인공지능, 러닝머신, 딥러닝 그리고 윤리

 인공지능을 실현하기 위한 방법 중 하나인 머신러닝. 머신러닝은 인간이 프로그램밍 하지 않고 기계 스스로가 프로그램을 만들어 새로운 지식을 만들어 낸다. 초창기 컴퓨터 과학자인 아서사무엘은 1959년 머신러닝을 "컴퓨터에 명시적인 프로그램 없이 배울 수 있는 능력을 부여하는 연구 분야”라고 정의 했다. 일반적인 컴퓨터는 인간이 만들어낸 프로그램으로 움직인다. 이와 반해 머신러닝은 인간이 기본적인 모델과 정보를 주면 스스로 프로그램밍 하는 것이다. 

 
딥러닝은 이러한 머신러닝 중 하나이다.

사람의 뇌를 모방한 인공신경망 모델을 써서 머신러닝을 하는 것이 딥러닝이다.

딥러닝은 ​뇌의 신경망 처럼 네트워크가 연결된 형태이다.

딥러닝이 만들어 내는 신경망을 '인공신경망' 혹은 뉴럴네트워크라 한다. 

딥러닝을 하기 위해서는 거대하고 방대한 정보와 이 정보를 처리할 인프라 구조 레벨의 기술이 필요한데 구글이나 페이스북 같은 거대 IT기업이 이를 가능하게 만들었다.
​​중국의 천재기사 커제를 울린 알파고는 더이상 인간과 바둑을 두지 않는다. 알파고를 개발한 구글의 인공지능 부문 자회사 딥마인드는 최근 윤리부서를 출범 시켰다. 윤리와 사회를 연구하는 전담 부서라 한다. 인공지능을 연구하는데 있어 5가지 핵심원칙을 함께 발표했다.
- 글로벌 사회와 환경에 도움이 되는 방식으로 기술을 개발한다.
- 엄격하고 철저히 증거에 기반두고 연구
- 자금 조달 방식을 비롯한 모든 과정은 투명하고 개방적이어야 한다.
- 다양한 목소리를 담고 한구적이어야 한다.
- 포괄적으로 협업해야 한다.
(ciokorea.com 기사참조)
인문학자들의 일자리가 생긴 것인지? 그 구성원이 궁금하다. 인간은 윤리적으로 결함 투성인데 기계의 윤리성이 가능하고 합리적일까? 그 방향이 감정이 개입되지 않는 효율성의 극대화된 모델이라고 한다면 "쓸모 없는" 것에 대해 인공지능은 어떻게 반응할까? 기계가 윤리에 대해 스스로 만들어 내는 프로그램은 무엇일까? 벤담과 밀의 공리주의? 칸트의 의무론적 윤리관? 사기업의 윤리부서가 추구하는 윤리가 얼마나 공공성을 띨까?

(이미지 출처 : 태용, '초간단 인공지능 설명' 영상 캡쳐)