(사진 출처 : 픽사베이)
요즘 데이터 사이언스에서 빠질 수 없는 가장 핫한 분야가 인공지능이다. 이제 데이터의 기초를 배우고 있는 나에게는 AI, Deep learning 등은 아직 멀게만 느껴진다. 하지만 내 관심 분야인 human brain interface 에 대한 전반적인 지식 탐구면에서 알아볼 필요는 있다!
인공지능과 뇌
사실 인간의 지능을 가진 기계를 만들겠다는 생각은 오래전부터 존재했다. 1930~1940년대부터 생각하는 기계에 대한 기대가 본격화되기 시작했다. 튜링테스트가 개발되고, 수리논리학이나 컴퓨테이션, 사이버네틱스(인공두뇌학), 정보 이론 등 인간의 사고 과정에 대한 이론들이 등장했다.
하지만 초기에는 일반적인 지능 프로그램을 만드는 것이 어려워 1970년대까지는 침체기를 겪었다. 영국의 AI연구소는 해체되고, 미국의 연구재단은 AI 연구 지원을 중단했다.
인공지능이 재발견된 것은 1980년대 신경망 이론을 통해서였다. 신경망 이론은 인간의 사고를 두뇌 작용의 산물로 보고 이 두뇌 구조를 분석하고 처리하는 메커니즘을 규명해 생각하는 기계를 만들 수 있다는 이론에서 출발한 이론이다.
하지만 또다시 방대한 데이터의 저장 문제로 침제기에 빠지고 다시 1990년대 인터넷의 발전으로 부활했다. 여기에서 기계학습(Machine learning)을 가능하게 하여 수많은 데이터를 분석하고 인공지능 스스로 학습하는 방식으로 진화할 수 있게 되었다. 더 나아가 인간의 뇌를 모방한 신경망 네트워크(neural networks) 구조로 이루어진 디프러닝(Deep learning) 알고리즘으로 발전하면서 그 한계를 뛰어넘을 수 있었다.
여기서 주목해야 할 것이 바로 '인간의 뇌'이다. 인공지능이 여러 분야에서 인공지능적인 요소를 도입하고 있다. 자연어 처리, 전문가 시스템, 영상 및 음성 인식, 이론 증명, 신경망 등. 이 모든 것들은 반복적인 일을 대신하는 기계를 만드는 것이 아니라, 인간의 사고를 프로그램하고, 인간과의 커뮤니케이션을 형성하는 시스템을 만드는 것이다. 따라서 인간의 뇌에 대한 연구가 선행되어야 자연히 인공지능 또한 발달할 것이다.
출처 : [네이버 지식백과] 인공지능 (4차 산업혁명, 2016.10.20., 커뮤니케이션북스)