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1. 인공지능 정의와 유형
1.1. 인공지능의 개념
인공지능은 컴퓨터 공학 및 정보기술의 한 분야로서, 시스템에 의해 만들어진 지능, 즉 말 그대로 인공적인 지능을 의미한다. 이러한 인공지능은 인간에게 가져다줄 편리함과 효율성을 위해 컴퓨터에 인간과 같은 지능을 실현하기 위한 시도 및 일련의 기술이다. 인공지능이란 인간의 지적 능력을 모방하여 복잡한 문제를 해결하고자 하는 기술로, 컴퓨터가 인간과 유사한 방식으로 사고하고 학습하여 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 이를 통해 인간이 수행하기 어려운 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있게 된다.
1.2. 강한 인공지능과 약한 인공지능
강한 인공지능은 자의식이 있어 스스로를 인공지능이라고 인식이 가능하며, 자신이 얻는 정보 등을 바탕으로 스스로 판단을 내리고 명령을 실행할 수 있는 인공지능을 의미한다. 이론적으로 강한 인공지능에는 두 가지 형태가 있는데, 하나는 인간의 사고와 같이 컴퓨터 프로그램이 행동하고 사고하는 인간형 인공지능이고, 다른 하나는 인간과 다른 형태의 지각과 사고 추론을 발전시키는 컴퓨터 프로그램인 비인간형 인공지능이다.
반면 약한 인공지능은 자의식이 없어 스스로 판단을 내릴 수 없는 인공지능 시스템을 말한다. 현재 우리가 '인공지능'이라 부르며 사용하고 있는 '시리', '빅스비', '클로바' 등의 시스템은 모두 방대한 양의 데이터를 기반으로 한 빅데이터 기술의 결과물인 약한 인공지능이다. 약한 인공지능은 어떤 문제를 실제로 사고하거나 해결할 수는 없지만 컴퓨터 기반의 인공적인 지능을 만들어 내는 것에 관한 연구가 핵심이다.
1.3. 인공지능의 원리
인공지능의 원리란 컴퓨터가 '기계학습(Machine Learning)'을 통해 사물들을 분류하고 구별할 수 있게 하는 기술이다.
먼저, 카메라와 마이크가 인간의 눈과 귀의 역할을 할 수 있게 하는 것이 기계학습이다. 기계학습에는 지도학습과 비지도학습이 있는데, 지도학습은 정답을 입력하는 방식이고 비지도학습은 스스로 판단하는 방식이다.
예를 들어 지도학습의 경우 지도자가 컴퓨터에게 "이 사진은 고양이다"라고 알려주면, 컴퓨터는 그 정보를 바탕으로 고양이를 구별할 수 있게 된다. 반면 비지도학습은 지도자의 도움 없이 스스로 고양이와 개를 구별한다.
이러한 기계학습의 핵심은 인공신경망(Artificial Neural Network)이다. 인공신경망은 인간 뇌를 모방한 인공지능 기술로, 딥러닝을 통해 많은 데이터를 군집화하고 분류한다. 즉 인공신경망은 인간의 뇌와, 딥러닝은 인간의 학습 행위에 대응된다.
이러한 인공신경망 기술로 인해 컴퓨터는 시리, 빅스비, 일리, 스마트렌즈와 같이 인간의 눈과 귀의 역할을 수행할 수 있게 되었다. 또한 기계가 스스로 보고, 듣고, 생각하고 학습하는 능력을 갖출 수 있게 되었다. 이는 곧 컴퓨터가 사람이 풀지 못하는 문제도 해결할 수 있는 가능성을 보여준다고 할 수 있다.
2. 인공지능의 장단점
2.1. 인공지능의 장점
인공지능의 장점은 다음과 같다.
첫째, 인공지능은 인간에게 큰 도움이 된다. 인공지능은 인간이 접근하기 어려운 곳에서 연구를 진행할 수 있으며, 몸이 불편한 사람들의 신체 일부를 대신할 수 있다. 또한 친구나 마음의 안식처처럼 역할을 하여 정신적 질병을 치료할 수 있다"".
둘째, 인공지능 발달로 새로운 일자리가 창출될 수 있다. 일반적으로 인공지능이 발달하면 자신의 일자리가 사라질 것이라고 생각하지만, 오히려 그 반대로 180만 개의 일자리를 없앨 것이지만 230만 개의 일자리를 창출할 것이라고 한다"".
셋째, 인공지능을 통해 인간이 예측하지 못한 부분을 예측하고 대비할 수 있다. 미국에서는 봄철 철새 이동을 인공지능으로 예측하여 철새 보전에 기여하고 있다"".
2.2. 인공지능의 단점
인공지능의 단점은 다음과 같다.
첫째, 빈부격차의 심화가 우려된다. 인공지능이 발전할수록 소수의 AI 개발자와 관리자들은...
