인공지능 구현에 있어 퍼지 이론이 필요한 이유

인공지능 구현에 있어 퍼지 이론이 필요한 이유

인공지능 (AI)과 퍼지 이론의 관계는 매우 밀접하다. 퍼지 이론은 1965년에 개발되었으며, 모호한 정보나 불확실한 상황을 처리하는 데 있어서 매우 유용하다. 이러한 특성 때문에 퍼지 이론은 AI에서 불확실성을 관리하고 복잡한 문제를 해결하는 데 널리 사용된다. 

AI는 본질적으로 사람이 하는 일을 모방하려는 시스템이다. 그러나 실제 세상은 종종 불확실하고 모호한 정보로 가득하다. 예를 들어, "키가 크다"는 말을 어떤 뜻입니까? 이는 객관적인 척도 없이는 정확히 판단하기 어려운 주관적인 표현이다. 대한민국 평균 시장에 속하는 사람이 190cm인 사람을 보면 ‘이 사람이 크다’라고 생각하지만 농구선수 하승진이 본다면 키가 작은 것이다. ‘키가 크다’는 말은 정해진 기준이 없기 때문에 즉, 모호하기 때문에 이런 현상이 나타난다. 퍼지 이론은 이러한 모호성을 정량화하고 처리하는 데 도움을 준다. 

퍼지 이론을 사용하면, AI는 모호하거나 불확실한 정보를 이해하고 이를 처리할 수 있게 된다. 예를 들어, 퍼지 이론을 사용하는 AI 로봇은 "방이 많이 더워요"라는 말을 이해하고 창문을 열거나 에어컨을 켜서 온도를 조절하는 등의 적절한 조치를 취할 수 있다.

 

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우리말에 적당히, 적절히, 거시기와 같은 뜻이 모호한 말이 있다. 인간은 이런 말은 앞뒤 문장이나 주변 상황을 보고 추론해서 행동을 하거나 말을 한 사람에게 물어보고 정확한 뜻을 알고 난 뒤 실행한다. 인공지능은 이런 단어가 나오면 일단 절대 이해할 수 없다. 그래서 할 수 있는 것이 다시 말해달라는 것이다. 예를 들어 ‘방 안 공기가 거시기 하니 창문 좀 거시기 해야겠다’라는 말을 들으면 인간은 방 안 공기가 안 좋으니 창문을 열러 환기해야겠다고 알아듣고 창문을 열 수 있다. 아니면 ‘창문 열어달라는 것 맞냐’고 물어본다. 반면 인공지능은 ‘무슨 뜻인지 모르겠다. 다시 말해 달라’고 할 뿐 추론을 하거나 다른 사람에게 묻는 등의 행동을 할 수 없다.

또한, 퍼지 이론은 AI의 의사결정 과정을 개선하는 데도 사용된다. 퍼지 이론을 사용하면, AI는 모호한 상황에서도 의사결정을 내릴 수 있으며, 이를 통해 AI는 더욱 복잡하고 동적인 문제를 처리할 수 있게 된다.

결국, 퍼지 이론은 AI가 불확실성과 모호성을 처리하고, 사람처럼 복잡한 문제를 해결하는 데 중요한 도구이다. 이는 AI가 더욱 실세계에 적합하게 만들어주며, AI의 유용성과 융통성을 크게 향상시킨다. 이런 이유로 대학교에서 인공지능을 배울 때 ‘퍼지이론’을 반드시 배우는 것이고, 인공지능 관련 교재에도 한 파트를 할애해서 ‘퍼지 이론’을 다루는 것이다. 그만큼 인공지능 구현에 있어서, 특히 범용 인공지능 구현에 있어서 ‘퍼지 이론’은 필수요소인 것이다.