강한 인공지능과 약한 인공지능에 대한 설명과 각각의 접근방식에 대해 작성하시오.

강한 인공지능

강한 인공지능은 한마디로 모든 부분에서 AI가 가능한 로봇 혹은 인간수준의 AI라고 볼 수 있습니다. 학습을 시킬 때 정말 인간처럼 학습을 받게 되고 모든 분야를 인간처럼 배우게 된다고 합니다. 즉, 인간의 매커니즘과 비슷한 수준의 아키텍처가 내장되어야 가능합니다.

로봇에게 수많은 기술을 알려주려면, 사실 엄청난 양의 데이터를 연동할 수 있는 저장 공간이 필요하게 되는데 인간의 뇌는 비록 컴퓨터보다 연산이 느리지만, 기계가 하지 못하는 일들을 매우 빠르게 할 수 있습니다. 예를 들어서, 우리는 고양이가 지나가면 빠르게 고양이를 인지하지만, 컴퓨터는 수십만 이상의 데이터를 학습해야만 비로소 고양이를 인지하게 된다고 합니다. 연산은 인간보다 훨씬 훌륭하지만, 그 외의 것들은 인간보다 훨씬 뒤쳐져 있기 때문에 강한 인공 지능이 과연 필요한지, 그리고 할 수 있는지가 많은 사람들이 고민하는 부분일 것입니다.

현재 강한 인공지능에 가장 근접해 있는 로봇 혹은 소프트웨어는 IBM에서 만든 왓슨(Watson) 이라고 합니다. 왓슨은 이미 퀴즈쇼에서 인간 챔피언들을 예전에 이겼고, 세계의 수많은 시스템에서 왓슨 을 연동한 사례는 너무나도 많으며, 어느 시스템이든 접목이 가능하기 때문에 왓슨의 지식은 이미 예전의 왓슨이 아닐 정도로 훌륭해 졌을 것입니다.

약한 인공지능

약한 인공지능을 만들기 위해서는 어떠한 목적이 필요하고, 해당 목적에 최적화된 알고리즘 그리 고, 적당한 Rule 등을 설정하면 됩니다. 알파고는 오로지 바둑만 두는 프로그램이고, 장기를 두지 못합니다. 물론 프로그램의 일부를 수정하면 장기든 바둑이든 둘 수 있겠지만 바둑을 배운 알파고 에서 장기를 두게 하면, 아마 충돌로 인해서 현재 두고 있는 바둑을 이상하게 둘 가능성이 매우 높습니다.

현재 인간은 강한 인공지능을 제대로 만들 수 없기 때문에 약한 인공지능이 대다수이고, 강한 인공지능은 현재의 기술로서는 거의 힘들며, 나올 수 있을지 없을지도 미지수라고 합니다. 약한 인공지능을 만들기 위해서는 간단하게 구현된 머신러닝 기법으로도 충분합니다.