인간 의 지혜 와 인공지능 의 미래

인공지능 분 야 는 사람 을 매혹 시 키 고 판 타지 적 이 며 발전 과정 은 기복 이 가득 하 다. 클 라이 막 스 를 할 때마다 유명 인사 들 은 한 동안 의 기 막 힌 기적 이 일어 날 것 이 라 고 예측 하 는데 그 후에 실망 하면 서도 포기 할 수 없다.이런 이야기 줄 거 리 는 빅 데이터, 컴 퓨 팅 파워 와 알고리즘 이 발전 한 결과 이다.이제 빅 데 이 터 는 더 이상 문제 가 되 지 않 고 컴 퓨 팅 파워 도 일 초승달 타지 에서 빠르게 향상 되 었 으 며, 다양한 양자 컴 퓨 팅 원형 기 는 이미 설계 되 었 으 며, 멀 지 않 은 미래 에 상업 에 투입 할 수 있 게 되 었 다.

영국의 수학자 마 쿠 스 투 소 토 이 는 인공지능 알고리즘 의 최신 발전 상황 을 자세히 알 아 보 는 매우 가치 있 는 과학 보급 서 이다.저 자 는 알고리즘 을 분석 하여 보드게임, 수학 증명, 회화, 작곡, 내용 창작, 번역 등 인류 창조력 분야 의 발전 을 필요 로 하고 인류의 사고방식 과 AI 수학 사고의 공통점 과 차이 점 을 비교 함으로써 독자 들 이 AI 기술 의 발전 경로 와 인류 에 대한 영향 을 객관 적 으로 이해 하고 평가 하도록 도와 주 었 다.

사람들 이 AI 의 미래 발전 이 인류의 지혜 에 이 를 수 있 을 지 에 대한 주요 쟁 점 중 하 나 는 기계 학습 의 결과 가 '블랙 박스' 라 고 생각 하기 때문에 인 류 는 스마트 기기 가 문 제 를 정확하게 푸 는 근거 가 무엇 인지 알 지 못 한다.어떤 사람들 은 기계 가 자동 적 으로 공부 하지 않 고 인간 의 계획 에 따라 공부 하고 일 을 할 수 밖 에 없다 고 주장 하기 때문에 AI 는 인류의 지혜 를 따라 잡 을 수 없다.이러한 관점 들 은 AI 의 실제 발전 에 뒤 처 졌 다.알파 고 를 예 로 들 면, 사람들 은 원래 이런 고정 적 인 바둑 이 없 는 게임 은 체스 와 달리 AI 가 감당 할 수 없다 고 생각 했 는데 결국은 바둑 9 단 고 수 를 이 겼 다.새로운 버 전 알파 고 주 로 는 인간 대전 데 이 터 를 배우 지 않 은 채 수 십 일 만 에 알파 고 보다 훨씬 강해 질 수 있다.이 는 AI 가 가 진 것 이 하나 도 없 는 것 부터 시작 하여 인간 전문 가 를 배우 거나 훈련 함으로써 물리 칠 수 있다 는 뜻 이다.많은 사람들 에 게 수 십 일의 공 부 는 바둑 입문 수준 에 이 를 수 밖 에 없다.

인간 이 AI 가 기계 학습 에 따 른 행동 을 설명 할 수 없 는 것 은 놀 라 운 일이 아니다.곰 곰 이 생각해 보면 우 리 는 사실 자신 이 이렇게 생각 하거나 그렇게 할 줄 모 르 는 경우 가 많다.그러나 인간 의 차이 점 은 '귀납 적 총 결' 을 잘 하 는 데 있다. 한 가지 이 유 를 만들어 자신의 생각 이나 행 위 를 설명 할 수 있다.인공지능 기 계 는 이런 동 기 를 갖 고 인간 과 상호작용 을 하지 않 는 다.다만 말 을 할 줄 모 르 고 사람들 은 그것 이 정리 한 '모델' 이나 원인 이 무엇 인지 모른다.그러나 많은 경우 에 인류 가 인정 하 는 이유 나 해석 도 정확 하지 않다. 이것 이 바로 인지의 발전 과정 이다.또 다른 인간 과 컴퓨터 의 차 이 는 인류 가 수시로 외부 입력 과 자신 이 감지 하 는 정 보 를 이용 하여 패턴 학습 과 식별 을 하 는 것 이다. 이것 이 바로 귀납 과 추리 와 기억 과정 을 정리 하 는 것 이다.이런 일 을 잘 하 는 사람 은 다른 사람 보다 지식 이 있 거나 똑똑 해 보인다.기계 학습 도 같은 원리 와 과정 을 사용 하지만 대부분의 인공지능 학습 은 수 동적 단계 에 있다.만약 에 기계 가 인류 와 똑 같이 외부 정 보 를 계속 받 아들 이 고 자동 학습, 피드백 조정 과 정 리 를 하면 AI 가 인류 보다 한 수 위 다.

책 에서 제 공 된 AI 가 창조력 에 있어 실제 적 인 사례 를 통 해 알 수 있 듯 이 스마트 기기 와 인류 사고방식 의 차이 점 은 기계 가 접근 할 수 없 는 사고 맹점 이 없다 는 것 이다.한편, 인 류 는 대뇌 가 수천 만 년 의 진화 의 영향 을 받 아 반드시 정서 와 동기 에 의존 해 야 하 는 사고 모델 을 형성 했다. 이런 의존 은 고정된 모델 로 바 뀌 었 고 인류 가 탐색 할 수 있 는 여러 분 야 를 제한 했다.AI 알고리즘 이 나 온 알 걸음, 그림 그리고 작곡 의 스타일, 형 성 된 문자 내용 은 사람들 로 하여 금 놀 라 운 나머지 사람들 이 무시 당 할 가능성 을 인식 하 게 한다. 이 를 통 해 인 류 는 자신의 한계점 과 부족 함 을 인식 하 게 한다.이런 끊 임 없 는 기 존 시스템 의 제약 을 뚫 고 얻 은 무한 창의 가 인간 의 능력 을 앞 질 렀 다.

인공지능 알고리즘 은 인간 의 지혜 에 가장 의존 하 는 분야 에 침입 했다. 작가 의 수학 전공 을 보면 알고리즘 을 통 해 수학 적 으로 실질 적 인 장애 가 전혀 없다 는 것 을 증명 한다.인공지능 이 최근 들 어 인류 가 잘 하 는 분야 에서 약진 하 는 것 은 인류 에 게 깊 은 우려 를 불 러 일 으 키 기 시작 했다.인공지능 은 작곡, 문학, 회화 등에 있어 그 어떠한 제한 도 받 지 않 고 많은 초 현실 적 인 작품 을 창작 할 수 있다.실험실 에서 연구원 들 은 새로운 알고리즘 이 데이터 와 교 류 를 할 때 동적 으로 조정 할 수 있다 는 것 을 발견 했다. 한 동안 그 알고리즘 을 개발 한 프로그래머 도 알고리즘 을 이해 하지 못 할 것 이다. 스마트 기기 간 에 심지어 인류 가 이해 할 수 없 는 교류 방식 을 형성 할 수 있다.

만약 에 기계 와 기계, 또는 기계 와 인류 간 에 교 류 를 할 수 있다 면 그 때 는 지적 인 측면 에서 사람과 기 계 를 구분 할 수 없 을 뿐만 아니 라 기 계 는 여러 측면 에서 인 류 를 초월 할 것 이다.이것 이 바로 쿠 즈 웰 이 말 한 '기이 한 점' 이다. 이 기적의 도래 는 그리 멀 지 않 은 것 같다.인류의 단체 행 위 는 윤리 와 법률 에 의 해 제 한 된 것 이다. 기 계 는 정서 와 동 리 심 도 없고 규범 을 이 루 는 객관 적 인 환경 도 없다.만약 에 인류 가 기계 자체 학습 알고리즘 에 대한 통 제 를 잃 으 면 스마트 기기 가 인류 사회 와 호 환 되 는 행위 규범 을 형성 할 수 있 습 니까?인류 가 기계 자체 학습 알고리즘 에 대해 더욱 높 은 차원 의 제한 을 설정 하고 기계 가 넘 을 수 없 는 행동 경 계 를 설정 할 수 있 습 니까?인공지능 알고리즘 이 빠르게 발전 함 에 따라 이러한 문제 들 은 점점 더 긴요 해 졌 다.