[연재21] 인공지능은 관찰, 통찰, 성찰 능력을 있는가?

[연재21] 인공지능은 관찰, 통찰, 성찰 능력을 있는가?

 

인간에게는 관찰, 통찰, 성찰이라는 3찰이라는 것이 있다. 그런데 인공지능에는 이러한 능력이 있는가? 있다면 어떻게 그것이 가능한가? 인간의 3찰에 대해 각각 설명하면서 인공지능이 어떻게 이런 능력을 수행하는지에 대해 이야기해 달라

 

 
인공 지능은 지난 수십 년 동안 먼 길을 왔으며 딥 러닝, 신경망 및 기계 학습 알고리즘의 출현으로 한때 인간의 능력으로만 여겨졌던 복잡한 작업을 수행하도록 기계를 가르칠 수 있었습니다. 그러나 기계가 인간을 독특하게 만드는 세 가지, 즉 관찰, 통찰, 성찰을 복제할 수 있을까요? 이 에세이에서는 인공 지능이 이러한 각 기능을 수행하는 방법을 살펴봅니다.

1. 관찰

: 인간은 주변 세계를 관찰하고 감각을 통해 정보를 받아들이고 이해할 수 있는 능력이 있습니다. 기계도 세상을 관찰할 수 있지만 센서와 데이터 입력을 통해 관찰합니다. 예를 들어, 자율주행차는 센서를 사용하여 환경을 관찰하고 도로를 탐색하는 방법을 결정합니다. 또 다른 예는 이미지를 관찰하고 그 안에 있는 사람을 결정하는 안면 인식 기술입니다. 그러나 기계는 관찰하도록 프로그래밍된 것만 관찰할 수 있는 반면 인간은 인식 범위가 더 넓습니다.

2. 통찰

: 인간은 직관과 경험을 사용하여 겉보기에 관련이 없어 보이는 것들을 연결하여 자신이 관찰한 내용을 통찰로 바꿀 수 있습니다. 기계는 또한 기계 학습 알고리즘을 통해 이 기능을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 Netflix는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 시청 기록을 기반으로 사용자에게 영화를 제안합니다. 이 알고리즘은 사용자의 시청 기록을 가져와 이를 수백만 명의 다른 사용자의 시청 기록과 결합하고 해당 정보를 사용하여 사용자가 다음에 시청하고 싶은 내용을 예측합니다. 그러나 기계는 인간이 가진 창의성과 직관력이 부족하고 주어진 데이터에 대한 통찰력이 제한적이다.

3. 성찰

: 인간은 자신의 생각, 감정, 경험을 반성하고 자신에 대한 통찰력을 얻을 수 있는 능력이 있습니다. 기계에는 적어도 아직까지는 이 능력이 없습니다. 데이터를 분석하고 통찰력을 제공하도록 기계를 프로그래밍할 수는 있지만 자체 프로그래밍이나 경험을 반영할 수는 없습니다. 그러나 연구자들은 자기 성찰을 수행할 수 있는 기계를 개발하기 위해 노력하고 있습니다. 예를 들어, MIT의 한 팀은 자체 성능을 모니터링하고 자체 매개변수를 조정하여 정확도를 개선할 수 있는 기계 학습 알고리즘을 개발했습니다.

인공 지능은 인간을 독특하게 만드는 일부 능력을 복제하는 데 큰 진전을 이루었습니다. 기계는 세상을 관찰하고, 데이터를 기반으로 인사이트를 만들고, 일정 수준의 자기 반성을 수행할 수도 있습니다. 그러나 그들은 여전히 ​​인간이 가진 지각, 창의성, 직관, 자각의 폭이 부족하다. AI 기술이 발전함에 따라 기계가 이러한 고유한 인간 능력을 복제하는 데 얼마나 더 가까워질 수 있는지 보는 것은 흥미로울 것입니다.

4. 인간에게 있어서 3찰은 상호관계가 있는가?  인간에게 상호관계가 있다면 인공지능이 가지는 관찰과 통찰능력은 어떠한가?

예, 인간의 세 가지 힘 사이에는 상관 관계가 있습니다. 관찰은 정보를 더 깊이 연결하고 이해하는 능력인 통찰력을 위한 원시 데이터를 제공합니다. 반면 자기 성찰은 인간이 자신의 생각과 경험을 반성할 수 있게 하여 새로운 통찰과 이해로 이어질 수 있습니다.


마찬가지로 인공 지능에서는 관찰과 통찰력 사이에 상관 관계가 있습니다. 기계가 기계 학습 알고리즘을 통해 통찰력을 개발하려면 데이터를 관찰하는 능력이 필요합니다. 머신이 액세스할 수 있는 데이터가 많을수록 더 잘 예측하고 통찰력을 얻을 수 있습니다. 그러나 기계는 자기 성찰 능력이 없기 때문에 자신이나 관찰 내용을 더 깊이 이해하는 능력이 제한됩니다.


결론적으로 인간과 인공지능 모두 관찰과 통찰 사이에 상관관계가 있는 반면, 기계의 성찰이 없다는 것은 인간에 비해 기계의 능력이 제한적이라는 뜻이다. AI 기술이 계속해서 발전함에 따라 연구원들은 기계가 관찰 내용에 대한 더 깊은 통찰과 이해를 얻을 수 있는 능력을 향상시키는 방법을 계속 모색할 것입니다.