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인공지능(AI)에 관한 학자들의 정의는 다양하다. 벨만은 인간의 사고, 의사결정, 문제해결, 학습 등의 활동에 연관 지을 수 있는 자동화라고 했고, 윈스턴은 인지와 추론, 행위를 가능하게 하는 계산의 연구라고 하였으며, 크루즈웰은 사람이 기능적으로 수행해야 하는 기능을 수행하는 기계의 제작을 위한 기술이라고 하였다.

그러나 ISO/IEC JTC1/SC42 인공지능 분과의 ISO/IEC 22989:2019(x):CD에서는 인공지능을 3가지 관점에서 정의하였다. 먼저 시스템 관점에서는 ‘지식과 기술을 습득, 처리 및 적용하는 공학적 시스템의 능력. 지식은 사실, 정보이고 기술은 경험 또는 교육을 통해 습득(capability of an engineered system to acquire, process and apply knowledge and skills. knowledge are facts, information and skills are acquired through experience or education)’이라고 정의하였고, 공학적 관점에서 ‘지식과 기술을 습득하고, 처리하고, 적용할 수 있는 능력을 가진 시스템 공학을 연구하는 학문(discipline which studies the engineering of systems with the capability to acquire, process and apply knowledge and skills)’이라고 정의하였으며, 좁은 의미로는 ‘특정 문제를 해결하기 위한 잘 정의된 하나의 작업(AI that is focused on one well defined task to address a specific problem)’이라고 정의하였다

스튜어트 러셀과 피터 너빅은 유명한 저서 『Artificial Intelligence - A Modern Approach』에서 인공지능은 ‘인간의 사고작용을 연구하는 분야, 인간의 지능을 이해하려는 분야, 인간처럼 기계가 문제를 풀 수 있도록 연구하는 분야’ 등으로 정의하였다.

이상으로부터 인공지능은 인간을 모델링하여 인간처럼 문제를 풀기위한 시스템 및 이와 관련된 기술들이라고 정의할 수 있다.

그렇다면 인간을 모델링한 시스템이 얼마나 신뢰를 줄 수 있고 안정적인가? 인공지능이 보편적 기술로 전개되면서, 예측 불허 상황이 전개되는 실생활에서 인공지능을 적용할 경우 발생하는 문제들에 대해 어떻게 대처해야 할 것인가? 만약 자율주행차에 적용된 인공지능이 학습되지 않은 상황에서 실수라도 하여 사람을 다치게 하거나 사망하게 한다면 인공지능을 적절한 기술로 볼 수 있을까? 반면, 인간은 실수 없이 자율주행을 잘 하고 있는가? 인간의 사고는 이해되고 인공지능의 사고는 용서되지 않는 것인가?

다시 처음으로 돌아가서 인공지능은 왜 인간을 모델링 하는가? 인간에게 인공지능은 왜 필요한가? 사실, 인공지능은 인간과 협력을 하기 위한 개념에서부터 출발하였다. 인간이 컴퓨터처럼 계산을 빨리 완벽하게 하지 못하는 것을 인공지능이 보강하도록 하기 위해 시작하였으나, 인공지능이 부족한 모션 및 감성기능을 인간과 협력한다면 인간이 살아가는 이 세계가 더 편리하고 행복한 세계로 실현될 것이며, 인간은 인공지능이 이러한 세계를 실현시켜 줄 것을 기대하고 있다.

이러한 인간의 기대를 충족시켜 줄 수 있는 미래의 인공지능 기술이 바로 범용 인공지능(AGI, Artificial General Intelligence) 기술이다. 바둑이나 특정 영역에서 인간 지능을 뛰어넘는 인공지능을 좁은 의미의 인공지능으로 본다면, 범용 인공지능은 이보다 더 넓은 개념을 말하는 것으로 스스로 학습하고 판단하는 자연스러운 인공지능이 주요 기술들이 된다. 자연스러운 것이 가장 어려운 기술이기 때문에 범용 인공지능이 지향하는 세계는 고난이도의 인공지능 세계이다.

현재 구글을 비롯한 전 세계 기업들은 범용 인공지능을 위한 연구에 박차를 가하고 있다. 범용 인공지능이 세상을 지금과는 완전히 다른 양상으로 바꿔 놓을 것이라고 보기 때문에, 삼성전자도 2019년 11월 ‘삼성 AI 포럼 2019’를 열고 범용 인공지능 연구를 처음으로 공식 선언하면서 기존 인공지능 기술의 한계를 뛰어넘은 범용 인공지능 연구에도 심혈을 기울이고 있다.

2020년 1월 초 미국에서 열린 CES에서도 범용 인공지능 기술이 주제로 전시되었다. 전 세계 155여 개국, 4500여 개 기업이 참가해 새로운 기술을 선보였다. 특히 바둑 인공지능의 경우 지금은 가상의 세계에 머물러 있는 것이 인공지능 로봇 팔을 가지고 직접 바둑돌을 놓는다면 새로운 상황으로 받아들여 인공지능이 제대로 작동하기 쉽지 않을 수 있다. 가상의 세계를 벗어났을 때도 인공지능이 대처할 수 있도록 여러 상황에서 자연스럽게 대응하는 인공지능 기술개발은 필요하다.

사실 범용 인공지능은 1956년 다트머스 회의에서 인공지능의 개념이 처음 정립됐을 때부터 출발한 개념이다. 그러나 기술적 한계로 인해 인공지능은 지난 60여 년간 힘든 시기를 거쳤으나 최근 딥러닝(deep learning)의 눈부신 성장으로 인해 자연스럽게 대응하는 인공지능 기술로써 범용인공지능 기술이 다시 부상하고 있다.


CONTENTS
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미래 인공지능 기술
데이터 기반 글로벌 인공지능 수준
다양한 이해관계자에 따른 인공지능 서비스 생태계로의 확산
시사점 및 제언

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출처 : 월간SW중심사회 2020년 8월호 / 포커스 | FOCUS