인공지능(AI) 정의하기

인공지능은 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 스마트 기계를 만드는 데 관심을 두는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 학술적 관점에서 AI는 다음과 같이 정의됩니다. 지능형 에이전트: 주변 환경을 인식하고 특정 목표를 달성할 확률을 극대화하는 행동을 취하는 시스템.

핵심 인지 과정

• 학습: 정보와 정보 활용 규칙을 습득하는 것.
• 추론: 규칙(또는 학습된 패턴)을 사용하여 근사적이거나 확정적인 결론에 도달하는 것.
• 자기 교정: 성능을 평가하고 정확도를 향상시키기 위해 알고리즘을 개선하는 능력.

핵심 구분: ANI 대 AGI

약인공지능 (ANI / Weak AI)

• 정의: 특정 작업을 위해 설계되고 학습된 AI 시스템.
• 특징: 제한된 사전 정의 범위 또는 맥락 내에서 작동합니다. 지능을 모방하지만 의식이나 진정한 이해가 부족합니다.
• 현재 상태: 현재 존재하는 모든 AI가 이 범주에 속합니다. 예시로는 가상 비서 (Siri, Alexa), 얼굴 인식 소프트웨어, 그리고 딥러닝 모델인 알파고가 있습니다.

강인공지능 (AGI / Strong AI)

• 정의: 기계가 인간의 마음과 구별할 수 없을 정도로 다양한 작업에 걸쳐 지식을 이해하고, 학습하며, 적용할 수 있는 능력을 갖춘 이론적 형태의 AI.
• 특징: 도메인에 구애받지 않는 적응력, 상식적 추론, 그리고 잠재적인 자기 인식.
• 현재 상태: 현재 상태 가상적; 현재 연구 및 공상과학의 주제입니다.

핵심 용어

• 지능형 에이전트: 센서를 통해 관찰하고 액추에이터를 사용하여 환경에 작용하는 자율 주체.
• 튜링 테스트: 앨런 튜링(1950)이 제안한 테스트로, 기계가 인간과 동등하거나 구별할 수 없는 지능적 행동을 보일 수 있는지 판별합니다. 구별할 수 없는 수준의 행동을 보이는지 판별합니다.
• 머신러닝 (ML): 명시적으로 프로그래밍되는 대신 데이터로부터 학습하는 시스템을 구축하는 데 초점을 맞춘 AI의 하위 분야.