좁은 의미의 AI

현재 우리는 AI를 경험하고 있습니다. 많은 AI의 기능들 중에서 극히 일부분을 경험하죠. 

우리가 경험하고 있는 AI는 제한된 지능 이라고 할 수 있습니다

.

좁은 AI의 특징
특정 작업에 최적화: 좁은 AI는 특정한 작업이나 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다. 예를 들어, 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리, 추천 시스템 등 특정 분야에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.

제한된 지능: 좁은 AI는 인간과 같은 일반적인 지능을 갖추고 있지 않습니다. 특정 작업에 대해서는 매우 높은 성능을 보일 수 있지만, 다른 작업이나 상황에서는 전혀 작동하지 않거나 성능이 떨어질 수 있습니다.

데이터 의존성: 좁은 AI는 대량의 데이터를 기반으로 학습합니다. 머신러닝 알고리즘은 주어진 데이터에서 패턴을 학습하여 예측이나 결정을 내리기 때문에, 데이터의 품질과 양이 성능에 큰 영향을 미칩니다.

자동화 및 효율성: 좁은 AI는 반복적이고 규칙적인 작업을 자동화하여 효율성을 높이는 데 기여합니다. 이는 기업의 생산성을 향상시키고, 인간의 작업 부담을 줄이는 데 도움을 줍니다.

좁은 AI의 예
음성 인식 시스템: 애플의 Siri, 아마존의 Alexa, 구글 어시스턴트와 같은 음성 인식 AI는 사용자의 음성을 인식하고 명령을 수행하는 데 특화되어 있습니다.

추천 시스템: 넷플릭스, 아마존, 유튜브 등의 플랫폼에서 사용되는 추천 알고리즘은 사용자 행동 데이터를 분석하여 개인 맞춤형 콘텐츠를 추천합니다.

이미지 인식: 구글 포토와 같은 서비스는 이미지 내의 객체를 인식하고 분류하는 데 AI를 사용합니다. 이는 사진 검색 및 정리에 유용합니다.

자율주행차: 자율주행차는 도로 상황을 인식하고 주행 결정을 내리는 데 AI를 활용합니다. 이는 특정한 환경에서 안전하게 주행할 수 있도록 설계되었습니다.

좁은 AI의 한계
좁은 AI는 특정 작업에 대해서는 뛰어난 성능을 보이지만, 다음과 같은 한계가 있습니다.

일반화 능력 부족: 좁은 AI는 특정한 문제에 대해서만 학습하고 최적화되어 있기 때문에, 새로운 상황이나 문제에 대한 일반화 능력이 부족합니다.

창의성 결여: 좁은 AI는 창의적인 사고나 감정, 직관을 갖추고 있지 않으며, 주어진 데이터와 알고리즘에 따라 작동합니다.

의사결정의 투명성 부족: 많은 AI 시스템은 "블랙박스"처럼 작동하여, 그 결정 과정이 불투명할 수 있습니다. 이는 AI의 결정이 어떻게 이루어졌는지 이해하기 어렵게 만듭니다.

 

지금은 이러한 한계가 있는 AI를 경험하고 있죠. 사실 검색엔진 용도의 수준으로 여기는 사람이 많은 것 같습니다. 물론 저도 AI에 관심을 가진 일반인이기에 AI와 검색엔진의 차이를 많이 느끼지는 못하고 있구요. 

AI의 목표는 AGI라고 합니다. 쉽게 이야기하면 사람과 같이 대화를 나누는 AI인것이죠. 최근 치뤄진 2024년 수능 언어영역에서 AI가 1문항을 제외한 모든 문제를 맞췄다고 합니다. 곧 인간을 뛰어 넘는 지능을 가진 AI가 주변에 나타날것같네요.
전문가들은 그 시기가 정말 몇년 안이라고 합니다. 그때를 위해 우리는 어떻게 대비를 하고 어떻게 적응을 해야 할까요?