인공지능 에 대한 오해 - 테크 홀릭 
 승인 2016 . 12 . 14 09 : 30 
 인공지능 기술 은 계속 진화 하 고 있 다 . 가까운 미래 에 는 자동 운전 차량 과 완벽 한 번역 도구 가 등장 할 것 이 라는 기대감 을 주 고 있 다 . 그 뿐 아니 라 다른 한편 으로 는 인간 이 하 는 작업 대부분 을 빼앗기 는 게 아닐지 , 인공지능 폭주 를 멈출 수 없 게 될 위험 은 없 는지 등 인공지능 진화 를 경계 하 는 목소리 도 있 다 . 인공지능 에 대한 오해 와 진실 은 뭘까 . 
 일단 인공지능 ( artificial intelligence ) 이 란 컴퓨터 에 정보 를 주 는 방법 을 총칭 하 는 것 이 다 . 좋 은 것 과 나쁜 것 으로 구별 할 수 있 다 . 여기 에선 좋 다는 건 목표 에 도달 하 기 위해 가장 가능 성 이 높 은 행동 을 취하 는 것 . 응용 분야 로 는 추론 과 학습 , 계획 , 지각 , 언어 , 로봇 기술 등 을 들 수 있 다 . 
 인공지능 에 대한 일반 적 오해 는 인공지능 이 특정 기술 이 라고 생각 하 는 것 . 인공지능 은 컴퓨터 에 지능 을 부여 하 기 위한 연구 를 총칭 한다 . 그런데 인공지능 을 특정 기술 처럼 말 하 는 건 마치 물리학 을 증기 기관 이 라고 말 하 는 것 과 같 은 오류 다 . 
 그렇 다면 인공지능 은 사회 에 어떤 이점 을 줄까 . 문명 의 이기 는 모든 인간 의 지성 이 만들 어 낸 산물 이 다 . 모든 문명 을 위한 이기 가 가진 목적 은 인간 의 능력 확장 . 인공지능 은 지성 이 라는 인간 의 능력 을 확장 하 는 것 이 다 . 인간 의 가치 에 대한 이해 를 더 좋 게 만들 어 주 는 역할 을 하 는 것 이 다 . 
 여기 에서 오해 는 인공지능 이 비 인간 적 이 라고 말 하 는 것 이 다 . 악의 적 시나리오 를 보 면 인공지능 을 잘못 된 방법 으로 사용 하 면 로봇화 , 감시 화 가 진행 되 어 인공지능 에 의해 만들 어 진 제어 된 경제 가 태어날 것 이 라고 생각 하 기 쉽 다는 것 이 다 . 하지만 인간 의 지성 을 확장 하 는 유력 한 수단 이 인공지능 이 며 인공지능 은 잘 설계 되 어 있 는 한 훨씬 큰 가치 를 제공 한다 . 예 를 들 어 다른 언어 를 사용 하 는 사람 끼리 인공지능 을 이용 해 실시간 으로 의사소통 을 할 수 있 는 상황 은 비 인간 적 인 게 아니 라 상당히 인간 적 이 라고 말 할 수 있 다 . 
 또 다른 오해 는 인공지능 이 불 평등 을 촉진 시킨다는 것 이 다 . 업무 자동화 가 진행 되 면 부 가 소수 에게 집중 될 가능 성 은 확실히 있 다 . 하지만 인공지능 이 개인 이나 작 은 그룹 간 협업 을 활성 화 할 수 있 고 대 기업 에 일자리 를 구할 필요 가 없 어 지 는 장점 같 은 게 생길 수 도 있 다 . 
 인공지능 을 말 할 때 빼놓 을 수 없 는 게 머신 러닝 , 기계 학습 이 다 . 기계 학습 이란 경험 을 기반 으로 컴퓨터 성능 을 높이 는 방법 을 탐구 하 는 인공지능 기술 중 하나 다 . 여기 에서 기계 학습 은 인공지능 을 대체 할 새로운 분야 처럼 생각 하 는 경우 가 있 다 . 기계 학습 은 인공지능 구현 을 위한 기술 인 만큼 당연히 인공지능 기술 을 대체 하 는 게 아니 다 . 기계 학습 은 1950 년 앨런 튜링 이 논문 을 낸 이후 인공지능 연구 에서 항상 중심 이 된 기술 로 인공지능 을 위한 연구 되 는 기술 중 하나 인 것 이 다 . 
 또 신경망 은 뇌 에 있 는 신경 세포 특성 을 모델 로 고안 한 컴퓨터 시스템 . 신경망 은 수많 은 유닛 으로 구성 되 어 있 다 . 각각 입력 을 받 거나 출력 을 보낼 수 있 다 . 출력 은 입력 가중 화 형태 를 취하 고 유닛 끼리 연결 되 어 링크 가중치 가 경험 에 의해 수정 되 는 게 관건 이 다 . 
 일반 적 인 오해 는 신경망 은 새로운 종류 의 컴퓨터 로 생각 한다는 것 이 다 . 신경망 은 인간 의 뇌 뉴런 을 모델 로 만든 계산 시스템 으로 신경망 차제 는 범용 컴퓨터 에서 구현 된다 . 또 신경망 이 뇌 처럼 작동 한다고 생각 하 기 도 하 는데 실제로 뇌 뉴런 은 인공지능 신경망 에서 사용 하 는 단위 만큼 단순 하 지 않 다 . 뇌 신경 세포 는 다양 한 종류 가 있 고 시간 에 따라 연결 도 변화 한다 . 
 요즘 주목 받 는 딥 러닝 은 다층 구조 를 갖춘 신경망 을 이용 한 머신 러닝 기법 중 하나 다 . 딥 러닝 은 이미지 인식 과 음성 인식 분야 에서 중요 한 기술 도 단번에 유명 해졌 다 . 이런 이유 로 마치 딥 러닝 이 머신 러닝 을 대체 할 새로운 기술 인 것 처럼 생각 하 기 도 하 지만 오해 다 . 딥 러닝 은 머신 러닝 의 일종 이 다 . 딥 러닝 자체 는 20 년 전 부터 존재 했 지만 알고리즘 과 모델 개선 , 대량 데이터 를 모을 수 있 는 환경 이 갖춰 지 면서 최근 기술 적 으로 크 게 발전 한 것 이 다 . 
 또 강한 인공지능 과 약한 인공지능 이 라는 표현 을 쓰 기 도 한다 . 이건 원래 약한 인공지능 이 란 인간 수준 지능 을 프로 그래 할 수 있 다는 가설 에서 사용 된 것 이 다 . 이 에 비해 강한 인공지능 은 기계 가 인간 처럼 생각 하 고 이해 하 고 있 다는 가설 에서 이용 된 것 . 이런 이유 로 강한 인공지능 이 모든 걸 인간 수준 인 인공지능 을 실현 한다고 오해 하 기 도 한다 . 약한 인공지능 이 특정 한 분야 , 강한 인공지능 이 모든 걸 인간 수준 에 이른다는 식 의 일반 적 인 생각 은 1980 년 처음 이 정의 가 나온 것 과 는 다르 다 . 
 다음 으로 기계 에서 IQ 를 얘기 하 기 도 하 는데 기계 에 IQ 같 은 건 물론 없 다 . 체스 챔피언 을 이긴 컴퓨터 도 다른 게임 에서 이길 수 는 없 다 . 퀴즈 대회 에서 우승 할 있 는 컴퓨터 도 “ 당신 이름 이 뭐 냐 ” 는 간단 한 질문 에 도 대답 할 수 없 다 . 보통 무어 의 법칙 에 따라 기계 의 IQ 가 계속 높 아 지 는 것 처럼 오해 를 하 기 도 한다 . 하지만 앞서 밝혔 듯 기계 에 는 IQ 가 없 다 . 또 무어 의 법칙 은 어떤 작업 도 해낼 수 있 는 알고리즘 의 존재 와 는 전혀 관계 도 없 다 . 
 그렇 다면 인공지능 시스템 은 지금 뭘 할 수 있 을까 . 기계 가 해낼 수 있 는 작업 범위 는 몇 년 전 에 비해 훨씬 넓 어 지 고 있 다 . 보드 게임 이나 카드 게임 을 하 고 간단 한 질문 에 대답 하 거나 뉴스 기사 에서 팩 트 를 추출 하 고 복잡 한 객체 를 조립 하 고 언어 번역 , 음성 인식 , 이미지 종류 판별 , 자동차 운전 도 할 수 있 다 . 검색 엔진 기능 상당수 도 인공지능 을 활용 한다 . 
 조만간 혁신 적 인 것 들 이 출현 할 가능 성 은 충분 한 상태 다 . 자동 운전 자동차 가 대표 적 이 다 . 농업 분야 와 노인 간호 분야 등 에서 일 하 는 로봇 이 등장 하 고 스마트폰 내 개인 비서 기능 진화 도 생각 해 볼 수 도 있 다 . 또 대량 으로 복잡 한 정보 를 취급 하 는 인공지능 을 통한 과학 분야 활용 도 기대 를 모으 고 있 다 . 
 이런 이유 로 로봇 이 인간 의 역할 을 빼앗 으려 한다고 생각 하 기 도 한다 . 하지만 인공지능 분야 에서 이뤄지는 진보 대부분 은 컴퓨터 와 로봇 을 편리 하 게 하 는 것 이 다 . 하지만 장기 적 관점 에서 보 면 인간 에 의한 제어 가 더 중요 해 지 고 있 다 . 
 인공지능 과 로봇 진화 가 앞 으로 계속 되 면 물론 많 은 직업 이 영향 을 받 는 건 피할 수 없 다 . 하지만 이 는 대량 실업 을 의미 하 는 게 아니 라 경제 구조 변화 로 이어질 수 있 는 쪽 으로 볼 수 있 다 . 직장 이나 보상 방식 자체 에 대한 새로운 사고 방식 을 요구 하 게 될지 모른다 . 
 지난 2014 년 이후 스티븐 호킹 이나 엘론 머스크 , 스티브 워즈니악 , 빌 게이츠 등 유명 인사 가 인공지능 에 대한 우려 를 정기 적 으로 드러내 고 있 다 . 또 실제로 인공지능 발전 이 가속 화 되 고 있 는 것 처럼 보인다 . 물론 여기 에 는 실험실 에서 이뤄진 성과 가 더 많 다 . 현실 세계 에서 의 문제 를 해결 할 수 있 는 수준 까지 도달 하 려면 연구 에 대한 투자 가 필요 하 다 . 어쨌든 이런 이유 로 사람 들 은 인공지능 에 대한 걱정 을 한다 . 
 최근 엘론 머스크 는 인공지능 관련 분야 연구 지원 을 위해 1 , 000 만 달러 자금 을 지원 하 거나 정책 제언 을 만드 는 등 장기 적 연구 나 출자 를 하 기 도 한다 . AAAI 같 은 곳 은 인공지능 이 줄 영향 과 윤리 적 과제 를 취급 하 는 상임 위원회 를 설립 하 기 도 했 다 . 또 인공지능 에 대한 제어 가 불 가능 한 것 아니 냐는 불안감 을 말 하 기 도 하 지만 인공지능 시스템 이 여전히 인류 의 통제 하 에 있 는 걸 확인 하 는 방법 에 대한 연구 의 중요 성 이 높 아 지 고 있 다 . 관련 내용 은 이곳 에서 확인 할 수 있 다 .