약한 인공 지능

약한 인공지능(Weak artificial intelligence, 약한 AI, weak AI)은 마음의 제한된 부분을 구현하거나, 좁은 AI(narrow AI)로서 하나의 좁은 작업에 집중하는 인공지능이다. 존 설의 표현에 따르면 이는 "마음에 관한 가설을 테스트하는 데 유용하지만 마음은 그렇지 않다." 약한 인공지능은 인간이 사물을 기억하고, 사물을 인식하고, 간단한 문제를 해결하는 등 기본적인 행동을 수행하는 방식을 모방하는 데 중점을 둔다. 스스로 생각하고 학습할 수 있는 기술을 사용하는 강한 AI와는 대조적이다. 컴퓨터는 알고리즘이나 사전 지식과 같은 방법을 사용하여 인간처럼 사고 방식을 발전시킬 수 있다. 강한 인공 지능 시스템은 이를 프로그래밍한 프로그래머와 독립적으로 실행하는 방법을 학습하고 있다. 약한 AI는 자신의 마음을 가질 수 없으며 관찰할 수 있는 물리적 행동만 모방할 수 있다. 이는 다음과 같이 다양하게 정의되는 강한 AI와 대조된다.

 강한 인공 지능
 인공 일반 지능(AGI): 하나의 특정 문제가 아닌 모든 문제에 지능을 적용할 수 있는 능력을 갖춘 기계이다.
 인간 수준의 인공지능: 평균적인 인간과 유사한 지능을 갖춘 기계.
 인공 초지능(Artificial superintelligence, ASI): 일반 인간보다 훨씬 뛰어난 지능을 갖춘 기계.
 인공의식: 의식, 감각, 정신을 갖춘 기계(존 설은 이러한 의미에서 "강한 AI"를 사용함).

 안토니오 리에토(Antonio Lieto)와 같은 학자들은 AI와 인지 모델링에 대한 현재 연구가 약한 AI 가설과 완벽하게 일치하며 인지적으로 다음과 같은 대중적인 가정이 완벽하게 일치한다고 주장했다. 영감을 받은 AI 시스템은 "뇌와 정신의 인공 모델을 사용하여 자신이 모델링하는 실제 현상인 것처럼 가장하지 않고 정신 현상을 이해할 수 있기 때문에" 강한 AI 가설을 지지하며 문제가 있다.

좁은 AI는 “... 좁게 정의된 단일 작업으로 제한된다. 대부분의 최신 AI 시스템은 이 범주로 분류된다.” 좁다는 것은 로봇이나 컴퓨터가 한 번에 하나의 문제만 해결할 수 있도록 엄격하게 제한된다는 의미이다. 강한 AI는 그 반대다. 강한 AI는 인간의 두뇌에 더 가깝다. 이것은 모두 철학자 존 설의 케이스로 간주된다. 강한 AI에 대한 이러한 생각 역시 논란의 여지가 있다. 설은 튜링 테스트(2차 세계 대전 중 앨런 튜링이 창안했으며 원래 모방 게임이라고 불리며 기계가 인간만큼 지능적인지 테스트하는 데 사용됨)가 정확하지 않거나 강한 AI를 테스트하는 데 적합하지 않다고 생각했다.

응용 및 위험 
좁은 인공지능의 예로는 AlphaGo, 자율주행 자동차, 의료 분야에서 사용되는 로봇 시스템 및 진단 의사가 있다. 좁은 AI 시스템은 신뢰할 수 없을 경우 때때로 위험할 수 있으며, 그 행동이 일관성을 잃을 수 있다. 인공지능은 복잡한 패턴을 인식하거나 다양한 환경에서 안정적으로 작동하는 해결책을 찾기 어려울 수 있다. 이러한 '취약성'은 예기치 못한 고장으로 이어질 수 있다.

좁은 AI 시스템은 체스 게임이나 스팸 메일 필터링과 같은 특정 작업을 매우 잘 수행한다. 이들은 자신의 좁은 영역에서 높은 능력을 갖추고 있지만, 프로그래밍된 범위를 벗어나는 작업을 수행할 유연성이 부족하다.

사소한 인공지능 장애가 때때로 심각한 결과를 초래할 수 있다. 예를 들어 전력망의 장애를 유발하거나 원자력 발전소를 손상시키고, 세계적 규모의 경제 문제를 일으키며 자율주행 차량을 오도할 수 있다. 약품이 잘못 분류되거나 잘못 배포될 수 있다. 또한 인공지능이 결함이 있거나 편향되어 있다면 의료 진단은 결국 심각하거나 때로는 치명적인 결과를 초래할 수 있다.

단순한 인공지능 프로그램은 이미 사회에 깊이 침투해 있으며 대중에게는 종종 눈에 띄지 않는다. 예로는 입력 중 자동 수정, 음성-문자 변환 프로그램의 음성 인식, 데이터 과학의 대대적 확장 등이 있다. 좁은 인공지능은 또한 부당한 징역형, 채용 과정에서의 여성 차별, 자율주행으로 인한 사망 등 일부 논쟁의 대상이 되었다.

추천 시스템은 '좁게 설계된' AI 시스템임에도 불구하고 사용자의 게시물, 행동 패턴 또는 트렌드를 바탕으로 사용자 반응을 효과적으로 예측한다. 예를 들어 TikTok의 'For You' 알고리즘은 한 시간 이내에 사용자의 관심사나 선호를 파악할 수 있다. 일부 다른 소셜 네트워크의 AI 시스템은 선전이나 기타 잠재적으로 유해한 활동에 연루된 봇을 탐지하는 데 사용된다.

 각주 

 같이 보기 
 인공지능
 딥 러닝
 전문가 시스템
 인공지능의 역사
 가상 비서
 기계 학습
 인공 일반 지능

분류:인공지능
분류:계산신경과학