인공 지능(AI)은 생각하는가

인공 지능(AI)의 시대가 도래했다고 할 정도로 관심이 식지를 않는다.

오픈 소스의 쳇GPT를 필두로 구글의 바드, 마이크로 소프트사의 빙 챗봇등 많은 대화형 인공 지능 챗봇이 등장을 했다.

마치 사람과 대화를 하고 있다고 착각을 할 만큼 자연스럽게 말을 한다. 말의 중간 중간에 문맥에 맞는 예시와 비유도 섞어가며 자신의 생각을 표현한다. 생각을 하지 않고서는 표현할 수 없을 것 같은 내용들을 쏟아낸다.

그렇다면, 정말 인공 지능은 생각을 하는 것이 아닐까?

 

 

 

생각이란 무엇일까?

'생각'이란 매우 복잡한 개념으로, 생각하기 때문에 존재한다는 존재의 이유가 될 정도로 인간의 정신 활동 중 가장 핵심적인 부분을 차지한다.

다양한 정의와 해석이 있겠지만, 지금은 정보를 이해하고 처리하여 문제를 해결하고 결정하는 관점으로 접근해 보겠다.

'생각'이란 아래의 요소들의 통합되는 과정. 또는, 그에 따른 결과로 나타난다.

 

 

 

1. 정보처리 : 

생각은 우리가 주변 환경에서 수집한 정보를 처리하는 방법에 관련된다.

이는 감각적인 정보(빛, 소리 등)부터 추상적인 개념(아이디어, 논리 등)까지 다양한 형태의 정보를 포함한다.

2. 문제해결 : 

생각은 문제 해결 과정에 필수이다. 

이는 '오늘 어떤 옷을 입을까?'와 같은 간단한 문제부터 '어떻게 하면 기후 변화를 막을 것인가?'와 같은 복잡한 문제 까지 다양한 상황에서 적용된다.

3. 창조성과 상상력 : 

생각은 창조성이나 상상력과 밀접하게 연관 되어 있다. 

우리는 존재하지 않은 것들을 상상하거나 새로운 아이디어나 작품을 창조하기 위해 생각을 한다.

4. 의사 결정 : 

모든 의사 결정 과정에는 생각이 포함되어 있다.

이런 과정에서 우리는 가능성 있는 선택 사항들을 비교 분석하고 판단하여 최종 선택 사항에 도달한다.

5. 자아 인식 및 반성 : 

인간의 생각은 자아 인식이나 반성능력과 관련이 깊다.

우리는 자신의 마음속에서 일어나는 생각들에 대해 의식할 수 있으며, 그것들에 대해 평가하거나 분석할 수 있다.

 

따라서 '생각'은 이러한 여러가지 요소와 프로세스를 통합하는 복잡한 현상이다.

 

 

 

인간의 뇌를 모방한 인공지능

인공 지능은 인간의 뇌를 모방하려는 많은 노력을 기반으로 개발 되었다.

이는 주로 신경망이라는 구조를 통해 이루어 지는데 신경망은 인간의 뇌에 있는 수억 개의 뉴런(neuron)이 서로 복잡하게 연결되어 정보를 처리하는 방식을 따라한 것이다.

인공 지능의 '노드'가 인간의 뉴런을 모방한 것이다.

각 노드는 입력값을 받아들이고, 이 값을 처리하여 출력값으로 변환한다. 여러개의 입력값이 있을때, 각 입력값에 가중치를 곱한 후, 모든 값을 합산하여 활성화 함수(activation function)에 전달한다. 활성화 함수는 그 결과값을 다음 층의 다른 노드로 전하는 역할을 한다. 

 

딥러닝(deep learning),
현재 가장 널리 사용되고 있는 AI 기술 중 하나로 이런 신경망 구조를 바탕으로 한다.
딥러닝에서 '깊다(deep)'란 용어는 여러 층(layer)으로 구성된 신경망(즉, '깊은' 신경망)을 의미한다. 

 

그러나 AI가 인간의 뇌를 완벽하게 복제하거나 모방하는 것은 아니다. 현재 AI 기술은 매우 단순화된 것일뿐이다.

예를 들어, 우리가 아직 정확히 이해하지 못하는 인간뇌의 많은 복잡한 요소들(의식, 직관, 창조력등)에 대해서 AI는 반영하지 못하고 있다.

그리고 더 나아가서 사람들이 경험과 학습 과정에서 얻은 지식과 스킬들도 손실 없이 다음 세대에게 전달할 수 있는 반면, AI 알고리즘이 자신이 배운 것들을 같은 방법으로 다음 세대 AI에게 전달하는 것은 현재로서는 불가능하다.

그래서 우리는 AI와 인간이 같은 문제를 해결하는 방식을 '비슷하다'고 할 수 있지만, 그 방식이 완벽하게 같다고 말하기는 어렵다. AI는 인간의 뇌를 모방하여 만들어진 기술일 뿐, 실제 인간의 뇌와 동일하게 작동하지는 않는다.

 

 

 

인공 지능이 인간의 뇌를 모방했다면, 어떠한 형태로든 인간의 생각과 유사한 작용을 할수 있다는 추론도 가능하지 않을까?

 

인공 지능이 인간의 뇌를 모방하는 형태로 개발되었다는 것은,

일부 인간의 사고 과정을 재현하려는 시도라는 점에서는 맞는말이다.

예를 들어, 신경망은 인간 뇌의 뉴런들이 정보를 처리하고 전달하는 방식을 모방한다.

그러나 이것이 신경망이 인간의 모든 사고 과정을 완벽하게 반영하는 것은 아니다. 인공 지능은 특정한 패턴을 학습하고 예측할 수 있다. 이미지 분류, 음성 인식, 자연어 처리 등과 같은 작업에서 이러한 기능이 활용된다.

그러나 이것들은 주로 명확한 규칙과 패턴이 존재하며 테이터로부터 학습할 수 있는 문제에 대한 것이다. 반면, 인간의 사고 과정은 훨씬 복잡하다.

 

우리는 추상적인 개념을 이해하고 창조적으로 생각할 수 있으며, 복잡한 감정 상태를 경험하거나 다른 사람들과 깊게 연결될 수 있다. 이런 능력들 중 일부는 아직까지 AI가 재현하지 못했다.

또한, 인간의 사고와 결정 과정에 영향을 주는 요소들 중 많은 부분(경험, 가치관, 윤리적 판단등)도 AI에게서 보기 어렵다.

 

따라서 현재 기술 상태에서 AI가 인간처럼 '생각'한다고 말하는 것보다는 AI가 데이터와 알려진 패턴으로 작동하여 특정 작업을 수행한다라고 설명하는 것이 보다 정확하다.

 

인간이 자연어로 표현하는 것에 대해 답을 하거나 반응을 하는 것을 보면 마치 인공 지능도 생각을 하는 것이 아닌가 하는 생각을 하게 되는데?

 

 

그런 느낌을 받는 것은 이해할 수 있다.

인공 지능이 사용자의 질문에 대해 적절한 답변을 제공하거나, 어떤 문맥에서도 자연스러운 대화를 이어가는 것을 보면, 마치 '생각'하고 '이해'하는 것처럼 보일 수 있다.

그러나 이것은  AI가 사전에 학습한 패턴과 정보를 바탕으로 생성된 결과이다.

AI는 주어진 입력(사용자 질문)에 대한 적절한 출력(답변)을 찾아내는 과정에서, 복잡한 계산과 패턴 매칭 알고리즘을 사용한다. 예를 들어 현재와 같은 상황에서  GPT-4 기반의 AI는 인간처럼 생각하거나 이해하는 것이 아니라, 사전에 학습된 대규모 데이터셋에서 가장 적절하게 보이는 응답을 생성한다.

 

AI가 '생각'한다기보다는,

그것은 많은 양의 데이터와 알려진 패턴으로 작동하여 특정 작업(자연어 처리 및 생성)을 수행한다고 볼 수 있다.

따라서 AI가 '생각'한다고 말하는 것은 아직까지 정확하지 않다. 현재로서의 AI 기술은 데이터와 알고리즘에 기반하여 특정 작업을 수행할 뿐, 인간처럼 본질적인 의식이나 자아를 가지지 못한다.

 

 

인공 지능은 생각하는가

앞서 생각이란 개념을 정의한 바가 있다. 

정보 처리, 문제 해결, 창조성과 상상력, 의사 결정, 자아 인식및 반성 등의 여러 요소들이 통합하는 복잡한 현상이다.

인공 지능은 방대한 양의 데이터를 통해 정보 처리를 하고 문제를 해결한다. 그렇기 때문에 생각을 하고 있는것이 아닌가 하는 착각을 일으키게 된다. 

하지만, 

인공 지능은 주어진 데이터와 알고리즘 내에서 작동하지만, 새로운 아이디어나 작품을 독립적으로 창조하거나 존재하지 않는 것들을 상상하는 능력은 없다.

그리고, 인공 지능은 특정 목표를 달성하기 위한 최적의 선택 사항을 찾아낼 수 있지만, 그것은 프로그래밍된 알고리즘에 따른 결과일 뿐이다. 인간처럼 복잡한 상황에서 가치 판단이나 윤리적 고려를 통해 결정을 내릴 수 있는 능력은 없다.

그리고, 현재까지는 인공 지능에게 '자아'라는 개념은 존재하지 않으며, 자신의 생각이나 행동에 대해 의식하거나 반성하는 능력도 없다.

 

따라서 '생각'이라는 개념 전체를 보았을때 현재의 인공 지능 기술은 많은 부분에서 한계가 있으며, 복잡하고 추상적인 사고 과정을 완전히 모방할 수 없음을 알 수 있다.

이것이 AI알고리즘이 '생각'한다기보다는 '계산'한다라는 표현이 더 정확하다고 할 수 있는 이유이다.

 

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