[너도아는] 인공지능이란 무엇인가
인간 지능을 닮은 기술, 혹은 전혀 다른 새로운 지능
인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 흔히 ‘인간의 지능적 행동을 기계로 구현하는 기술’로 정의된다.
그러나 이 정의는 표면적이다. 본질적으로 AI는 지능이라는 개념을 기술적으로 재구성하려는 시도이며, 인간이 사고·판단·학습·적응에 사용하는 메커니즘을 수학적·알고리즘적 구조로 모사하려는 장대한 실험에 가깝다.
# 인간 지능을 어떻게 정의할 것인가
지능(intelligence)이란 무엇인가?
리학에서는 지능을 “문제를 해결하고, 새로운 상황에 적응하며, 경험에서 학습할 수 있는 능력”이라 정의한다. AI 연구자들은 이 정의를 바탕으로, 지능을 다음과 같은 능력의 집합으로 분해해 다룬다.
- 지각(Perception): 외부 세계를 인식하고 의미를 추출하는 능력 (예: 시각·청각 센서)
- 지식 표현(Knowledge Representation): 세상에 대한 정보를 구조화하고 저장하는 능력
- 추론(Reasoning): 기존 지식을 바탕으로 새로운 결론을 도출하는 능력
- 학습(Learning): 데이터나 경험을 통해 스스로 규칙과 패턴을 발견하는 능력
- 계획·의사결정(Planning): 목표를 설정하고 이를 달성하기 위한 최적의 행동을 선택하는 능력
현대 AI는 이 다섯 가지 영역을 조합해 지능의 부분적 능력들을 기계화하고 있다.
# AI는 단일 기술이 아닌 ‘복합 시스템’
AI는 하나의 기술이라기보다, 여러 기술의 생태계로 이해해야 한다.
대표적으로 다음과 같은 분야가 AI를 구성한다.
1) 자연어 처리(NLP): 언어 이해·생성. 예: 챗봇, 번역기, 음성 비서(시리·빅스비)
2) 컴퓨터 비전(Computer Vision): 이미지·영상 인식. 예: 자율주행차 카메라, 의료영상 판독
3) 지식 추론(Knowledge Reasoning): 논리적 규칙 기반 문제 해결. 예: 전문가 시스템
4) 머신러닝(Machine Learning): 데이터에서 패턴을 학습해 예측. 예: 추천 알고리즘, 사기탐지
5) 강화학습(Reinforcement Learning): 시행착오 및 보상으로 최적 전략을 학습. 예: 알파고, 로보틱스
이 기술들은 서로 보완적이다. 예를 들어 자율주행차는 비전(카메라) → 머신러닝(인식) → 강화학습(주행 전략) → 지식 추론(규칙 적용)이 결합된 복합 AI 시스템이다.
# 인간보다 뛰어나지만 인간처럼 생각하지 않는다
AI의 역설은 여기에 있다. AI는 인간이 어렵게 느끼는 수십억 개 데이터 계산·패턴 분석은 탁월하지만,
인간에겐 직관적인 맥락 파악·상황 판단은 오히려 서툴다.
이를 모라벡의 역설(Moravec’s Paradox)이라 부른다.
- 예시: 컴퓨터는 복잡한 미적분을 0.001초 만에 푸나, 아이가 한눈에 구분하는 고양이·강아지 사진은 수백만 장 학습해야 구분한다.
- 이유: 고차원 추상 추론은 규칙 기반으로 모델링 가능하지만, 지각·상황판단 같은 ‘체화된 지능(embodied intelligence)’은 수억 년 진화의 산물로 너무 복잡하기 때문이다.
즉, AI는 인간의 방식으로 생각하지 않는다.
‘인간처럼 보이게 설계된 비인간적 지능’이라는 역설적 성격을 지닌다.
# 인간을 대체하는가, 확장하는가
이런 점에서 AI를 단순히 인간 대체 기술로 보는 것은 오해다.
현대 AI는 인간의 전 영역을 복제하기보다, 특정 기능을 극도로 고도화해 인간의 지능을 ‘증강(augmentation)’한다.
- 인간은 직관·맥락 이해에 강하지만 반복·정량 분석에 약하다.
- AI는 반복·정량 분석에 강하지만 직관·맥락 이해에 약하다.
두 지능은 경쟁 관계가 아니라 보완 관계다. AI의 진짜 가치는 인간을 닮는 데 있지 않고, 인간이 도달할 수 없는 차원의 계산력·속도·규모를 제공하는 데 있다. 우리는 점점 AI를 ‘인간의 또 다른 뇌’처럼 활용하는 시대에 들어서고 있다.
AI는 단일한 기계가 아니라 지각-학습-추론-판단 능력을 구현한 복합 시스템이며,
그 목표는 인간을 모방하는 것이 아니라 인간의 능력을 확장하고 가속하는 것이다.
AI를 이해한다는 것은 기술을 이해하는 것이 아니라, 지능이라는 개념을 새롭게 정의하는 작업이기도 하다.
