AI가 발상의 전환을 하지 못하는 핵심적인 이유는?

AI가 발상의 전환을 하지 못하는 핵심적인 이유는?

인공지능이 발상의 전환을 하지 못하는 핵심 이유는 인공지능이 인간과 달리 창의적인 사고나 직관적인 판단 능력을 갖추지 못했기 때문이다. 인공지능은 데이터와 알고리즘을 바탕으로 작동한다. 창의적 사고는 한 마디로 다르게 생각하는 것에서 시작되는 것이고, 기존에 있던 것을 재해석해서 새로운 것을 만드는 것이다. 이런 부분은 많은 사람들이 알고 있지만 직관적인 판단 능력이 무엇인지 아는 사람은 많이 없다, 이것을 알아야 발상의 전환을 쉽게 이해할 수 있다.

인공지능이 "학습"한다는 것은 사실 수많은 데이터를 통해 패턴을 파악하고, 이러한 패턴에 따라 특정 작업을 수행하도록 프로그래밍 되는 과정을 말한다. 따라서 인공지능의 "직관"이라는 것은 사실 그가 학습한 데이터 내에 있는 패턴을 인식하는 능력에 불과하다.

인간의 직관적 판단은 더 복잡한 프로세스를 포함한다. 이는 과거의 경험, 감정, 무의식적인 판단, 심지어는 명확하게 인식하지 못하는 정보들을 통합적으로 처리하는 능력이다. 이러한 능력은 인간의 뇌 구조와 인간이 경험하는 세상의 복잡성에 기인하며, 이를 따라잡기 위해서는 현재의 인공지능 기술로는 부족하다.

 

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예를 들어, 축구 선수가 공을 차기 전에, 그는 상대방의 위치, 팀원의 위치, 공의 속도와 방향, 그리고 풀밭의 상태 등 다양한 변수를 고려해야 한다. 그리고 이 모든 것들은 몇 초 내에 이루어져야 하며, 이런 직관적인 판단은 그 선수의 과거 경험, 연습, 그리고 체력 등에 의해 영향을 받는다. 현재의 인공지능은 이렇게 많은 변수를 동시에 고려하고 즉각적으로 반응하는 능력을 가지지 못한다.

더욱이, 인간의 직관적 판단은 우리가 자신도 모르게 특정 상황에서 얻은 지식을 기반으로 한다는 점에서 더욱 복잡하다. 이는 인간이 보유한 상식, 사회적 규칙, 감정 등과 같은 다양한 요소를 통합적으로 처리합니다. 현재의 인공지능은 이런 부분을 완전히 이해하거나 모방할 수 없다. 따라서, 현재의 인공지능은 인간의 직관적 판단을 완벽하게 복제하거나 모방하는 데에는 한계가 있습니다. 인간의 직관적 판단을 완벽하게 복제하거나 모방하려면 발상의 전환이 필요하다. 

인공지능이 체스 게임을 플레이할 때, 그것은 모든 가능한 움직임을 빠르게 계산하고 그중 가장 이길 확률이 높은 움직임을 선택한다. 그러나 체스의 전략을 완전히 바꾸는 '발상의 전환' 같은 것은 인공지능은 불가능한 것이다.

이는 인공지능이 인간처럼 경험과 직관을 통해 문제에 접근하는 것이 아니라, 학습한 데이터와 알고리즘에 의해 동작하기 때문이다. 인간의 발상의 전환은 종종 비논리적이거나 예측 불가능한 창의적인 통찰력에서 나오는데, 이것은 현재의 인공지능 기술로는 아직 구현하기 어렵다. 현재 인공지능은 기존의 데이터를 바탕으로 하기 때문에 인간처럼 발상의 전환을 하지 못한다.