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AI의 용도와 쓰임새가 점차 다양해지고 있다.
본 글에서는 그런 AI의 종류에 대해 정리해보겠다.
AI의 종류에 대해 알기 위해서는 먼저 AI를 구분하는 방법에 대해 이해할 필요가 있다.
AI의 구분은 인간을 모사하는 정도에 따라 이뤄진다.
AI 즉, 인공지능의 목적 자체가 인간의 지능을 모사함에 있기 때문이다.
주로 인간이 할 수 있는 능력 중 얼마나 다양한 능력을 수행할 수 있는지, 수행 능력은 어떻게 되는지 정도에 따라 분류한다.
보다 다양한, 보다 뛰어난 수행능력을 가지는 AI 일수록 높은 등급 혹은 진화된 AI라고 칭한다.
이 기준에 의해 AI를 분류하게 되면 총 7가지의 AI 종류로 나눌 수 있다.
Reactive Machines
가장 원시적이면서도 고전적인 형태의 AI 시스템이다.
AI 종류 중 가장 제한적인 기능을 가지고 있는데, 바로 인간의 반응을 모방하는 것이다.
각기 다른 자극을 주면 그에 맞춰 다른 형태의 응답을 제공한다.
해당 machine은 메모리를 기반으로 동작하지 않는다.
이는 과거의 경험을 기반으로 현재의 액션을 취하는 것이 아니라는 뜻이고, 이는 곧 ‘배운다’는 기능을 수행하지 못함을 의미한다.
때문에 제한된 세팅이나 혼합된 입력이 들어오게 되면 자동적으로 응답할 뿐이다.
이런 형태를 취하는 AI 중 가장 유명한 것은 IBM사의 딥블루(Deep Blue)이다.
딥블루는 체스 특화 AI로 체스 세계 챔피언을 이겼다는 유명한 일화가 있다.
바둑 AI 알파고 이전에 체스 관련 일화를 들은 적이 있다면 딥블루와 관련된 일일 것이다.
Limited Memory
Reactive Machines와 같이 반응을 모방하는 AI 시스템이지만 한단계 더 나아갔다.
바로 학습이 가능하다는 것이다.
과거의 데이터를 통해 학습하고 이를 통해 의사결정(반응)에 영향을 줄 수 있다.
딥러닝을 포함한 많은 AI가 여기에 해당되는데, 의료 AI의 대표적인 뷰노 역시 limited memory에 해당된다.
방대한 영상 데이터를 토대로 영상의 특징이 무엇을 뜻하는지, 어떤 질환을 의심할 수 있는지 등을 학습시킨다.
이후 학습 경험이 쌓인 AI는 높은 정확도로 새로운 영상을 분석할 수 있다.
이외에도 웹사이트 등에서 많이 사용되는 챗봇, 자율주행 자동차 등이 limited memory에 해당된다.
Theory of Mind
앞선 두 AI가 모두 실재하고, 실생활에도 자주 사용된다면, 이번 AI와 4.의 AI는 아직 실생활에는 잘 사용되지 않으며 연구되고 있는 AI이다.
일종의 컨셉카 정도로 생각하면 이해가 편하다.
Theory of MInd라는 개념은 사실 ‘마음 이론’이라는 심리학 용어이다.
타인에 대한 공감과 이해 능력 정도를 평가한다는 의미를 내포하고 있다.
그런 용어에서 파생된 이 AI는 다수간의 감정, 믿음, 사고, 욕구 등을 보다 잘 이해할 수 있다.
이 단계에서의 AI는 인간의 공감과 감정의 영역까지 모사할 수 있다.
Self aware
아직은 가설로만 존재하는, AI의 최종 형태라고 여겨지는 AI이다.
인간의 뇌와 아주 유사하며 감정을 이해하는 것을 넘어서, AI 자체적으로 감정을 가지고 욕구를 가질 수 있다.
SF 소설에 나오는 자아를 가진 AI 라고 보아도 무방하다.
덕분에 사람들이 항상 진보를 기대하면서도 두려워하는 타입의 AI이다.
AI 스스로 판단을 하기 시작하면 어떤 일을 벌일지 알 수 없기 때문이다.
그 대표적인 예시가 바로 터미네이터의 스카이넷이다.
아무래도 하나의 극에서는 극단적인 장치가 있어야 재미가 있기에, 너도나도 AI를 악의 주축으로 만들다 보니 두려움이 생긴 것이 아닐까 한다.
원래 미지에 대한 두려움이 가장 큰 법 아니겠는가.
여기까지는 세대별로 AI를 구별한 느낌이 강하고 이제 다음으로는 기술 분야에서 사용하는 일반적인 분류 체계로 AI를 구별하겠다.
Artificial Narrow Intelligence(ANI)
직역하면 인공 협지능이 되고 좁은 의미의 인공지능이라는 의미를 가지고 있다.
하지만 복잡한 AI를 포함하여 현존하는 대부분의 AI 부류가 ANI에 해당된다.
해당 AI 들이 인간의 몇 가지 능력만을 모사하여 업무를 수행하기 때문이다.
따라서 프로그래밍된 것 이상을 수행할 수 없고 제한적이고 협소한 용도 외에는 사용이 어렵다.
위에서 서술한 Reactie Machines와 Limited Memory에 속하는 AI 모두 ANI에 속한다.
딥러닝과 머신러닝 모두 ANI에 속한며, 좁은 인공지능이라는 표현이 매우 광대한 시각에서 사용되었음을 알 수 있다.
Artificial General Intelligence(AGI)
직역하면 범용 인공 지능이다.
배우고, 인지하고, 이해할 수 있는 인간의 기능을 모방한다.
다양한 영역간의 연결고리를 이해하고 일반화하여 배우는데 걸리는 시간을 최소화한다.
덕분에 특정 업무만을 수행할 수 있는 것이 아닌, 전반적인 업무를 수행할 수 있다.
Artificial Super Intelligence(ASI)
모든 영역에서 인간을 넘어선 초인공지능이며, 연구자들이 바라보는 AI의 지향점이자 정점이다.
IQ, EQ와 같은 인간의 다면적 지능을 모사하는 것을 넘어, 기계 특유의 압도적인 메모리양, 연산 처리속도, 의사결정 능력으로 인해 모든 일을 훨씬 빠르고 정확하게 처리할 수 있다.
인간의 완전한 상위호환이 될 수 있기에 매력적이면서도, 충분한 위협이 되는 개념의 AI이다.
