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정보과학회지 (Communications of KIISE)

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한글제목(Korean Title) [특집원고] 인간지능과 기계지능-인지주의 인공지능
영문제목(English Title)
저자(Author) 장병탁                             
원문수록처(Citation) VOL 36 NO. 01 PP. 0017 ~ 0026 (2018. 01)
한글내용
(Korean Abstract)
1950년대에 컴퓨터의 등장과 함께 탄생한 인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 지난 60여년 동안 두 가지의 큰 패러다임을 탐구하였다. 초기 30년 동안(1960-1990)의 제1기 기호주의 인공지능 (Symbolic AI) 패러다임은 철학적으로 합리론(Rationalism)에 기초하며 지식 프로그래밍을 통하여 지능을 구현하고자 하였다(Charniak, 1985). 후기 30년 동안(1990-현재) 제2기의 연결주의 인공지능 (Connectionist AI) 패러다임은 철학적으로 경험론(Empiricism)에 기초하여 데이터로부터 학습함으로써 지능 시스템을 구현하는 방법을 취하였다(Mitchell, 1997). 후기 패러다임은 특히 최근 몇년 사이에 딥러닝을 통해서 빠르게 발전하고 있다. 딥러닝은 복잡한 문제를 잘 해결하는 장점은 있으나 많은 학습 데이터를 필요로 하고 모델의 해석이 어렵다는 한계를 가지고 있다. 반면에 기호주의 인공지능 모델들은 해석은 쉬우나 학습을 잘하지 못하는 단점이 있다. 이제는 제1기의 기호주의 AI와 제2기의 연결주의 AI 패러다임의 교훈을 바탕으로 그 장점을 살리고 한계를 극복하는 제3기의 새로운 인공지능 패러다임을 열어갈 때이다. 다가 오는 제4차 산업혁명의 시대에는 IoT 환경을 통해서 새로운 종류의 데이터와 서비스가 등장하고 컴퓨팅 환경 및 정보 인프라가 다시한번 크게 변화할 것이다. 특히 자동차, 드론, 로봇과 같은 자율주행체들과 사물인터넷을 통해서 물리 세계로부터 자동으로 생성되는 센서 데이터는 지금까지 사람이 컴퓨터에 입력하던 데이터와는 그 종류와 규모와 속도 면에서 비교가 안될 정도로 거대하고 빠를것이다. 이는 인공지능 기술이 양적인 성장만이 아니라 질적으로 변화하는 새로운 도약을 하지 않으면 안될 것을 요구한다. 본 고에서는 위에서 언급한 제3의 인공지능 패러다임은 뇌를 닮은 인지시스템으로서의 인공지능이 되어야 할 것이라는 것을 주장할 것이다. 그리고 과거에도 이러한 시도가 없었던 것은 아니지만 지금이야말로 뇌를 닮은 인간수준의 인공지능을 본격적으로 연구할 수 있는 준비가 되었다는 것을 이야기할 것이다. 이를 위해서 먼저 과거의 제1, 2기 인공지능 패러다임의 특성을 리뷰하고, 그 한계를 극복하는 제3의 새로운 인공지능 패러다임으로서 인지주의 인공지능(Cognitive AI)을 제안할 것이다. 인지주의 AI는 합리론(기호주의 AI)에서 강조한 지능의 선험적 요소와 경험론(연결주의 AI)에서 강조한 지능의 환경적 영향이 따로가 아니고 상호작용을 통해서 점진적으로 발달되어 간다고 보는 구성주의 철학(Constructivism)에 기초한 인공지능 패러다임이다. 이는 과거의 인공지능이 책벌레형 지능(book smarts)을 추구하였다면 이에 반해서 일상생활형 지능(street smarts)을 추구한다. 닫혀 있는 가상세계에서 생각만 하는 인공지능이 아니라, 실세계에서 센서를 통해서 환경과 상호작용하며 인간과 교감하며 자율적으로 행동하는 인공지능체(Embodied AI)를 연구하는 것이다. 글의 구성은 다음과 같다. 제2절에서는 지능의 본질을 살펴보고 기계와 인간의 지능의 차이를 비교 분석함으로써 인간 수준의 인공지능이 갖추어야 할 조건들을 살펴본다. 이에 비추어 과거의 기호주의 AI, 연결주의 AI 패러다임은 그 장점과 한계가 무엇인지를 짚어본다. 제3절에서는 제3의 새로운 패러다임으로 인지주의 AI 패러다임을 제안한다. 사실 이러한 방향의 연구는 완전히 새로운 것이 아니며 다양한 학문 분야에서 이미 오래전부터 관련 연구가 산발적으로 진행되어 왔음을 보여줄 것이다. 특히 철학, 심리학, 언어학, 신경과학, 로보틱스 연구에서의 관련 연구 동향을 살펴볼 것이며, 이들이 인지주의 인공지능 연구에 어떻게 기여할 수 있는지를 논할 것이다. 제4절에서는 새로운 패러다임이 추구하는 뇌인지시스템에 기반한 구성주의적 자율지능 시스템을 개발하기 위한 방법론을 논의한다. 이러한 연구 방법론의 사례로서 서울대학교의 바이오지능 연구실과 인지로봇 인공지능 센터(CRAIC)에서 수행해 오고 있는 프로젝트를 몇 가지 소개한다. 제5절에서는 뇌인지시스템에 기반한 인지주의 인공지능이 추구하는 환경과 상호작용하는 “실세계 인공지능”의 과학기술적 중요성과 산업경제적 효용성을 다시 한번 요약하고 그 연구개발추진 전략에 대해서 제언한다.
영문내용
(English Abstract)
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