인공지능(AI)은 항상 흥미로운 주제였으며, 종종 수수께끼에 싸여 있고, 추측에 의해 추진되며, 헐리우드의 화려함으로 강화되어 왔습니다.

영화는 AI를 감정과 의식으로 가득 찬 지각 있는 존재로 묘사하지만, 오늘날의 AI가 그러한 표현을 반영하는지 궁금해하지 않을 수 없습니다. 현대 시대의 AI 현실을 밝혀낼 때입니다.

AI의 기본 이해하기

AI를 해독하려면 기초적인 이해가 필수적입니다. 인공지능은 기본적으로 전통적으로 인간 지능을 필요로 하는 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템을 만드는 것을 중심으로 합니다. 음성 인식에서 의사 결정에 이르기까지, 이러한 작업에는 하나의 본질이 있습니다. 진정으로 이해하거나 느끼는 것이 아니라 수행한다는 것입니다.

예시:

Siri나 Google Assistant와 같은 스마트폰의 음성 비서를 생각해 보세요. 날씨에 대해 물으면 신속하게 정보를 가져와 응답합니다. 이 빠른 검색과 응답은 지능적으로 보이게 합니다.

그러나 인간처럼 날씨를 “이해"하는 것은 아닙니다. 태양의 따뜻함이나 바람의 차가움을 느끼지 못합니다. 대신, 음성 명령을 인식하고, 데이터를 처리하며, 프로그래밍과 접근 가능한 데이터를 기반으로 요청된 정보를 제공합니다.

이것이 실제로 작동하는 AI입니다. 음성 인식과 데이터 처리의 조합으로 인간과 유사한 상호작용을 모방하는 작업을 제공합니다.

지각은 없지만 매우 효율적

헐리우드는 깊은 감정과 복잡한 느낌을 가진 AI를 제안할 수 있지만, OpenAI의 GPT-4 와 같은 오늘날의 AI 모델은 엄격히 계산적입니다. 복잡한 수학적 모델로 기능하며, 방대한 데이터셋을 믿을 수 없는 속도로 처리합니다. 그들의 “결정"은 진정한 감정적 표현보다는 즉각적인 계산에 가깝습니다.

안타깝게도, 감정적으로 지각 있는 AI의 꿈은 아직 우리에게서 벗어나 있습니다. Wikipedia를 인용하면:

Artificial intelligence (AI) is the intelligence of machines or software, as opposed to the intelligence of human beings or animals. AI applications include advanced web search engines (e.g., Google Search), recommendation systems (used by YouTube, Amazon, and Netflix), understanding human speech (such as Siri and Alexa), self-driving cars (e.g., Waymo), generative or creative tools (ChatGPT and AI art), and competing at the highest level in strategic games (such as chess and Go).

이러한 정의는 감정에 공감하고 인간 행동을 진정으로 반영할 수 있는 대화형 AI 동반자를 가진다는 환상을 깨뜨립니다.

머신 러닝: 현대 AI의 기반

현대 AI는 머신 러닝(ML)에 많은 것을 빚지고 있습니다. ML은 광범위한 데이터를 분석함으로써 직접적인 프로그래밍 없이 기계가 특정 작업을 수행하는 능력을 습득할 수 있게 합니다.

그러나 이것은 진정으로 이해하기보다는 통계적으로 패턴을 인식하는 것에 더 가깝다는 점에 주목해야 합니다. 이는 분명 영화적 AI의 팬들을 실망시킬 수 있습니다.

예시:

Spotify와 같은 음악 스트리밍 플랫폼을 둘러보고 있다고 상상해 보세요. 시간이 지나면서 플랫폼이 여러분의 음악적 취향에 밀접하게 맞는 노래나 플레이리스트를 제안하는 것을 알 수 있을 것입니다. 이것은 마법이 아닙니다. 이것은 머신 러닝이 작동하는 것입니다.

노래를 듣거나, 건너뛰거나, 플레이리스트에 추가할 때마다 Spotify는 이 데이터를 수집합니다. ML 알고리즘이 여러분의 선호도를 분석하고 패턴을 식별합니다. 이러한 패턴을 기반으로 플랫폼은 여러분이 좋아할 수 있는 다른 노래나 장르를 예측하고 추천할 수 있습니다.

따라서 플랫폼을 더 많이 사용할수록 머신 러닝(ML)의 힘 덕분에 여러분의 음악적 선호도를 더 잘 이해하게 됩니다.

좁은 AI에서 AGI까지: 우리는 어디에 있는가?

AI에는 두 가지 넓은 범주가 있습니다: 좁은 AI와 일반 AI.

  • 좁은 AI: 오늘날 우리가 주로 가지고 있는 것입니다. 이러한 AI는 언어 번역이든 게임이든 특정 작업에 탁월합니다. 일반적인 이해나 의식을 가지고 있지 않습니다.
  • 일반 AI (AGI): 거의 모든 인지 작업에서 인간을 능가할 수 있는 가설적인 미래의 AI입니다. 영화의 AI에 더 가깝지만, 아직 거기에 도달하지 못했으며, 도달할 수 있을지도 논란의 여지가 있습니다.

차이를 설명하자면:

  • 좁은 AI:

90년대 후반에 세계 체스 챔피언 가리 카스파로프를 이긴 체스 프로그램 Deep Blue를 생각해 보세요. Deep Blue는 체스에서 뛰어났으며, 최고의 인간 플레이어 중 한 명을 이기기까지 했지만, 그것이 할 수 있는 전부였습니다.

커피 한 잔을 만들거나 시를 쓰라고 하면, 완전히 길을 잃을 것입니다.

  • 일반 AI (AGI):

“스타 트렉: 더 넥스트 제너레이션"의 가상 AI 데이터를 상상해 보세요. 데이터는 문학과 과학에서 음악과 인간 행동까지 수많은 주제에 걸친 방대한 지식을 보유하고 있습니다.

그림을 그리고, 악기를 연주하고, 철학적 토론에 참여하며, 새로운 상황에 적응할 수 있습니다. 다양한 도메인에 걸친 이 유연성과 적응력이 AGI의 아이디어를 대표합니다.

왜 혼란이 생기는가?

헐리우드와 미디어 과대선전은 의도치 않게 확대된 AI 이미지를 만들어냈습니다. AI가 역사적으로 인간에게만 해당되던 작업을 맡으면, 의인화하고 싶은 유혹이 생기며, 이는 오해로 이어집니다.

만화와 영화로 가득 찬 어린 시절의 기억은 AI로 넘치는 미래를 그렸습니다. 하지만 현실은 다른 이야기를 합니다. 우리의 기술적 우선순위는 잘못된 것 같으며, 진정한 혁신은 종종 금전적 이익을 위해 뒷전으로 밀려납니다.

AI의 미래: 무엇을 기대할 것인가

AI에서 기념비적인 진전이 있더라도, 그 핵심은 계산적으로 남아 있습니다. 지각 있는 기계에 대한 열망(또는 두려움)은 여전히 소설에 기반하고 있습니다. 그러나 산업을 혁명화하고 생활 수준을 높이겠다는 AI의 약속은 논쟁의 여지가 없습니다.

지각 있는 AI를 향한 진정한 진화는, 제 견해로는, 양자 컴퓨터 의 출현으로만 빛을 볼 수 있을 것입니다. AI의 발전을 가속할 수 있는 주목할 만한 개발은 양자 컴퓨터의 출현과 개선입니다.

기존 컴퓨터는 0 또는 1로 표현되는 비트를 데이터의 최소 단위로 사용합니다. 그러나 양자 컴퓨터는 양자 비트 또는 큐비트를 활용하며, 중첩 덕분에 0, 1 또는 둘 다의 상태에 동시에 존재할 수 있습니다. 이 특성은 계산 능력을 기하급수적으로 향상시킵니다.

예시:

복잡한 미로를 풀려고 한다고 상상해 보세요. 기존 컴퓨터는 해결책을 찾기 위해 가능한 각 경로를 하나씩 테스트합니다. 반면에 양자 컴퓨터는 여러 경로를 동시에 탐색할 수 있어, 해결책을 찾는 데 필요한 시간을 극적으로 줄입니다. AI에 적용하면, 이는 더 빠른 데이터 처리, 더 정교한 알고리즘, 그리고 현재 계산적으로 불가능한 분야에서의 혁신을 의미할 수 있습니다.

양자 컴퓨팅으로 AI가 이전에 달성할 수 없다고 여겨졌던 업적에 한 걸음 더 가까워질 수 있을 것으로 추측됩니다. 일부 전문가들은 양자 컴퓨팅의 전체 잠재력을 활용한 후에야 진정한 AI가 실현될 수 있다고 제안하기까지 합니다. 이 기술은 아직 초기 단계에 있지만, AI에 대한 시사점은 심오하며 간절히 기대되고 있습니다.

결론

오늘날의 AI는 그 자체로 경이이며, 우리 사회의 구조를 바꾸고 있습니다. 영화에 묘사된 지각 있는 존재와는 거리가 멀지만, 그 계산 능력은 과소평가할 수 없습니다. 기술적 경이의 이 시대를 헤쳐나가면서, AI를 이해하고 현명하게 활용하는 것이 가장 중요해집니다.

잘못된 정보로 가득 찬 세상에서 AI는 종종 오해의 희생양이 됩니다. AI의 실제 능력을 분별하고 오해를 피하는 것이 필수적입니다. 이 글은 AI의 현실, 그 영향, 그리고 미래 궤적에 대해 밝히는 것을 목표로 합니다.