제리 카플란 인공지능의 미래

1. 인공지능의 정의​인공지능이란 무엇인가?저자가 생각하는 인공지능의 본질은 제한된 데이터를기초로 적당한 시기에 적절히 일반화 해내는 능력이다. 이때 적용 영역이 넓어질수록, 그리고 최소한의 정보로 더 빨리 결론을 내릴수록 더 지능적인 행동이다.인공지능이란 용어는 어디서 유래했을까? 1956년 뉴햄프셔 하노버의 다트머스 대학교 수학과 조교수로 있던 존 맥카시에 의해서다. 다트머스에서 열린 여름 학회에서 이 주제를 제안했다. 인공지능 이라는 용어는 사람들의 관심과 흥미를 이끌어내기 충분했고 그로 인해 이 분야가 진보, 발전할 수 있었다.​인공지능은 기호를 체계화시키고 그 기호의 규모가 충분하기만 하면 일반 지능으로 구조화할 수 있다. 그리고 인공지능의 하위 분야인 계획 시스템을 중심으로 즉, 무엇을 해야할지 알아내는 것이다. 예를 들면 새로운 게임을 제시하고 그 게임의 규칙을 알려주면서 게임을 잘하는 방법에 대해서는 정보를 주지 않는다. 인공지능을 학습을 하면서 그 게임을 잘하게 된다.​2. 인공지능의 지성사​기계학습이란 무엇인가?추론이 학습에 도움이 될 수도 있겠지만, 학습은 추론보다는 경험, 연습, 훈련을 통해 주로 이루어진다. 데이터베이스에 데이터를 저장하듯 무언가를 포착해서 보관하는 것 이상을 뜻한다. 즉 데이터에서 패턴을 찾아낸다. 빅 데이터나 신경망이라는 용어가 기계학습의 접근 방식들이다.​인공신경망이란 무엇인가? 인공신경망은 입력된 내용에 임의적이고 복잡한 패턴이 가득한 구조로 생각할 수 있다. 그런 복잡한 구조는 경험을 반영한다. 이것은 무언가를 하는 법을 배우는 것이 아니고 그보다는 흉내를 내는데 대단한 소질이 있어서 무언가를 처음 접하고는 그걸 보니 이것이 연상된다는 듯이 반응하며 그 사이의 연관성을 찾고 많은 사례들 속에서 성공적인 전략을 모방하는 것이다. ​기호추론과 기계학습 중에 어떤 접근법이 더 나을까?문제를 깊이 들여다보고 생각할 필요가 있다면 대체로 기호 추론 접근법이 더 적합하고, 다량의 예를 참고해야 하거나 문제를 직접 다루면서 그 감각을 익혀야 하는 문제에는 기계학습이 더 효과적이다. 그런데 왜 일의 초점이 기호 추론에서 기계학습으로 이동하게 되었을까? 기계학습이 되기 위해서는 방대한 데이터가 구축되어야 하고 그것을 저장할 수 있는 메모리 또한 커야 한다. 그리고 이전에는 아날로그 방식으로 자료가 저장되어 있었기 때문이다. 하지만 현재는 디지털 자료와 디지털 센서, 인터넷 접근성 등이 좋아지면서 기호 추론에서 기계학습으로 연구 초점이 바뀌게 되었다. ​3. 인공지능 연구의 최전선​인공지능의 주요연구 개발분야-로봇 공학 : 인공지능 로봇은 여러가지 분야에서 활용가능하다. 자율주행차, 노인 간병인, 우주 탐사 로봇, 스웜 로보틱스(나노 로보틱스로 무리를 이루면서 위험하고 어려운 재난현장에서 사람을 구하는 임무를 하는 로봇, 의료행위를 하는 로봇, 군대로봇 등등)​컴퓨터 비전이란 무엇인가?컴퓨터 비전은 사람이 보지 못하는 것을 볼 수 있다. 즉 여러 종류의 센서들이 다양한 방법으로 활용되어 인간이 볼 수 없는 범위의 현실 세계 데이터를 수집한다. 이 기술은 주어진 상황에서 관심 대상을 찾아내고 정확한 위치를 파악해야만 해결할 수 있는 실세계의 수많은 문제에 활용된다. 현재의 컴퓨터는 문자로는 검색이 가능하지만 사진이나 동영상은 분류와 검색이 되지 않는다. 사람들은 갈수록 문자보다는 사진이나 동영상의 자료들을 많이 올리는데 이 기술은 시각 정보를 처리하는 부분을 자동화할 수 있다. ​음성인식이란 무엇인가?음성을 인식할 때 속도, 억양, 뉘양스, 동음이의어를 구별하는 능력, 음율 어미변화 등 까다롭고 어려운 부분들이 많아서 발전의 속도가 더디었다. 비교적 최근에는 최신 기계학습 기술이 적용되면서 이런 종류의 시스템들의 정확도와 유용성이 높아졌다. 다량의 음성 샘플을 포작하고 분석하는 능력이 향상되었다. ​자연언어처리란 무엇인가?이 새로운 접근법은 다량의 텍스트만 제공하면 된다. 그런 텍스트는 전문용어로 말뭉치 또는 코퍼스라고 부르는데 시간이 흐를수록 컴퓨터가 읽을 수 있는 형식의 텍스트가 늘어나면서 코퍼스도 많아지고 모으기도 한결 수월해졌다. 기계학습을 통한 분석은 인공 지능이 그 영역에 대한 지식과 이해가 없음에도 그것에 대한 충분한 예시를 제공하면 그것을 통해 파악하고 초인적인 수준으로 문제를 해결해낸다.​4. 인공지능의 철학​인공지능의 철학이란 어떤 것인가?인공지능의 철학은 컴퓨터와 더 나아가서 기계들 아니면 자연에 기원을 두지 않은 모든 것들에 마음이나 생각할 수 있는 능력이 있다고 말해도 되는가라는 질문을 던진다. 간단히 놓고 보면 그 질문의 답은 마음 이나 생각 을 어떻게 정의하느냐에 달려있다.​ 강한 인공지능과 약한 인공지능이란 무엇인가?약한 인공지능은 특정한 한 분야에서 기능을 발휘하는 것을 말한다. 청소 로봇, 택배 드론로봇 등을 들 수 있다. 강한 인공지능이란 모든 분야를 아우르며 판단, 통찰하는 것을 말한다. 사람이 학습해서 얻은 지식으로 통합적으로 생각하고 통찰하는 것과 비슷하다. 달리 설명하면 기계에게 진정으로 지능이 있는지, 아니면 그저 지능이 있는 것처럼 행동하는 것인지 여부라고도 말할 수 있다. ​컴퓨터는 과연 생각 할 수 있을까?컴퓨터는 기호를 논리적으로 체계화시키고 규칙을 찾아내서 결론을 도출한다. 사람도 또한 그런 과정을 거친다. 넓은 의미에서 보면 생각으로 무언가를 하기 전에는, 생각하는 것 자체는 아무런 의미가 없다. 하지만 컴퓨터는 사랑이라는 추상적인 개념을 이해하지 못한다. 프로그램들은 어떤 상태에서 다른 상태로 전환하는 과정의 내부 설정이 얼마나 복잡하고 가변적인지에 상관없이, 그냥 단순히 정해져 있는 논리적인 일련의 행동을 수행하는 것뿐이다. 하지만 인간의 두뇌가 생물학적 재질로 구성된 기호 조작 도구와 다름없다고 본다면 인간의 두뇌 그 자체도 생각하는 능력이 없다고 결론이 내려진다. 하지만 아직 인간의 뇌가 무엇을 하는지, 어떻게 생각을 하는지에 대한 과정을 잘 모른다. 컴퓨터가 과연 생각을 하는지에 대해서는 좀 더 생각해 볼 문제이다. 지금으도 인간 고유의 능력이라고 느껴지는 가치들이 조금씩 흔드는 증거들이 속속 밝혀지고 있다. 에컨대 인간의 자유의지가 있는가의 문제처럼 말이다.​컴퓨터에게도 자유의지가 있을까?인간에게 자유의지가 있을까? 2008년의 한 연구에서 연구원들이 피험자들에게 버튼을 오른손으로 누를지 왼손으로 누를지 마음대로 정하도록 했는데, 이 실험에서 연구원들은 기능적 자기공명영상(fMRI) 두뇌 스캔을 활용해 피험자들이 의식적으로 결정을 내리는 순간보다 10초 앞서서 피험자들의 결정을 예측할 수 있었다. 각자의 정신세계에서 두뇌가 작용하는 방식을 더 많이 알게 될수록, 정신세계는 점점 줄어들어 자취를 감추는 것처러 느껴질 것이다. 짐작건대, 두뇌도 물질의 일부이므로 물질세계의 나머지 존재들과 동일한 규칙을 따르며, 따라서 검토와 분석의 대상이 될 수 있을 터이다. 컴퓨터나 인간 모두에게 자유의지가 있거나 아니면 둘 다 없다는 사실이다.​컴퓨터에게도 의식이 있을까?인간의 의식은 어떻게 알 수 있을까?뇌와 신체 사이의 폭넓은 결합이 감응력의 기반이 된다고 설명하고 뇌에서 정보가 널리 통합되는 과정에서 의식이 발생한다고 믿는다. 현재까지는 의식의 개념이나 더 넓게 보아 주관적인 경험은 두말할 필요도 없이 기계에는 적용되지 않는다. 다만 기계들이 앞으로 최소한 의식이 있는 것처럼 행동하게 될 가능성은 높다.​
인공지능 시대를 예견한 충격의 베스트셀러
인간은 필요 없다 저자의 최신간!
철학과 법, 부와 노동, 사회적 형평성 등
인공지능이 변화시킬 미래의 모습을 속속들이 파헤친다

구글의 인공지능 알파고가 세계 최고의 바둑천재 이세돌을 4승 1패로 꺽었던 2016년 3월, 세계는 성큼 다가온 인공지능 시대의 충격에 빠졌다. 스탠퍼드대학교의 존경받는 법정보학 교수이자 미래학자인 제리 카플란은 그의 저서 인간은 필요 없다 에서 이러한 인공지능 시대의 도래를 일찍이 예견했고, 이 책은 2016년 최고의 화제작 중 하나가 되었다.

신간 제리 카플란 인공지능의 미래 는 제리 카플란 교수가 좀 더 심층적이고 실제적으로 접근한 인공지능 이야기이다. 전작이 인공지능 시대의 도래와 그로 인해 변화될 부와 노동의 미래를 중점적으로 이야기했다면, 이번 신간에서 그는 본격적인 인공지능 시대를 앞두고 상생과 공존 그리고 보다 나은 미래를 위해 우리가 반드시 알아야 할 것들을 이야기한다. 현재 개발되고 있는 최신 인공지능 연구 분야, 철학과 법, 부와 노동, 사회적 형평성 등 인공지능이 변화시킬 미래의 모습을 속속들이 파헤친다.

이 책에서 독자들은 머지않아 현실이 될 인공지능의 실체를 확인하고, 상생과 공존을 위한 심도 깊은 지혜와 통찰을 만나볼 수 있을 것이다.

서문

1장 인공지능의 정의
인공지능이란 무엇인가?
인공지능은 진정한 과학인가?
컴퓨터가 언젠가는 정말로 인간보다 더 똑똑해질까?

2장 인공지능의 지성사(知性史)
인공지능이라는 용어는 어디서 유래했을까?
다트머스 학회 참가자들이 성취하고자 했던 목표는 무엇이었을까?
초기 인공지능 연구원들은 문제에 어떤 식으로 접근했는가?
물리적 기호 체계 가설이란 무엇인가?
전문가 시스템이란 무엇인가(아니면 무엇이었는가) ?
계획이란 무엇인가?
기계학습이란 무엇인가?
인공신경망이란 무엇인가?
기계학습은 어떻게 생겨났는가?
기호 추론과 기계학습 중에 어떤 접근법이 더 나을까?
인공지능 역사에는 어떤 획기적인 사건들이 있었을까?

3장 인공지능 연구의 최전선
인공지능의 주요 연구개발 분야
로봇 공학이란 무엇인가?
컴퓨터 비전이란 무엇인가?
음성인식이란 무엇인가?
자연언어처리란 무엇인가?

4장 인공지능의 철학
인공지능의 철학이란 어떤 것인가?
‘강한’ 인공지능과 ‘약한’ 인공지능이란 무엇인가?
컴퓨터는 과연 ‘생각’할 수 있을까?
컴퓨터에게도 자유 의지가 있을까?
컴퓨터에게도 의식이 있을까?
컴퓨터도 느낄 수 있을까?

5장 인공지능과 법
인공지능은 법에 어떤 영향을 줄까?
인공지능은 변호사들의 업무를 어떻게 바꿀까?
인공지능은 변호사 업무에 어
컴퓨테이셔널 로(computational law) 란 무엇인가?
컴퓨터 프로그램이 협정이나 계약을 맺을 수 있을까?
지능형 에이전트의 활동 영역을 특정 범위로 한정해야 할까?
사람이 지능형 에이전트에 대한 책임을 전적으로 져야 할까?
인공지능 시스템에게 재산 소유를 허용해야 할까?
인공지능 시스템도 범죄를 저지를 수 있을까?
그저 컴퓨터가 법을 준수하도록 프로그램하면 되지 않을까?
인공지능 시스템이 범죄 행위의 책임을 어떻게 질 수 있을까?

6장 인공지능이 인간의 노동에 미치는 영향
로봇이 인간의 일자리를 빼앗아갈까?
인공지능 시스템들은 앞으로 어떤 일들을 새롭게 자동화하게 될까?
가장 큰 위기에 처한 직업과 가장 영향을 덜 받을 직업은 각각 무엇인가?
인공지능은 육체노동자들에게 어떤 영향을 끼칠까?
인공지능은 사무직 노동자들에게 어떤 영향을 끼칠까?

7장 인공지능이 사회적 형평성에 미치는 영향
기술 혁명의 혜택을 누리게 될 사람은 누구인가?
파괴적인 영향을 피할 길은 없을까?
노동 기반 경제는 무엇이 잘못되었다는 걸까?
수요를 창출하려면 중산층이 탄탄해야 하지 않을까?떤 식으로 활용될까?
노동 기반 사회의 대안은 없을까?
미래의 자산을 어떻게 하면 더 공평하게 나눌 수 있을까?
정부 지원금 없이 어떻게 실업자들을 지원할 수 있을까?
일을 안 해도 편하게 살 수 있다면 굳이 사람들이 일을 해야 할 이유가 있을까?

8장 인공지능이 바꾸어 놓을 미래의 모습
인공지능의 발전은 가속화하고 있는가?
싱귤래리티(singularity) 란 무엇인가
싱귤래리티가 나타난다면 언제쯤이 될까?
통제가 안 되는 초지능(superintelligence) 에 대한 걱정은 타당한 것일까?
인공지능 시스템이 제멋대로 행동하며 날뛰게 될까?
잠재적인 위험을 어떻게 최소화할 수 있을까?
인간처럼 행동하는 컴퓨터와 로봇을 만들 때의 장점과 잠재적인 위험은 무엇인가?
아이들은 인공지능 시스템을 어떻게 받아들이게 될까?
언젠가는 우리 스스로를 컴퓨터에 업로드할 수 있게 될까?

감사의 글
미주

스칼렛 (Scarlet)

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