인공지능 기술의 역사적 기원과 발전 과정을 탐구하고 인공지능의 미래를 예측한다. 인공지능은 튜링 테스트, 인간의 뇌와 유사한 방식으로 데이터를 처리하는 신경망 컴퓨팅부터 다양한 이론과 모델의 논쟁을 통해 발전해 왔다. 과거를 통해 인공지능이 우리 사회에 어떤 변화를 가져올지 전망해 본다.
인공지능의 기원을 탐구하고 미래를 예측하다
인공지능의 발전은 단순한 기술의 진보를 넘어 인간의 삶과 사회를 변화시키는 중요한 요소로 자리 잡고 있다. 인공지능의 미래를 예견하려면 그 역사로부터 배워야 한다. 이 책은 인공지능이 어떻게 발전해 왔는지, 그리고 앞으로 우리 사회에 어떤 영향을 미칠지 탐구하는 인공지능 역사 입문서다.
인공지능은 본질적으로 인간의 지능을 모방하려는 시도다. 인공지능은 인간의 뇌처럼 감각 기관을 통해 데이터를 수집하고 이를 분석해 학습, 예측하며 행동을 지시하는 과정을 모사하려 한다. 이러한 신경망 컴퓨팅은 인간의 뇌가 정보를 처리하고 지식을 축적하는 방식을 모방하는 공학 분야로 인공지능 연구의 핵심으로 떠올랐다. 그러나 인공지능의 역사는 다른 과학기술 분야와 마찬가지로 부침을 거듭해 발전했다. 전자의 발견 이후 전자궤도에 대한 모델 논쟁을 통해 과학이 발전해 온 것처럼 인공지능 분야도 다양한 이론과 모델들이 논쟁 속에서 서로 영향을 주고받으며 발전했다. 톰슨의 전자 발견, 러더퍼드와 보어의 원자 모델 등 과학계의 논쟁이 과학기술 발전의 원동력이 된 것과 마찬가지다. 이 책은 인공지능의 발전 과정을 역사적으로 고찰하면서 인공지능 기술이 앞으로 우리 사회를 어떻게 변화시킬 것인지 그 전망을 제시한다. 인공지능 기술이 인간을 위한 기술로 자리 잡기 위해 어떤 방향으로 나아가야 하는지에 대한 깊은 통찰을 제공한다.
인공지능이란 무엇인가?
01 생각하는 기계의 시작과 라이프니츠
02 배비지 해석기관과 에이다
03 튜링 테스트: 기계가 생각을 할 수 있다
04 다트머스 회의
05 퍼셉트론
06 인공지능 낙관주의 그리고 닥친 암흑기
07 신경망 인공지능
08 인공지능 3차 붐과 제프리 힌튼
09 생성형 인공지능 챗GPT의 등장
10 인공지능의 미래
스스로 작동하는 기계라고 한다면 우리는 ‘로봇(Robot)’을 생각하게 된다. 로봇이라는 단어는 1920년 체코슬로바키아의 극작가 카렐 차페크(Karel Čapek)의 희곡 에서 처음 사용되었다고 알려져 있다. 이 단어의 의미가 체코어로 노동, 노예, 힘들고 단조로운 일을 의미하는 robota에서 연원한 것이라는 것을 보면 인간들은 계속 단조로운 일들을 기계에게 맡기는 생각을 한 것이다.
－01_“생각하는 기계의 시작과 라이프니츠” 중에서
튜링 테스트에 대한 사고 실험으로 가장 유명한 것이 ‘중국어 방(Chinese Room)’ 실험이다. 이는 미국의 철학자 존 설(John Searle)이 제안한 것이다. 그는 튜링 테스트를 통해서 기계가 지능이 있는지를 판별한다고 하지만 실제로 이를 증명할 수 없다는 것을 ‘중국어 방’이라는 사고 실험을 통해서 보이고자 했다. 이 실험을 요약하면 한자를 몰라서 중국어를 그림으로 인식하는 사람도 중국어로 된 질문과 이에 대한 적절한 답변이 적힌 목록만 주면 답을 할 수 있다는 것이다. 답을 했다고 해서 그 사람이 중국어를 할 수 있다고 볼 수는 없을 것이므로 마찬가지로 기계가 답을 했다고 해서 그 기계가 지능이 있다고 할 수는 없다는 것이 그의 결론이다
－03_“튜링 테스트: 기계가 생각을 할 수 있다” 중에서
자연어는 인간의 언어를 말하는 용어다. 검색 엔진을 이용함에서 인간의 언어를 입력하여 직관적으로 검색하려고 하는 시도는 인공지능 기술과 함께 발전하여 왔다. 구글의 성공도 배경에 이런 자연어 검색이 있다. 그리고 인공지능 기술의 발전은 자연어 검색 단계를 바꾸어 버릴 것으로 생각한다. 우리가 한국어를 검색창에 입력하는 등의 방법으로 컴퓨터에 입력하면 컴퓨터가 이에 대응하여 검색 결과를 보여 주는 자연어 검색 시스템은 1964년 STUDENT에서 시작된다.
－05_“퍼셉트론” 중에서
인공지능 기술이건 배아 복제 기술이건, 새로운 기술은 한번 개발되기 시작한 이상 멸망의 순간이 아니면 멈추기 어렵다. 게다가 국제적 합의 또한 어렵다. 그래서 더욱 이 문제에 대해서 제도를 연구하는 법학자들은 인공지능의 위험에 대한 제도적 제어에 대하여 심각하게 고민하여야 한다. 이에, ‘아실로마(Asilomar) 원칙’과 같은 인류 공통의 인공지능 연구와 개발에 대한 원칙 정립을 통한 연구 윤리의 공유와 이를 규범화한 연구 윤리와 규범을 통해서 인공지능 연구들을 제어하는 것이 지극히 중요하다.
－10_“인공지능의 미래” 중에서
최승재 [저]
서울대학교 학사, 석사, 박사(법학 박사), 서울시립대학교 세무대학원 박사과정 수료, 미국 컬럼비아 로스쿨 LLM, 세종-시라큐스 MBA. 법무법인 바른 변호사(파트너대우), 한국 마이크로소프트 변호사(공정거래 및 특허담당임원), 삼성에스디아이 선임변호사(법무총괄) 역임. 현재 경북대학교 법학전문대학원 교수, 대법원 재판연구관, 공정거래위원회 경쟁정책자문위원, 대한변호사협회 법제위원
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