진짜 AI는 '인간상식'을 학습할 수 있을 때 가능

 

실제 AI, 즉 인간의 지능과 행동을 모방할 수 있는 인공지능은 AI 연구 분야에서 매우 논란이 많은 주제이다. 일부 전문가들은 "인간 상식"이 진정한 AI에 필요한 요소라고 믿는 반면, 다른 전문가들은 기계에서 복제하는 것이 필요하지 않거나 심지어 가능하지 않을 수 있다고 주장한다. 상식 지식을 이해하고 활용할 수 있는 AI를 개발하는 것은 어려운 과제이며, 현재 이를 달성하기 위한 다양한 접근법에 대한 연구가 진행 중이다.

인간과 유사한 상식으로 AI를 만드는 한 가지 접근법은 기계 학습 기술을 사용하여 인간 지식과 행동의 대규모 데이터 세트에서 AI 모델을 훈련시키는 것이다. 여기에는 상식적인 추론과 이해의 예를 포함하는 책과 웹사이트, 이미지 및 비디오의 텍스트와 같은 것들이 포함될 수 있다. 이 데이터에 대한 훈련을 통해 AI는 패턴을 인식하고 인간이 만든 것과 유사한 추론을 만드는 것을 배울 수 있다.

또 다른 접근법은 OWL 또는 RDF와 같은 지식 표현 언어를 사용하여 상식 지식을 AI 시스템에 명시적으로 프로그래밍하는 것이다. 이를 통해 AI가 광범위한 지식에 접근할 수 있지만, 지식 기반을 만들고 유지하기 위한 상당한 노력도 필요하다.

마지막으로, 인간이 하는 것과 유사하게 물리적 세계와의 상호 작용에서 상식을 배울 수 있는 AI 시스템을 개발하는 연구자들도 있다. 이러한 접근 방식은 로봇이 필요한 모든 정보를 프로그래밍하지 않고 시행착오를 통해 세상에 대해 학습하도록 개발되고 있는 로봇 분야에서 볼 수 있다.

전반적으로 인간과 같은 상식으로 AI를 만드는 것은 다양한 접근 방식과 기술의 조합이 필요한 복잡하고 지속적인 작업이다.

인간과 같은 상식을 가진 AI를 만드는 또 다른 접근법은 인간과 유사한 방식으로 세상을 표현하고 추론할 수 있는 AI 아키텍처의 개발을 통한 것이다. 여기에는 인간 마음의 구조와 기능을 시뮬레이션하려는 인지 아키텍처, 신경망과 상징적 추론 방법을 결합하는 신경-상징 아키텍처 등의 아키텍처가 포함된다.

또한, 연구원들은 인간 상식의 중요한 측면인 자연어를 이해할 수 있는 AI 시스템을 개발하고 있다. 이것은 파싱, 의미 분석 및 대화 관리와 같은 자연어 처리(NLP) 기술을 통해 달성될 수 있다. 자연어를 이해함으로써 AI 시스템은 보다 자연스럽고 직관적인 방식으로 인간과 상호 작용할 수 있으며, 텍스트 기반 소스에서 지식과 의미를 추출할 수도 있다.

마지막으로, 일부 연구자들은 가상 에이전트와 가상 세계의 사용을 탐구하여 시뮬레이션된 환경과의 상호 작용을 통해 상식을 배울 수 있는 AI 시스템을 만들고 있다. AI를 광범위한 상황과 도전에 노출시킴으로써, 인간이 하는 것과 유사한 방식으로 추론을 하고, 원인과 결과를 이해하고, 새로운 상황에 적응하는 것을 배울 수 있다.

 요약하면, 인간과 같은 상식을 가진 AI를 만드는 것은 기계 학습, 지식 표현, 인지 과학, 자연어 처리 등 다양한 학문적 접근이 필요한 복잡한 작업이다. 많은 기관과 연구자들이 추진하고 있는 활발한 연구 분야이며, 시간이 지남에 따라 지속적으로 발전할 것으로 보인다.