좀 더 구식으로 가자면 터미네이터나 인터스텔라에 나오던 직사각형 모양의 로봇 타스도 떠오릅니다. 

 

이들은 스스로 생각하고 학습하고 판단합니다. 그렇다면 인공지능이란 '컴퓨터에서 인간과 같이 사고하고 생각하고 학습하고 판단하는 논리적인 방식' 이라는 사전적 정의처럼 '사람처럼' 이 인공지능일까요? 또는 객관적 사실을 바탕으로 철저히 사람의 감성을 배제한 이성적인 생각과 행동을 하는 것이 인공지능일까요?

 

인공지능의 관점을 이렇게 4가지로 분류 할수 있습니다. 인간처럼 생각하는, 이성적으로 생각하는, 인간처럼 행동하는, 이성적으로 행동하는,  이 4가지 관점에 대해 알아보도록 하겠습니다.

 

 

Thinking humanly

 

사람이 어떻게 생각하는지를 정의하고 하드웨어, 소프트웨어를 통해 사람을 모방하는 것입니다. 자아성찰, 심리실험, 뇌영상을 통해 사람이 어떻게 생각하는지를 정의하고 이를 하드웨어와 소프트웨어를 통해 구현하는 것이 되겠습니다. 

 

 

유명한 심리실험중 하나인 마시멜로 실험은 4살 배기 아이들을 대상으로 눈앞에 마시멜로 하나를 보여주며 '조건'을 제시합니다. 15분 동안 이 마시멜로를 먹지 않고 기다린다면 원하는 만큼 마시멜로를 주겠다고. 어떤 아이는 눈앞의 유혹을 참지 못하고 눈앞의 마시멜로를 먹어버리고 다른 아이는 15분을 기다려 더 많은 마시멜로를 얻게 됩니다.

 

 

 

실험의 결과는 15분 동안 기다린 아이들이 통계적으로 S.A.T에서 높은 점수를 얻었다 입니다. 하지만 우리는 인간답게 생각해! 를 어떻게 정의할 수 있을까요. 유혹을 참지 못하는 것이 인간적? 기다리는 것이 인간적? 

 

인간처럼 생각해는 어떤 기준을 통해 정의하기 어려운 추상적인 개념입니다. 그리고 인간처럼 생각해 란 꼭 사람의 'mind' 또는 'brain'을 모델로 해야 는 것인지도 헷갈리기 시작합니다. 

 

그리고 운이 좋게 인간답게 생각하는 인공지능을 개발했다고 가정합시다. 이 시스템을 인간답게 생각하는 인공지능이 맞는지 어떻게 입증할 수 있을까요? 

 

기계가 생각할수 있느냐의 문제는 잠수함이 수영을 할 수 있느냐의 문제와 같다 - Edsger Dijkstra.

 

 

Acting humanly

 

인지 작업에서 인간과 구분할 수없는 행동이라고 사전적 정의가 나와있습니다. 무슨 말인지 어렵게 설명해 놓았지만 아마도 기계가 사람처럼 행동해서 우리는 이게 기계인지 사람인지를 알아차릴 수 없다는 뜻이겠죠.

 

인간답게 행동하는 몇가지 경연들이 있습니다. 

 

튜링 테스트 

기계가 인간과 얼마나 비슷하게 대화할 수 있는지를 기준으로 기계에 지능이 있는지를 판별하고자 하는 테스트입니다. 사람 H가 컴퓨터 X를 심문해봅니다. 너 인간이니? 뭐 이런 식으로 여러 질문을 던져 어떻게 대답하는지를 확인합니다. H는 X가 컴퓨터라고 확신할 수 없습니다. X는 정말 사람같이 행동하는 인공지능임이 밝혀졌습니다. 

 

뢰브너 상

튜링 테스트와 마찬가지로 내가 대화하고 있는 상대가 컴퓨터인지 사람인지를 평가해 가장 사람다운 컴퓨터에게 상을 수상하게 됩니다. 심사위원은 사람 또는 컴퓨터와 대화하게 됩니다. 이 예리한 심사위원은 컴퓨터를 밝혀내기 위한 질문을 통해 컴퓨터들이 엉뚱한 대답이나 모순되는 대답을 내놓게 유도함으로써 컴퓨터인지 밝혀내는 것은 어렵지 않습니다. 하지만 가장 인간다운 컴퓨터, 또는 가장 인간다운 인간을 찾아내는 것 아주 어려운 문제입니다. 사람이면서 사람이 아닌 척 할 수도 있고, 사람임을 확신시키기 위한 무리한 시도가 오히려 의심을 불러올 수도 있기 때문입니다. 

 

Thinking ractionally

 

영화에서 빌런과 전투중 인공지능은 가끔 팩폭을 날려 늘 감성적으로 낮은 확률의 무모한 도전을 시도하는 주인공과 대립하는 경우를 많이 봤을 것입니다. 말 그대로 이성적, 객관적, 논리적 생각을 하는 것입니다. 사고의 방식 또는 올바른 생각을 체계화하는 방식으로서 논리적으로 반박할수 없는 추론 프로세스를 가지고 있으며 이러한 방식은 사실 인간의 행동과는 무관한 비인간? 이라고도 할 수 있습니다. 

 

예를 들어 가장 대표적인 논리적 추론 방법 중 하나인 3단 논법을 보겠습니다. 

 1. 모든 인간은 도덕적이다.

 2. 소크라테스는 사람이다.

 3. 그러므로 소크라테스는 도덕적이다.

 

하지만 이런 사고방식은 3가지 측면에서 어려움이 있습니다. 

 

 1. 비공식적인 지식이나 정보를 코딩화 하는 문제

일종의 노하우가 비공식적인 지식이나 정보에 해당합니다. 예를 들면 엄마의 손맛? 과 같은 쉽게 수치화할 수 없는 것들이죠. 엄마한테 배운 대로 똑같이 따라 해도 엄마가 해준 그 맛이 안 납니다. 레시피에 정확히 정량화되고 수치화되어 있는 대로 하더라도 아마 양념을 넣는 타이밍, 불의 세기, 재료의 신선도들 예상치 못한 변수에 따라 맛에 영향을 주게 됩니다. 하지만 우리 엄마들은 경험에 의해 이 변수들을 예상하고 이에 맞게 대처를 해 맛있는 엄마의 요리가 완성되게 됩니다. 이러한 엄마의 노련하고 숙련된 경험을 어떻게 수치화, 정량화, 규칙화할 수 있겠습니까. 

 

 2. 불확실성을 다루는 문제 

 

스포츠의 신인드래프가 이 경우에 해당합니다. 스포츠 팀들은 본인만의 시스템과 축적된 데이터에 의해 선수를 선발하는 기준이 있습니다. 하지만 이 기준은 역시 이성적, 논리적, 객관적 자료이지만 늘 예상된 결과를 얻지 못합니다. 

 

KBO 2005년 드래프트에 유명한 류거나라는 말이 있습니다. 롯데는 2004년 꼴등을 하며 2라운드 1순위 지명순위를 얻게 되었는데 그 당시 

뽑을 수 있던 선수가 류현진 선수와 나승현 선수가 있었습니다. 처음에는 류현진으로 내정했다가 결국 나승현을 지명하게 됩니다. 아마도 류현진 선수의 토미존 수술 이력이 걸려 조금 더 건강한 나승현 선수를 뽑았을 것입니다. 하지만 이후의 결과는 굳이 말하지 않아도 어떻게 되었는지 다들 아실 것입니다. 

 

김현수 선수, 양의지 선수의 경우 한 명은 지명도 받지 못했고 한명은 하위 라운드에 뽑혔습니다만 현재 둘의 위상은 역시 다들 아실 것입니다. 그렇다면 이렇게 선수를 잘 뽑는 두산의 상위 지명 결과를 보자면 김명제, 서동환, 성영훈 등 실패의 경우도 있습니다. 

 

Acting Rationally

 

이성적으로 행동하는 것이란 주어진 목표를 이루기 위해 정해진 대로 움직이는 것입니다. 우선적으로 

 

1. 목표 설정

2. 주변 환경과 상황을 인지하는 능력

3. 주어진 목표에 맞게 행동하는 능력

4. 합리적일 수 있는 능력 

 

을 토대로 이성적으로 행동하게 됩니다. 정해진 대로만 행동하면 되기 때문에 생각을 할 필요가 없습니다. 자율주행 또는 무인 드론 같은 경우에 이에 해당합니다. 생각을 배제하고 주어진 대로만 행동하면 되기 때문입니다. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

그런데 말이죠 일단 위 사진을 보시죠 이것은 자동차 써모스탯으로 열을 받으면 스프링이 변형되어 아랫부분이 길게 빠지게 되어 자동차 내부 냉각 순환통로를 열었다가 막았다가 합니다.

 

이 써모스탯은 분명히 

1. 목표 설정

2. 주변 환경과 상황을 인지하는 능력

3. 주어진 목표에 맞게 행동하는 능력

4. 합리적일 수 있는 능력 

 

에 맞게 행동합니다. 그렇다면 이 써모스탯은 인공지능이라 할 수 있을까요?

즉 인공지능이란 우리에게 유용한 직원이 될 수 있는가? 또는 그냥 시키는 대로만 하는 쿨한 직원인가를 고려해 봐야는 것입니다. 

 

이번 글에서 인공지능이란? 이란 주제로 어떻게 행동하는 것이 인공지능이냐에 대한 관점을 살펴보았습니다. 사람다운 게 인공지능인지 기계적인 게 인공지능인지 쉽게 정의할 수 없는 문제입니다. 다음 글에서는 여러 가지 유형의 인공지능 에이전트에 대해 알아보겠습니다