수학·물리·천문분과 · 황선태
인공지능 (Artificial Intelligence: AI)이란 신조어는 Dartmouth대학(Hanover, NH 03755 USA) 의 John McCarthy(Computer Scientist & Cognitive Scientist) 교수가 1956년 여름에 개최된 학술회의 ‘Dartmouth Conference’를 제안하면서부터 처음 공식적으로 사용되었다. 인류 최초의 AI연구에서 Warren McCulloch(Neuroscientist)와 Walter Pitts (Logician)가 1943년 발표한 인공 뉴론 “MCP Neuron” 모델을 제시할 수 있다. AI는 컴퓨터로 구현한 지능 또는 이와 관련된 전산학 분야의 연구로서 인간의 지능이 컴퓨터로써 모사되어 세밀하고 정확하게 표현될 수 있다는 생각에 그 기반을 두고 있다. IT에서 의학까지 활동 범위를 넓혀가고 있는 AI는 천문학에서도 성과를 내고 있다. 한편, AI를 대분하면 기계학습(Machine Learning: ML), 인공신경망(Artificial Neural Network: ANN) 및 심층학습(Deep Learning: DL)으로 분류할 수 있다. 즉, AI 자체는 가장 큰 개념이며 그 안에 ML이 속해 있고 ML 안에 인간처럼 생각하고 행동하면서 이성적 판단을 위해 AI를 구현하는 DL로 분류된다.
지난 6월 8일 과학기술정보통신부는 서울 COEX에서 ‘AI 월드 2022: 테크 & 퓨처’를 개최하였다. 현시점에서 “AI는 경제·안보 등 모든 분야에서 핵심적 역할을 하는 국가전략 기술이며, 디지털 시대에 새로운 패러다임(Paradigm)을 조성하고 국가 미래 성장을 견인하는 과학혁신 기술”이라고 언급되었다.“뇌과학이 AI발전 이끈다”... 주제 강연 환영사에서 MSIT 이종호 장관은 디지털 강국이 되기 위해 ‘초격차기술’ 확보를 강조했다. AI는 과학기술 진척을 위해 꼭 필요하며 국가 대외경쟁력 향상을 가속하기 위해 첨단 AI 기술의 힘이 꼭 필요하다고 역설하였다.
응용과학 연구 과정에서 AI가 광범위하게 적용되고 일부 기초과학 부문에서는 생산 도구로 활용되고 있기도 하다. 지난 수백 년 동안 과학 분야는 실험과학과 이론과학의 두 가지 기본 패러다임을 구현해 오고 있었다. 그러나 오늘날 AI의 급발전은 새로운 과학 패러다임을 현실적으로 눈앞에 가능하게 하고 있다. ML 기술은 방대한 양의 다차원 및 다중 모달(Modal) 데이터를 처리하고 복잡한 과학적 문제를 해결함으로써 이전에는 불가능한 대상으로 생각되었던 분야에서도 과학적 탐구 분위기가 획기적으로 고양되고 있다.
AI에는 과학기술의 속도를 올릴 수 있는 힘이 내재하여 있을 뿐만 아니라 AI는 새로운 과학 법칙을 발견·발명하는데 획기적 역할을 할 것으로 사료된다. 따라서 미래에 기대되는 AI는 그 기초 모델(Foundation Model)의 확장성 경쟁을 벗어나 Iaas, Paas, Saas 및 Smart Phone 이용이 가능한 클라우드(Cloud), 마이크로소프트(Microsoft)가 2015년 7월에 출시한 웹 브라우저 엣지(Edge) 및 컴퓨터에 온라인으로 연결된 주변기기로서 디바이스(Device) 등을 통한 대규모 및 소규모 모델의 공동진화(Co-evolution)로 전환됨으로써 실질적 유용성은 더욱더 확대될 것이다. 공동진화 패러다임에서 기초 모델은 일반적 기능을 학습, 추론 및 실행의 역할을 하는 소규모 모델에 제공한다. 더 나아가서 소규모 모델은 또한 더 많은 공동진화를 위하여 기초 모델에 환경 피드백을 보낼 것이다. 이러한 메커니즘은 긍정적 사이클 순환을 통해 대규모 모델과 소규모 모델을 상호 보완·향상시킬 것이다. 한편, AI의 7가지 유형은 다음에 열거된 바와 같다:
1. Reactive Machines: Has no memory, only responds to different stimuli
2. Limited Memory: Uses memory to learn and improve its responses
3. Theory of Mind: Understands the needs of other intelligent entities
4. Self-Aware: Has humanlike intelligence and self-awareness (Note) The alternative system of classification in tech parlance of the AI technology: Artificial Narrow Intelligence(ANI), Artificial General Intelligence(AGI) Artificial Super Intelligence(ASI) Where, The 3 Stages of AI: ANI > AGI > ASI
필자소개
KAIST 원자력공학과 핵공학 박사
KRISS 방사선표준연구 실장(책연)
US NIST 핵연구센터 IAEA Fellow
STEPI 국제과기협력센터 기협위원
IDK Ltd. Co. AET R&D 전문위원