“소프트웨어 기술에는 인공지능 이외에도 많은 기술이 있다. 컴퓨터를 효율적으로 작동시키는 운영체계 기술, 프로그램 작성을 가능하게 하는 프로그램 언어 기술, 인터넷을 운영하는 네트워크 기술, 보안을 다루는 정보보호 기술, 아름다운 혹은 실감형 영상을 만드는 그래픽 및 AR·VR 기술, 많은 데이터를 저장 · 관리하는 데이터베이스 기술, 소프트웨어 생산성과 신뢰성을 다루는 소프트웨어 공학 등으로 나열할 수 있다. 인공지능 기술이라고 하지는 않는다. 그 경계는 모호하지만 지능적 행동을 흉내 내고 구축하는 기술만을 인공지능 기술이라고 한다.”

“사람의 감정을 인식하고 이에 적절히 대응하는 인공지능에 관한 연구 분야를 감성 컴퓨팅Affective Computing 이라고 한다. 사람의 표정이나 말소리를 듣고 감정 상태를 판단한다. 수업을 듣는 학생이 지루해 하는지 인공지능이 파악해서 선생님에게 알려주면 선생님이 휴식 시간을 갖도록 하거나, 수업 방식을 바꿀 수 있다. 또 댓글을 읽고 독자의 반응을 알아내는 것도, 긴 문장을 읽고 그 뉘앙스를 분석하는 것도 가능하다.”

“탐색해야 하는 공간이 매우 복잡해 계산적으로 최적을 찾기 어려운 문제일 경우, 가지고 있는 제한된 국지적 정보만을 가지고 문제 해결을 시도해야 한다. 국지적 탐색 알고리즘은 현 위치에서 가장 좋은 이웃, 즉 (목적)함수의 값이 가장 많이 증가하는 이웃으로 한 발자국 이동하는 것이다. 이를 반복한다. 이런 탐색법을 언덕 오르기Hill-Climbing 알고리즘이라고 한다. 이 알고리즘은 안개가 자욱해 앞을 내다볼 수 없는 산속에서 정상을 찾아가는 방법으로 생각할 수 있다. 앞이 보이지 않아 전체 지형을 볼 수 없기 때문에 정상에 도달하는 길을 알 수 없다. 이런 경우 시도해 볼 수 있는 유일한 방법은 경사가 가장 가파른 방향으로 한 발자국 올라가 보는 것이다. 이를 반복하다 보면 정상에 도달하게 된다.”

“일반적으로 학습이라는 단어가 갖는 의미는 경험을 쌓음으로써 행동이 변화하고 발전하는 것을 말한다. 그러나 인공지능에서 이야기하는 기계 학습Machine Learning은 ‘성능이 향상되는 컴퓨터 알고리즘에 관한 연구’를 총칭한다. 기계 학습 능력을 갖춘 컴퓨터는 개발자가 명시적으로 프로그래밍하지 않아도, 외부 환경의 관찰과 경험으로 스스로 능력을 향상시킨다.”

“CNN은 영상인식에 특화된 다층 신경망이다. 동물의 시각 시스템의 작동 원리에서 영감을 받았다. 2차원 영상의 물체 인식에서 공간적으로 가까운 화소들은 강한 상관관계를 갖는다. 멀리 있는 화소의 영향은 적거나 없을 수도 있다. CNN은 이런 특성을 이용해서 망 구조를 획기적으로 단순화했다. CNN은 필터를 이용하여 국지적 특징을 추출한다. 이 작업을 콘볼루션이라고 한다. 추출한 특성으로 특성지도를 만든다. 같은 영역에서 여러 가지 필터로 다른 특성을 추출하여 사용한다.”

“자연어 이해는 컴퓨터가 사람의 언어를 이해하도록 만드는 연구 영역이다. 자연스러운 문장이나 대화의 생성도 포함된다. 기계가 사람의 언어를 사용하게 하는 작업은 인공지능의 핵심분야로 연구되고 있다. 그러나 인공지능의 여러 연구 영역 중에서 자연어 이해는 아직도 갈 길이 먼 미지의 영역이다. 사람과 공생하는 기계를 만들기 위한 최후의 고비가 아닐까 한다.”