인공지능(AI)의 정의
인공지능은 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 스마트 기계를 구축하는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 학문적 관점에서 AI는 다음과 같이 정의됩니다. 지능형 에이전트: 환경을 인식하고 특정 목표 달성 가능성을 극대화하는 행동을 취하는 시스템을 연구하는 학문입니다.
핵심 인지 과정
- 학습: 정보와 정보 활용 규칙을 습득하는 과정입니다.
- 추론: 규칙(또는 학습된 패턴)을 사용하여 근사적이거나 확정적인 결론에 도달하는 과정입니다.
- 자기 교정: 성능을 평가하고 알고리즘을 개선하여 정확도를 높이는 능력입니다.
핵심 구분: ANI vs. AGI
인공 협소 지능 (ANI / 약한 AI)
- 정의: 특정 작업을 위해 설계되고 훈련된 AI 시스템입니다.
- 특징: 제한된 사전 정의 범위나 맥락 내에서 작동합니다. 지능을 시뮬레이션하지만 의식이나 진정한 이해는 결여되어 있습니다.
- 현재 상태: 현재 존재하는 모든 AI가 이 범주에 속합니다. 대표적인 예로는 가상 비서 (Siri, Alexa), 얼굴 인식 소프트웨어, 그리고 다음과 같은 딥러닝 모델이 있습니다: AlphaGo.
인공 일반 지능 (AGI / 강한 AI)
- 정의: 기계가 인간의 정신과 구별할 수 없을 정도로 다양한 작업에서 지식을 이해하고 학습하며 적용할 수 있는 이론적 형태의 AI입니다.
- 특징: 도메인 독립적 적응력, 상식적 추론, 그리고 잠재적 자기 인식 능력을 갖춥니다.
- 현재 상태: 가설적; 현재는 연구와 공상 과학의 주제입니다.
핵심 용어
- 지능형 에이전트: 센서를 통해 관찰하고 액추에이터를 사용하여 환경에 작용하는 자율적 실체입니다.
- 튜링 테스트: 앨런 튜링(1950)이 기계가 인간과 동등하거나 구별할 수 없는 지능적 행동을 보일 수 있는지 판별하기 위해 제안한 테스트입니다.
- 머신러닝 (ML): 명시적으로 프로그래밍되는 대신 데이터로부터 학습하는 시스템 구축에 초점을 맞춘 AI의 하위 분야입니다.
Python 구현