알파고가 이세돌을 이기면서 인공지능의 시대가 찾아왔다는 목소리가 높다. 공학 분야에서 말하는 인공지능의 정의는 문제를 푸는 기능이다. 사람이 하는 대부분의 결정, 어떤 옷을 입을지, 어떤 말을 할지 등은 일종의 문제 해결 과정이라고 할 수 있다.

인공지능의 도래

인공지능의 경이로움은 무기, 검색 알고리즘 등 좁은 영역에서 경험하게 된다. 인공지능은 데이터베이스가 필요한 모든 데이터를 저장하기 때문에 대학 연구를 편리하게 만든다. AI의 도움으로 자동차, 전력망, 비행기, 자동화된 거래 시스템을 제어하는 것이 가능하다. AI로 인지적 과제를 원활하게 수행하면 사람들에게 더 많은 편의를 가져다 주게 된다.

인공지능의 종류

프로그래머는 약한 AI를 이용해 디지털 비서인 애플의 시리 같은 특정 임무에 적합한 AI를 만들어낸다. 강한 AI는 낯선 활동을 다룬다. 수학자 앨런 튜링은 사람처럼 생각하는 튜링 테스트를 만들었다. 미시간 주립 대학의 아렌드 힌테 조교수는 AI를 두 종류로 분류한다. IBM의 체스 프로그램 딥 블루는 체스의 움직임을 예측하는 인공지능이다.

인공지능의 예

로보틱 프로세스 오토메이션을 통해 반복 작업을 사람의 손으로 수행하는 것보다 더 빠르게 수행하는 것이 가능하다. 이 과정의 좋은 점은 다른 상황에 적응할 수 있다는 것이다. 예측 분석의 자동화를 사용하면 프로그래밍을 하지 않아도 시스템이 계속 작동한다. 패턴을 인식하기 위해 라벨이 붙은 데이터는 기계 학습에 이용된다. 데이터 집합의 종류에 따라 감독되지 않는 학습에 사용할 수 있는 것이 없고 사용할 수 없는 것이 있다. 기계 비전을 사용하면 시각 데이터를 해석하고 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 일종의 눈을 가질 수도 있다.

인공지능의 장점

넷플릭스나 구글의 인공지능 시스템을 보면 인공지능이 사람을 대신할 날이 멀지 않아 보인다. 하지만 AI를 통해 기업 직원들에게 새로운 기회가 제공되기도 한다. 회사는 직원의 작업 흐름을 원활하게 하기 위해 AI를 사용한다. 자동차 분야에서는 AI로 달리는 자율 주행차가 등장했다. 이 자동차는 인간의 실수로 인해 일어나는 차량 사고를 줄인다.

인공지능의 위험

AI의 사용이 많은 사람에게 이로울 수 있지만 감정을 드러내지 않는다는 점을 생각하면 섬뜩하기도 하다. AI가 무기에 장착되면 도시를 파괴하는 일에 쓰일 수도 있다. 의도가 잘못된 사람의 손에 들어가면 AI는 부정적인 것으로 변한다. 인공지능 기술은 혁신적이지만 극단적으로 사용하면 많은 해를 끼친다. 기계가 잘못된 절차로 어떤 작업을 하도록 프로그래밍 한다면 혼란이 생길 것이다. 인공 지능은 높은 야망과 선견지명의 산물이다. 하지만 특정 세력에 의해 독점된다면 위험이 생긴다.

로보틱스 엔지니어

로봇 공학자는 인간의 임무를 수행하는 시스템을 만들 수 있다. 제조업 분야에서 일이 더 쉬워지고 효율적이 되며 안전해진다. 공학자가 로봇과 시스템을 만드는 데에는 많은 시간이 걸린다. 로봇을 만드는 로봇을 제작하는 것에도 마찬가지의 노력이 필요하다. 이것과 관련된 과정에는 높은 수준의 기술과 조직이 필요하다. 생산된 로봇은 현장으로 이동하기 전에 반드시 테스트를 거쳐야 한다.

[researchpaper 리서치페이퍼=위아람 기자]