인공지능(Artificial Intelligence) 연구의 두가지 큰 흐름, 기호주의와 연결주의

기호 주의는 디지털 컴퓨터의 작동방식을 기반으로 AI를 연구하는 방식이고, 연결 주의는 인간 뇌의 정보처리과정에서 영감을 받은 AI 연구 방식이다.

 

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기호 주의(Symbolism) AI

컴퓨터 작동 방식에 맞게 기호와 규칙을 사용하는 규칙 기반(Rule-based) 인공지능으로 오래전부터 지금까지 지속적으로 사용되고 있는 방식이다. 컴퓨터 작동 방식으로 인공지능을 구현할 수 있다는 논리이며, 논리적으로 설명 가능한 문제를 다룬다. A=B이고, B=C일 때, A=C이다로 귀결시킬 수 있는 인공지능이다. 그렇기 때문에 간단한 공식으로 운영되는 체스나 장기를 두는 인공지능을 만들 때 기호 주의 인공지능이 적용될 수 있다. 대표적인 개발자로는 민스키와 매카시 등이 있으며, 전문가 시스템 분야, 수학적 정리 증명, 게임, 자연어 처리 등의 분야에 응용되고 있다.

 

인간이 이해할 수 있는 형태의 표현 방식이라는 장점과 컴퓨터 프로그래밍과의 유사성 때문에 1950년대부터 1980년대까지 전성기를 맞았다. 하지만, 현실의 실제 개념은 실세계의 형상을 모두 '기호화' 할 수 없었기 때문에 한정적인 용도로 밖에 사용할 수 없었고, 기호 주의 AI은 1980년대에 이르러 쇠락의 길을 걷게 되었다. (체스를 두는 인공지능은 체스만 둘 수 있었기 때문) 그리고 이러한 기호 주의의 단점은 연결 주의가 등장하게 된 원인이 되었다.

 

 

연결 주의(Connection) AI

뉴런의 연결을 를 모방한 정보처리 과정을 사용하는 신경망(Neural Network) 기반 인공지능이다. 뇌처럼 하나의 개념이 여러 곳에 흩어져서 표현되며, 논리적으로 설명하기 어려운 문제를 다룬다. 특정 세기 이상의 값에 도달하면 0과 1로 정보를 처리한다는 개념이다. 대표적인 개발자로는 로젠블럿과 힌턴 등이 있으며, 문자 인식, 영상 인식, 음성 인식 등의 패턴 인식에 응용되고 있다.

 

예를 들어 고양이와 강아지 이미지를 인공지능이 기호 주의적으로 인식하는 것은 불가능하다. 이미지 속의 고양이의 특징과 강아지의 특징을 인식하고, 이를 고양이 또는 강아지라는 결론으로 도출하는 방식을 연결주의 인공지능이라고 한다. 연결주의의 지능체는 처음에는 "백지" 상태이며, 다수의 사례를 주고 "경험"함으로써 스스로 천천히 "학습"해 간다. 컴퓨터 연결주의의 알고리즘을 구현한 첫 공식 모델이 '퍼셉트론'이다.

 

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Reference

왜 요즘 인공지능이 난리죠? : 비전공자도 쉽고 재밌게 이해하는 인공지능 발전기

연결주의

[코싸인의 인지과학 이야기] 인공지능(12)

[딥러닝②] 상상 속 기계가 스스로 학습 기계로 - 머니투데이