[글또] 기호주의와 연결주의로 알아보는 AI 발전

1. 글의 목적

• AI에  대하여 대중들이 쉽게 이해할만한 글을 작성해보자
• AI의 발전과정을 알아보고 기호주의와 연결주의에 대해서 알아보자 

2. 본문

• AI가 세상을 완전히 바꾸지 못하는 이유

머신러닝 딥러닝을 포함한 AI가 세상을 바꿀 것 같이 광고하고 있다. 하지만 실제로 산업에서 적용에 실패하고 AI는 허상이라고 느낄 수도 있을 것 같다. 여기엔 2가지 문제가 있다.

1. 데이터 분석 등 의사결정에 영향을 끼치는 AI는 그 성과를 정량화하기 어려움
2. 성과가 있더라도 그 노하우를 굳이 외부에 홍보할 필요가 없기 때문
3. 성과 낼 수 있는 딥러닝은 현재 이미지와 자연어 처리에 국한되어 있어, 작고 좁은 분야에서 활약을 하기 때문

딥러닝이 잘 적용하는 예, 이미지 생성과 자연어 처리

• 세상의 모든 문제를 AI로 해결하지 못하는 이유 

세상의 정보에는 2가지가 있다고 한다. 바로 암묵지와 형식지이다.  암묵지란 언어란 형식을 갖추어 표현될 수 없는 경험과 학습으로 머리에 쌓인 지식이며 흔히 노하우(know-how)라는 것이다. 반면, 형식지는 명시적으로 표현한 지식이다.  예를 들면 요리법은 레시피(형식지)에 써있지만,  그걸 그대로 재현한다고 똑같은 음식점 맛이 나타나는 것은 아니다.(암묵지)

지식의 두 갈래에 관해서 이야기하는 이유는, AI는 명시적인 형식지의 정보만 인식하기 때문이다. 다시 말해, 컴퓨터가 학습하지 못하는 정보는 AI에 학습시킬 수 없으며 당연히 예측하기도 어렵다. 이런 깨달음이 있기 전에 과거 50년대에는 기호주의와 연결주의 2가지 학파가 있었다는 것이 흥미롭다.

• 기호주의와 연결주의의 등장

1956년 다트머스 회의에서 처음으로 인공지능을 언급한 마빈 민스키는 인간의 지식을 기호화하고 그 기호화의 관계를 일일이 컴퓨터에 입력하면 비슷한 입력을 얻었을 때 출력도 비슷하게 낼 것이라는 주장을 하였고 이것이 바로 기호주의 인공지능의 시작이다. 조건과 액션으로 이루어진 규칙기반(Rule based) 인공지능은 80년대까지 약 30년 정도를 지배하였고, 전문가시스템(GPS)을 이용하여 성과를 이뤘지만, 전문가의 지식의 데이터의 수가 부족했고 암묵지의 한계로  후술할 연결주의에 자리를 내주게 되었다.

이거완전... ChatGPT?

 

반면 1957년 프랭크 로젠블랫은 뇌의 신경을 모방한 퍼셉트론을 발표했는데, 이는 연결주의 AI의 기반이 된다. 신경망 연구는 80년대에 들어와 메인 스트림으로 들어온 뒤 2010년이 되어서야 딥러닝으로 주목 받는다. 특히, 1986년 연결주의를 설명한 <병렬 분산처리> 논문을 발표한 러멜하트는 인간의 사고가 사람들이 컴퓨터가 똑똑하게 만드는 이유를 주장하며 연결주의 태동을 이끈다. 이후 2012년은 이미지 인식 기술 경진대회(ILSVRC)에서 100만 개의 이미지의 정확도를 딥러닝 알고리즘 알렉스넷(AlexNet)이 기존 26%에서 16%까지 획기적으로 낮추며 딥러닝 호황기가 시작되었다. 

 

• AI 발전의 겨울과 여름

현재에도 매스컴에서 AI만 붙이면 뭔가 세상을 바꿔버릴 것 같이 홍보하고 있다. 이는 1950년대 처음 인공지능을 제안한 시기에도 마찬가지였다. 기호주의가 성행하나 70년대까지 기업문제를 해결하지 못하자 첫 번째 AI 겨울(1974년 - 80년)이 일어나고,  전문가 시스템의 한계로 두 번째 AI 겨울(1987년 - 97년)이 일어났다. 그런 겨울 와중에도 인공신경망의 연결주의로 극복하며 역전파 알고리즘 발전 때문에 지금의 호황기를 누리고 있는 것이다. 

• 인공시대에 대처하는 우리의 자세 

늘 데이터 분야에 있으면서 인공지능을 필두로 발전한 데이터 직무분야가 허상으로 꺼지지 않을까 라는 생각과 의구심을 듣고 1년간 사람들에게 자문을 구했던 것 같다. 이렇게 역사를 짚어보니, AI에는 난관이 있었고 늘 이를 극복하여 다시 붐을 일으킨 것 같아 그런 고민은 접어도 될 것 같다.

우리가 할 일은 좁은 AI를 활용하며 어떻게 사업 문제를 "잘" 해결할 것 방법을 찾는 것인 것은 변함이 없다. 인공지능 전문가가 아니라 코드 활용만 가능해도 딥러닝 아키텍처를 적용할 수 있는 만큼, 일반인들에게 접근성 좋은 인터페이스를 가진 인공지능이 Chatgpt를 넘어 더 좋게 나올 시대가 기대된다.

 

도서관 선반에 있는 책을 아무거나 집어서 가져온 것인데 작가분이 너무 글을 잘 쓰고 이해가 잘되어서 완독예정
*이 글을 쓰는데 1시간 20분이 소요되었습니다.(독서는 대략 5시간)

 

4. 출처

• https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=304404993

비즈니스 전략을 위한 AI 인사이트

• https://ssollacc.tistory.com/25

5. 글또 9기 글 모음

• 당신은 절대 글을 잘 쓸 수 없다.
• 기호주의와 연결주의