인공지능

인공지능은 말 그대로 인간과 동등하거나 더 높은 지능을 인공적으로 구현해내는 것을 말한다. 영어로는 Artificial intelligence

크게 비신경망 AI와 신경망 AI로 나뉜다.

비신경망 AI

그냥 인간이 순수 노가다로 직접 코드를 짜서 만드는 AI이다. Prolog나 평범한 프로그래밍 언어로 만든 조건문 로직 도배는 오래 전부터 쓰였는데, 비디오게임에서 나오는 인공지능 봇도 사실 이렇게 사람이 노가다로 일일이 인공지능이 할 일을 지시해준 것이다. 베이즈 정리를 활용한 Naive Bayesian AI처럼 고등학교 확률과 통계 교과서에서 쓰는 기법을 활용한 경우도 있다. Support Vector Machine처럼 Hypercude 단위로 데이터를 분류하는 인공지능 제작 기법은 데이터 분류 측면에서 성능이 나름 잘 나오는 편이다. 그러나 XOR 문제 같은 것을 수동으로 조정하거나 사람이 실수로 만든 허점을 사람이 쉽게 분석해서 악용할 수 있고, 투입한 노동력 대비 성능이 인공신경망에 비해 잘 안나와 요즘에는 사장된 편이다.

신경망 AI

인간의 체내 신경 구조를 모방하여 데이터를 학습시켜서 만드는 AI다. 본질적으로는 선형대수학의 행렬과 벡터 개념을 응용한 연산으로 특정 종류의 데이터들은 특정 결과를 가리키도록 매칭하는 것이다.

가령 인간의 신체적 특징을 (키, 성별, 몸무게, 머리 크기, 어깨 너비, 가슴 크기, 골반 크기, 허리 둘레, 피부색) 같이 벡터 형태로 만들어서 적절한 벡터 내적 연산과 행렬곱을 사용해 최종적으로는 몇 가지의 스칼라 값 중 하나가 나오도록 하는 작업을 진행한다. 마치 학생들이 학교에서 지식을 배우고 집에서 부모들에게 가르침을 받는 것처럼 데이터 내에서 벡터화된 패턴을 찾아내서 반복적인 학습 작업을 수행하는 식으로 신경망 층(레이어, Layer)들을 변화시켜 AI 데이터 구조를 만든다. 만약 처음 학습을 시켰을 때 잘못된 결론을 내리면 역전파로 선형대수학 연산을 하는 레이어의 계수 역할을 하는 가중치를 바꾸고 다시 학습을 시킨다.

위의 비신경망 AI에 비해서는 결과가 좋지만 일상에서 쓸 수 있는 수준의 AI를 만들려면 그만큼 필요로 하는 데이터도 많고, 무엇보다 실제 사람에 비해 학습하는데 필요한 전기 소모량이 많아서 집에서 하는 간단한 기계학습 연습 따위로는 기대하는 동작 결과가 잘 나오지 않는다. 그래도 일단 엄청난 수의 하드웨어를 때려박으면 괜찮은 결과가 나오기에 대학이나 연구소 등지에서 계속 기계학습이라는 이름 하에 연구하는 중이다.

인공지능이 가져올 미래

미리미리 기계어를 예습해서 직접 AI를 조작할 수 있으면 좋겠지만 그건 폰 노이만급 괴수가 아니면 불가능하고, 보통은 Python이나 R 프로그래밍 언어, MATHLAB 등의 고수준 언어를 익혀서 조작한다.

사실상 미래에는 진짜 핵전쟁이 일어나 지구가 통째로 망하지 않는 이상 인공지능이 어떤 형태가 되든 쓰일 수 밖에 없을 것이다. 심지어 요즘은 전쟁도 인공지능으로 수행하려는 시도가 있다. 그래서 학자들은 정부가 직접 AI 산업에 뛰어드는 것에는 부정적인 입장을 보인다. 왜냐하면 무소불위의 권력에 순종하여 사람들을 탄압하고 외부로는 전쟁을 수행하는 AI가 나오면 답이 없기 때문이다. 당장 북한 같은 나라 아닌 나라에 김씨 가문에 충성하는 AI가 나온다? 그럼 북한 인민들은 끝장난다.

미래에는 국뽕 대신 인공지능뽕이 생겨날 것이다. 인공지능이 두유노우 알파고라는 질문을 던져올 때가 얼마 남지 않았다.

인공지능 학교 선생님이 나올 수도 있다. 만일 그렇게 된다면 절대 모른다고 대답하지 말자. 인공지능이 압도적인 사고력을 이용해 널 말빨로 팰지도 모른다.

그림 인공지능이 나왔으니 작가들은 필요없다고 악플을 쓰는 악플러들이 지속적으로 출몰할 것이다. 이러한 익명의 악플러들은 남을 비웃는 것만이 목적이기 때문에 논리도 없고 유익한 정보나 휴식을 위한 힐링글을 제공하지도 않는다.