[AI] ‘디지털 나 ’라는 건 현재의 나를 계량하는 것

출처 :  제미나이 이미지 만들기

 

인공지능(Artificial Intelligence:AI)은  컴퓨터와 기계가 인간처럼 학습, 추론, 문제 해결, 의사 결정하는 능력을 갖추도록 만드는 기술입니다. 이 글은 AI 분야의 '바이블'로 불리는 스튜어트 러셀과 피터 노빅의 분류를 통해 AI의 정의를 네 가지 주요 접근 방식으로 나누어 설명하고 있다.(위키백과).

1. 인공지능을 정의하는 네 가지 접근 방식

이 네 가지 방식은 '사고 과정 대 행동' 그리고 **'인간답게 대 합리적으로'**라는 두 가지 차원을 기준으로 설명된다.

각 접근 방식의 특징

1. 인간의 사고과정 모방 (인지과학적 접근):
   • 목표: 인간의 정신 작용을 이해하고 시뮬레이션
   • 예시: 인지 모델링, 인간의 사고 과정을 모방하는 프로그램.
2. 논리적 추론 (사고의 접근):
   • 목표: 올바른 논리적 추론을 통해 문제를 해결하는 시스템을 구축
   • 예시: 전문가 시스템, 논리 프로그래밍.
3. 인간답게 행동 (튜링 테스트 접근):
   • 목표: 인간 심사위원이 기계인지 인간인지 구별하지 못할 정도로 인간다운 대화 및 행동을 구현
   • 예시: 자연어 처리, 기계 학습 등을 통합한 챗봇.
4. 합리적 에이전트 행동 (합리적 에이전트 접근):
   • 목표: 주어진 지식과 정보를 바탕으로 최적의 결과를 얻기 위해 가장 합리적으로 행동
   • 예시: 자율 주행 자동차, 로봇 공학, 의사 결정 지원 시스템.

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2. 현대 AI의 가장 적합한 방향: 합리적 에이전트

스튜어트 러셀은 이 네 가지 정의 중 네 번째인 **'합리적 에이전트 접근'**을 현대 인공지능의 가장 적합한 방향으로 강조

• 핵심 주장: AI가 인간처럼 생각할 필요는 없지만, 주어진 환경에서 가장 최적의 판단을 내리고 행동하는 시스템이 되어야 한다.
• 현재의 기반: 이는 AI 시스템이 성공적인 결과를 얻기 위해 지능적으로 작동하는 것에 초점을 맞추는 것으로, 현재 많은 AI 연구 및 개발의 기반이 되고 있다.

결론적으로, 현대 AI는 인간의 내부 사고 과정 모방보다는, 외부로 드러나는 행동이 얼마나 효율적이고 합리적인 결과를 도출하는가에 중점을 두고 발전하고 있다고 정리할 수 있다.

 

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