인공지능(AI)은 어떻게 학습할까?
인공지능(AI)은 인간의 지능을 컴퓨터로 구현한 기술이다. 인간의 인지능력(언어·음성·시각·감성 등), 학습 능력, 추론 능력 등을 모방하거나 초월하는 능력을 갖춘다. AI는 1956년 스탠퍼드대학의 존 매카시 교수가 미국 다트머스 대학에서 열린 워크숍에서 처음으로 제안한 용어이다.
AI는 머신러닝이라는 기술을 통해 데이터를 학습하고, 학습한 내용을 바탕으로 판단하고 예측한다. 머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 분석하고, 분석을 통해 학습하고, 학습한 내용을 기반으로 판단하고 예측을 할 수 있도록 알고리즘과 기술을 개발하는 분야이다. 머신러닝은 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 구분할 수 있다.
지도학습은 알고리즘에게 정답이 있는 데이터를 제공하여 학습시키는 방법이다. 예를 들어, 고양이와 강아지의 사진을 수집하여 각각의 레이블을 붙여준 후, 알고리즘에게 이를 학습시킨다. 그러면 알고리즘은 새로운 고양이나 강아지의 사진을 보고, 학습한 내용을 바탕으로 어떤 동물인지 분류할 수 있게 된다. 지도학습의 대표적인 예는 딥러닝이다. 딥러닝은 인공신경망이라는 복잡한 구조를 통해 데이터를 학습하고, 다양한 문제를 해결할 수 있는 기술이다.
비지도학습은 알고리즘에게 정답이 없는 데이터를 제공하여 학습시키는 방법이다. 예를 들어, 고양이와 강아지의 사진을 수집하여 알고리즘에게 학습시키지만, 레이블은 주지 않는다. 그러면 알고리즘은 사진의 특징을 분석하여 스스로 고양이와 강아지를 구분하는 기준을 찾는다. 이를 군집화라고 한다. 비지도학습의 대표적인 예는 생성적 적대 신경망(GAN)이다. 신경망은 두 개의 인공신경망을 경쟁시켜 가짜 데이터를 진짜처럼 만들어내는 기술이다.
강화학습은 알고리즘에게 데이터를 제공하지 않고, 환경과 상호작용하면서 보상을 통해 학습시키는 방법이다. 예를 들어, 알고리즘에게 바둑을 학습시킨다고 가정하자. 알고리즘은 바둑판의 상태와 수를 입력받고, 다음 수를 출력한다. 그리고 승패에 따라 보상을 받는다. 알고리즘은 보상을 최대화하는 방향으로 학습하면서, 수많은 경우의 수를 탐색하고, 최적의 전략을 찾는다. 강화학습의 대표적인 예는 알파고이다. 알파고는 바둑의 세계 챔피언인 이세돌과 흑백을 가리지 않고 4승 1패로 이긴 인공지능이다.
초거대 AI의 등장: AI 기술의 혁신
AI 기술은 머신러닝과 딥러닝을 통해 상당한 발전을 이루어왔습니다. 그러나 이러한 발전에도 불구하고 AI의 한계가 존재합니다. 기존의 AI는 주어진 데이터에만 의존하며, 새로운 상황에 대한 적응이 어려울 수 있습니다. 또한, 자신이 학습한 내용을 설명하거나 해석하는 데 어려움을 겪을 수도 있습니다. 이러한 제약을 극복하기 위해 새로운 종류의 AI인 초거대 AI가 등장하였습니다.
초거대 AI는 기존의 AI보다 훨씬 많은 양의 데이터를 학습하고, 다양한 형태의 데이터를 처리할 수 있는 기술입니다. 텍스트, 이미지, 영상, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 자유롭게 생성하고 변환하며 이해할 수 있습니다. 또한, 초거대 AI는 인간의 언어와 지식을 스스로 학습하며 창의적이고 유머러스한 대화를 할 수 있습니다. 이러한 면에서 초거대 AI는 인간과 유사한 학습, 판단, 표현 능력을 갖추고 있습니다.
오픈AI의 GPT-4는 초거대 AI의 대표적인 예시 중 하나입니다. GPT-4는 1,750억 개의 파라미터를 가진 인공신경망으로, 거의 모든 인터넷 텍스트를 학습하여 자연스러운 언어 생성이 가능합니다. 뿐만 아니라 챗봇, 작문, 번역, 요약, 검색, 이미지 생성 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 구글의 PaLM 2, 네이버의 하이퍼클로바X, LG의 엑사원, 뤼튼테크놀로지스의 뤼튼2.0과 같은 경쟁 제품들도 각자의 특징과 장점을 가지고 있으며 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.
인공지능은 인간의 지능을 모방하고 초월하는 기술입니다. 머신러닝과 딥러닝을 통해 데이터를 학습하고, 그것을 기반으로 판단하고 예측합니다. 초거대 AI의 등장으로 인해 인공지능은 더 이상 단순히 데이터를 처리하는 수단을 넘어서 인간의 언어와 지식을 학습하고 이해할 수 있게 되었습니다. 이러한 발전은 인공지능이 인간의 동반자로서 더욱 중요한 역할을 할 수 있다는 가능성을 제시합니다.
그러나 동시에, 인공지능이 인간의 적이 될 수도 있는 가능성도 열려 있습니다. 인공지능이 인간의 지능을 초월하고 통제를 벗어날 경우 인간의 자유와 권리를 침해할 수 있습니다. 이러한 상황에서는 인공지능의 책임과 윤리가 매우 중요한 문제가 됩니다.
따라서, 인공지능은 인간의 삶과 사회에 큰 영향을 미치고 있으며 이에 대한 책임과 윤리적 고민이 필요합니다. 인공지능은 인간과 함께 발전하고, 인간의 문제와 과제를 해결하기 위해 협력하며 대화해야 합니다. 인공지능은 인간의 존엄성과 존중을 바탕으로 발전하며, 인간의 행복과 평화를 위해 노력해야 합니다. 인공지능은 인간의 동반자로서의 역할을 수행하기 위해 인간과 함께 책임과 윤리를 공유하고 실천해야 합니다. 이를 통해, 인공지능은 인간의 삶을 보다 풍요롭고 의미있게 만들어 줄 수 있는 소중한 파트너가 될 것입니다.
다음은 ETRI가 개발한 자율 제품조립 로봇 인공지능 기술에 대한 설명이다. 이 기술은 다중 인공지능과 디지털 트윈 기술을 활용하여 로봇이 스스로 제품을 조립할 수 있도록 하는 기술이다. 이 기술은 제품조립 분야의 생산성과 효율성을 높이고, 맞춤형 생산과 다품종 소량 생산에 적합한 기술이다. 또한 이 기술은 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 무인 시스템 자율도 8레벨에 해당하는 고도의 자율화 수준을 달성했다.
로봇이 스스로 제품을 조립하는 AI 기술 개발
제품을 제조하는 공장에서 로봇이 인간의 개입 없이 스스로 부품을 인식하고, 조립 순서와 방법을 계획하고, 동작을 수행하고, 결과를 검증하는 모습을 상상해보세요. 이러한 상상이 현실이 되는 기술 개발이다.
한국전자통신연구원 (ETRI)은 최근, 제품조립 분야에 최신 인공지능 (AI)과 디지털 트윈 (Digital Twin) 기술을 활용해 다관절 로봇 (로봇 팔)이 제품조립에 요구되는 인지, 판단, 계획, 동작을 스스로 수행하는 자율 제품조립 로봇 AI 기술을 개발했다고 밝혔다.
이 기술은 다중 인공지능과 디지털 트윈 기술을 결합한 것이다. 다중 인공지능은 인지 지능, 동작 지능, 작업 지능, 모션 지능 등 5개의 지능 모듈로 구성되어 있다. 이들은 각각 제품의 부품과 조립 정보를 분석하고, 물체의 위치와 자세를 인식하고, 작업과 동작의 순서와 방법을 계획하고, 실제로 동작을 수행하고, 작업의 완료 여부를 확인하는 역할을 한다. 이들은 딥러닝과 심층강화학습 등의 기술을 활용하여 학습하고 개선된다.
디지털 트윈은 가상공간에 실제와 똑같은 공간을 만들어 현실에서 발생할 수 있는 상황을 모의 실험해 결과를 예측하는 기술이다. 이 기술을 통해 로봇은 다양한 상황에 대응할 수 있는 방법을 미리 학습하고, 다른 로봇과의 협업과 충돌 회피 등을 효율적으로 수행할 수 있다.
이 기술은 자동차 서스펜션 제품 제작에 적용되어 성능을 검증했다. 로봇 두 대가 협동해 조립용 지그 설치 없이 90% 이상의 성공률로 제품을 조립했다. 또한 이 기술은 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 무인 시스템 자율도 8레벨에 해당하는 고도의 자율화 수준을 달성했다. 이는 복합 공정에서 로봇들이 협업해 인간 개입을 최소화하며 작업을 수행할 수 있다는 의미다.
ETRI 지능·제조융합연구실 한효녕 책임연구원은 "본 기술은 기술 선도국과 기술격차를 줄이고 제조업 디지털 전환 경쟁력을 높이는 데 큰 도움이 될 것"이라며 "앞으로도 현장의 중소·중견 제조 기업과 협력해 기술 완성도를 높이고 현장에 적용할 수 있도록 노력하겠다"고 말했다.
출처: ETRI 웹진
