AI, 인공지능 기술이란?

AI, 인공지능 기술이란?

인공지능 구현에 쓰이는 기술은 단순하게 정의할 수 없습니다.

인공지능이란 사람처럼 스스로 생각하고, 이해하고, 행동하는 능력을 갖춘 데이터를 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술이기때문입니다.

우리가 흔히 생각하는 인공지능 로봇을 떠올릴 수 있는데, 인공지능 로봇이 사람을 대신해 편리함을 제공해주고, 위험한 일을 대신해주는 등 인공지능 청소기, 인공지능 스피커, 인공지능 컴퓨터 등 여러 분야에서 인공지능 기술이 사용되고 있습니다.

주어진 문제를 해결할 수 있다면 기법과 기술을 가리지 않고 다 쓰는 인공지능 기술의 특성상 이론적 개연성이 전혀 없는 기술들도 적용하여 추출되는 품질이 우수하다면 인정되기때문입니다.

인공지능 구현에 쓰는 기술에 대해 잘 알려진 일부를 나열해 설명해보겠습니다.

전문가 시스템

전문가 시스템은 아주 많은 지식 체계를 규칙적으로 표현하여 데이터를 입력하여 컴퓨터가 정해진 규칙에 따라 판단을 내리게 하는 것 입니다.

어떻게 보면 단순한 방법이지만 종류가 많으면 많을수록 정확도는 높아지게 되는 특성을 가지고 있습니다.

제한된 상황에서 특정 물건을 인식하거나 행동할때는 문제가 되지 않지만 규칙에 없는 상황이나 물체에 대한 유연한 대응이 불가능하다는 특성이 있습니다.

기계 학습

말 그대로 컴퓨터에 인공적인 학습 가능한 지능을 부여하는 것을 연구하는 분야입니다.

인공신경망

기계 학습 분야에서 연구되고 있는 학습 알고리즘들 중 하나입니다. 주로 패턴인식에 쓰이는 기술이며, 인간의 뇌인 뉴런과 시냅스의 연결을 프로그램으로 재현한 것 입니다.

일반적으로 신경망 구조를 만든 후, 학습을 시키는 방법으로 그에 맞는 기능을 부여한다는 특징이 있고, 인간의 뇌가 가장 훌륭한 성능을 가지고 있기 때문에 뇌를 모방하는 인공신경망은 상당히 궁극적인 목표를 가지고 발달된 학문이라 볼 수 있습니다.

퍼지 이론

자연상의 모호한 상태, 즉 자연 언어에서의 애매모호함을 정량의 기준으로 표현하거나, 정량값을 자연의 애매모호한 값으로 바꾸기 위해 도입된 개념입니다.

예를 들어 사람이 따듯하다, 춥다를 느낄 때 그 온도가 얼마나 되는지를 정량을 판단해 사용하는 기술입니다.

유전 알고리즘

자연의 진화 과정, 어떤 세대를 구성하는 개체군의 교배와 돌연변이 과정을 통해 세대를 반복시켜 특정한 문제의 적절한 답을 찾는 것 입니다.

유전자 알고리즘은 추출하고, 나누기 어려운 문제에 대해 정확한 답이 아닌 최대한 적합한 답을 찾는 것이 목적입니다.

인공생명체

프로그램에 단순한 인공지능이 아닌 실제 살아있는 유기체처럼 스스로 움직이고 생활하기 위한 능력을 부여하는 기술입니다.

실제 생명체를 갖고 실험하기에는 너무 시간이 오래걸리기 때문에 가상의 환경을 통해 생명체에 대한 연구를 하기 위한 목적입니다.

비디오 게임

비디오 게임에 나타나는 적은 원시적인 인공지능입니다.

가만히 있거나 플레이어의 움직임에 따라 반응해서 거기에 맞춘 공격, 방어 등의 행동을 하는 판단이 마치 살아 움직이는 생명체의 성격과 비슷합니다.

인공지능 기술은 우리 사람의 뇌신경과 학습능력, 상식, 이해력 등을 흉내낸 기능의 지식 컴퓨터 기술을 말합니다. 프로그램의 모든 계획, 판단, 예측, 결과 추출 등의 이용에 응용되고 있고 단순한 하나의 기술로 정의되는 것이 아닌 방대한 기술의 집합으로 구현된 것이 인공지능 기술이라고 정리할 수 있습니다.