인공지능의 8가지 한계 (1)

  AI는 인간의 실수를 줄이고, 반복적인 작업을 더 효율적으로 수행하며, 닳지 않고 현명하고 빠른 결정을 내리는 훌륭한 일을 하지만, 인공지능에게는 현재 극복하기 어려운 몇 가지 한계를 가지고 있습니다. 다음은 AI의 8가지 한계입니다. 이번 글에서 부터 인공지능이 가지고 있는 한계에는 어떤 내용이 있는지 살펴보겠습니다.

 

자율적인 생각 불가

 지금은 인공지능은 노출되고 훈련된 데이터를 기반으로만 작업을 수행할 수 있습니다. 그렇기 때문에 인공지능은 인간이 수행하기에 훨씬 더 오랜 시간이 걸리는 패턴 인식에 탁월합니다. 반면에, 이것은 AI가 변화하는 상황에 적응하거나 스스로 생각하여 유연성을 발휘할 수 없다는 것을 의미합니다. 결과적으로 AI는 단조로운 패턴 인식 외에 논리적 특성을 도출하거나 결론에 의문을 제기하거나 문제에 대해 비판적으로 생각할 수 없습니다.

 

 간단히 말해서, AI는 알고리즘으로 프로그래밍되어 있기 때문에 의식이 존재하지 않기 때문에 생각할 수 없다고 말할 수 있습니다. 따라서 알고리즘은 프로그램 외부의 개념에서 논리적 연결을 인식하거나 설정할 수 없기 때문에 새로운 문제에 유연하게 대응할 수 없습니다. 인공지능이 생각할 수 없다는 사실은 자율주행차와 관련된 심각한 문제도 제기합니다. 예를 들어, 교통 표지판이 파손되어 다르게 보인다면, AI는 더 이상 표지판을 인식할 수 없으며, 이는 치명적인 결과를 초래할 수 있습니다.

 

 이러한 문제점을 극복하기 위해서, 이미 인공지능의 학습 능력을 높이기 위한 목적으로 데이터에 오류를 의도적으로 통합하려는 시도가 있어 왔습니다. 그러나, 이 접근법은 지금까지 성공한 사례가 없었습니다.

 

창의력과 자기 계발의 부족

  AI는 프로그래밍된 작업만 완료할 수 있기에, 프로그래밍된 매개 변수 이외의 다른 작업을 완료하라는 요청이 있을 경우 실패하는 경우가 많습니다. 인공지능은 과거의 데이터로 시간이 지남에 따라 학습할 수 있기 때문에, 다양한 사고를 하거나 접근 방식에서 창의적인 것을 배울 수 없습니다. 예를 들어, Poem Portraits는 Google과 예술, 문화와의 공동 작업입니다. 그것은 알고리즘과 19세기 시의 2천만 단어 이상의 데이터베이스를 사용하여 입력한 단어를 기반으로 시를 생성합니다. 따라서 AI는 인간의 감정을 읽을 수 없고 사전에 제공된 데이터를 기반으로 수행만 하기 때문에 이전 작업의 예술을 창조하기 위해 창의성을 모방합니다.

 

 AI가 동일한 작업을 반복적으로 수행하는 데 능숙하다는 것을 알지만, 우리가 기계를 조정하거나 개선하기를 원한다면, 인간은 필요한 내용을 수행하기 위해 직접 코드를 변경해야 합니다. 그러므로 기계는 아직까지는 스스로 발전할 수 없습니다.

 

 오직 인간만이 그들의 인지 능력과 창의적이고 연상적인 지능을 사용하여 최적화된 기계를 구상하고 구축할 수 있습니다. 반면에, 머신러닝은 과거의 데이터로부터만 배울 수 있다는 단점을 가지고, 의사 결정에서 속도를 높일 수 있다는 장점을 가집니다.

 

인공지능의 8가지 한계 (2)