인공지능(AI)은 현재 다양한 분야에서 널리 사용되는 주요 기술 트렌드로, 비즈니스, 교육, 의료 등 생활 전반에 걸쳐 존재합니다. 그렇다면 인공지능이란 무엇인가와 어떤 종류의 AI가 있을까요? 일반적인 인공지능 유형을 이해하면 AI가 어떻게 작동하고 실제에 어떻게 효과적으로 적용되는지 파악하는 데 도움이 됩니다.

인공지능(AI)은 기계(특히 컴퓨터)가 인간처럼 “학습”하고 “사고”할 수 있도록 하는 기술입니다. 고정된 명령에 따라 컴퓨터를 프로그래밍하는 대신, AI는 기계 학습(machine learning) 알고리즘을 사용해 데이터를 통해 스스로 학습하고 인간의 지능 능력을 모방합니다.

이를 통해 컴퓨터는 문제 분석, 언어 이해, 음성 및 이미지 인식, 그리고 스마트한 의사결정과 같은 사고가 필요한 작업을 수행할 수 있습니다.

AI를 더 명확히 이해하기 위해 일반적으로 두 가지 주요 방식으로 인공지능을 분류합니다: (1) 지능 발전 수준에 따른 분류 (인간과 비교한 AI의 지능 또는 능력 수준)과 (2) 기능 및 인간과의 유사성 수준에 따른 분류 (AI의 작동 방식과 행동이 인간 지능과 얼마나 유사한지). 오늘은 INVIAI와 함께 이 두 가지 분류 방식에 따른 AI 유형을 자세히 살펴보겠습니다!

지능 발전 수준에 따른 AI 분류 (ANI, AGI, ASI)

첫 번째 분류 방식은 AI를 지능 수준과 시스템 능력 범위에 따라 3가지 주요 유형으로 나눕니다. 이 세 가지는 각각 약한 AI (Artificial Narrow Intelligence - ANI), 강한 AI (Artificial General Intelligence - AGI), 그리고 초지능 AI (Artificial Super Intelligence - ASI)입니다.

이 중 약한 AI(또는 좁은 AI)만이 현재 현실에서 존재하며, 강한 AI와 초지능 AI는 아직 연구 단계 또는 가설에 머물러 있습니다. 각 유형의 특징을 차례로 살펴보겠습니다:

좁은 인공지능 (약한 AI – Artificial Narrow Intelligence)

약한 AI (Narrow AI)는 특정 한 가지 작업 또는 제한된 몇 가지 작업을 수행하도록 설계된 인공지능 시스템입니다. 중요한 점은 이 AI가 프로그래밍된 범위 내에서만 지능적이며, 그 범위를 벗어나 스스로 이해하거나 학습할 능력이 없습니다. 현재 대부분의 AI 응용 프로그램이 좁은 AI에 속하며, 실제로도 가장 널리 사용되는 AI 유형입니다.

좁은 AI의 대표적인 예는 Siri, Alexa, Google Assistant와 같은 가상 비서입니다. 이들은 음성 명령을 인식해 알람 설정, 정보 검색, 메시지 전송 등을 수행하지만, 미리 프로그래밍된 기능 외에는 스스로 실행할 수 없습니다. 또한, 좁은 AI는 다음과 같은 친숙한 응용 분야에도 존재합니다:

• 추천 시스템 – Netflix, Spotify와 같은 플랫폼에서 사용자 취향에 맞는 영화나 음악을 추천합니다.
• 자동 챗봇 – 고객 지원을 돕고, 기본적인 질문에 텍스트나 음성으로 답변하는 대화 시뮬레이션을 수행합니다.
• 자율주행차 (예: Tesla 전기차) 및 산업용 로봇 – 미리 예측된 상황 내에서 스스로 운행합니다.
• 이미지, 얼굴 및 음성 인식 – 예를 들어, 휴대폰 잠금 해제를 위한 얼굴 인식이나 음성 번역(구글 번역) 기능 등이 있습니다.

이러한 응용 사례들은 좁은 AI가 일상생활 곳곳에 존재하며, 특정 작업에서는 인간보다 뛰어난 성능을 보인다는 것을 보여줍니다(예: AI가 대량 데이터를 인간보다 빠르게 분석). 하지만 좁은 AI는 포괄적인 ‘지능’은 없으며, 자신의 전문 분야 외에는 자각하거나 이해할 수 없습니다.

일반 인공지능 (강한 AI – Artificial General Intelligence)

강한 AI (General AI)는 모든 지적 측면에서 인간과 동등한 능력을 가진 인공지능을 의미합니다. 이는 AI 시스템이 스스로 이해하고 학습하며, 인간이 수행할 수 있는 모든 지적 작업을 수행할 수 있고, 독립적 사고, 창의성을 발휘하며 완전히 새로운 상황에 유연하게 적응할 수 있음을 뜻합니다.

이것이 바로 AI 연구자들이 궁극적으로 목표로 삼는 것으로, 인간 뇌처럼 자각과 포괄적 지능을 가진 기계를 만드는 것입니다.

하지만 현재 강한 AI는 이론상으로만 존재하며, 실제로 진정한 AGI 시스템은 아직 없습니다. 강한 AI 개발은 특히 인간의 사고와 학습 방식을 모방하는 데 있어 과학적 돌파구가 필요합니다. 다시 말해, 기계에 자기 인식 의식과 유연한 지능을 가르치는 방법을 아직 확실히 알지 못합니다.

일부 최신 AI 모델(예: GPT와 같은 대형 언어 모델)은 일부 일반 지능 특성을 보여주지만, 본질적으로는 특정 작업(예: 텍스트 이해 및 생성)에 훈련된 좁은 AI에 불과합니다.

초지능 인공지능 (초지능 AI – Artificial Super Intelligence)

초지능 AI (Super AI)는 모든 면에서 인간 능력을 훨씬 뛰어넘는 인공지능을 의미합니다. 초지능 시스템은 인간이 할 수 있는 일을 할 뿐만 아니라, 훨씬 더 빠르고, 더 똑똑하며, 더 정확하게 모든 분야에서 뛰어난 성과를 냅니다.

초지능 AI는 스스로 학습하고 개선하며, 심지어 인간이 상상하지 못한 결정과 해결책을 제시할 수 있습니다. 이는 AI가 최고 수준의 지능에 도달한 단계로, 기계가 초월적 지능을 갖춘 상태입니다.

현재 초지능 AI는 상상과 가설 속에만 존재하며, 아직 그러한 시스템은 만들어지지 않았습니다.

많은 전문가들은 초지능 AI가 도달하기까지는 아직 먼 미래이거나 불확실하다고 봅니다. 동시에 초지능 AI에 대한 전망은 많은 우려도 낳고 있습니다: 만약 기계가 인간보다 더 똑똑해진다면, 인간을 통제하거나 인류에 위험을 초래할 가능성은 없는지? 윤리적·안전 문제가 활발히 논의되고 있습니다.

그럼에도 불구하고 과학자들은 이 목표를 향해 연구를 계속하고 있으며, 초지능 AI가 잘 관리된다면 미래 인류가 직면한 난제들을 해결하는 데 도움이 될 수 있다고 믿고 있습니다.

(요약하자면, 현재까지는 약한 AI(좁은 AI) 단계에 머물러 있으며, 특정 작업에 특화된 AI 시스템이 주를 이룹니다. 강한 AI는 연구 중이고, 초지능 AI는 아직 미래의 이야기입니다. 다음으로는 AI를 기능과 작동 방식에 따른 분류를 살펴보겠습니다.)

기능에 따른 AI 분류 (Reactive, Limited Memory, Theory of Mind, Self-Aware)

두 번째 분류 방식은 AI의 작동 방식과 인간과 비교한 ‘이해’ 수준에 초점을 맞춥니다. 이 방식에 따르면 AI는 4가지 유형으로 나뉘며, 낮은 수준부터 높은 수준까지 차례로 반응형 기계 (Reactive Machines), 제한된 기억 AI (Limited Memory), 마음 이론 AI (Theory of Mind), 그리고 자기 인식 AI (Self-Aware)입니다.

각 유형은 AI가 인간의 인지 능력과 상호작용을 모방하는 진화 단계를 나타냅니다. 아래에서 각 유형을 자세히 설명합니다:

반응형 AI 기술 (Reactive Machine)

이는 인공지능의 가장 기본적인 단계입니다. 반응형 AI는 현재 상황에만 반응할 수 있는 시스템으로, 과거 경험을 ‘기억’할 수 없으며 프로그래밍된 대로만 작동합니다. 즉, 기억 능력이 없고 과거 경험을 미래 결정에 활용할 수 없습니다.

반응형 AI의 대표적인 예는 체스 프로그램입니다. Deep Blue와 같은 체스 컴퓨터는 현재 판 상황을 분석해 최선의 수를 선택하지만, 이전 게임을 기억하거나 학습하지 않고 매 게임을 처음부터 시작하는 기계 반사 작용과 같습니다.

그럼에도 불구하고 반응형 AI는 해당 작업에서 매우 높은 성능을 발휘할 수 있습니다. 실제로 세계 체스 챔피언을 이긴 사례가 있으며, 좁은 범위 내에서 뛰어난 계산 능력을 보여줍니다.

반응형 AI의 특징은 빠른 반응 속도와 예측 가능한 행동입니다. 하지만 가장 큰 한계는 학습 능력 부족으로, 환경이나 규칙이 변경되면 적응하지 못합니다.

오늘날 반응형 AI는 즉각적이고 단순한 반응이 필요한 자동화 시스템에서 많이 사용됩니다. 예를 들어, 고정 조건에 따라 작동하는 산업용 자동 제어 장치 등이 있습니다.

제한된 기억 AI (Limited Memory)

제한된 기억 AI는 다음 단계로, AI 시스템이 과거의 제한된 정보를 저장하고 활용하여 의사결정을 내릴 수 있습니다. 반응형 AI와 달리, 이 유형은 과거 데이터를 학습하여 미래 반응을 개선합니다.

대부분의 현대 기계 학습 모델이 여기에 속하며, 미리 준비된 데이터셋으로 훈련받아 학습한 경험을 바탕으로 예측합니다.

제한된 기억 AI의 대표적인 예는 자율주행차 기술입니다. 자율주행차는 카메라, 레이더 등 센서로 주변 환경 데이터를 수집하고, 중요 정보를 임시 저장하여(예: 주변 차량 위치, 도로 장애물) 안전한 가속, 제동, 방향 전환을 결정합니다.

차량이 모든 것을 영구적으로 기억하지는 않지만, 운행 중 지속적으로 최신 정보를 업데이트하며 ‘단기 기억’을 활용해 상황을 처리하는 것이 제한된 기억 AI의 특징입니다.

현재 많은 좁은 AI 응용 프로그램도 사실상 제한된 기억 AI에 속합니다. 예를 들어, 얼굴 인식 시스템은 대량의 학습 이미지(훈련 기억)를 바탕으로 주요 얼굴 특징을 기억해 새 이미지와 비교해 인식합니다.

가상 비서나 스마트 챗봇도 훈련된 모델을 기반으로 짧은 대화 맥락(예: 이전 질문)을 기억해 자연스러운 응답을 제공합니다. 전반적으로 제한된 기억 AI는 과거 데이터를 활용해 반응형 AI보다 더 나은 성능을 내지만, 여전히 완전한 자각 능력은 없습니다.

마음 이론 (Theory of Mind)

‘마음 이론’은 AI 기술이라기보다는 인공지능이 인간을 더 깊이 이해할 수 있는 지능 수준을 의미합니다. 이 용어는 심리학의 Theory of Mind 개념에서 차용한 것으로, 타인이 감정, 생각, 믿음, 의도를 가진 존재임을 이해하는 능력을 뜻합니다. 마음 이론 AI는 상호작용 시 상대방의 정신 상태를 인식하고 추론할 수 있습니다.

예를 들어, 로봇이 사용자의 표정과 음성을 통해 기쁨이나 슬픔을 파악하고, 이에 맞게 행동을 조절한다면 이것이 마음 이론 AI의 목표입니다. 이 단계에서 AI는 단순히 데이터를 기계적으로 처리하는 것을 넘어, 감정과 동기 같은 요소를 이해해야 합니다. 이를 통해 AI는 사회적 상호작용을 자연스럽게 수행하며, 인간과 유사한 공감 능력과 반응을 가진 가상 비서나 로봇을 만들 수 있습니다.

현재 마음 이론 AI는 연구 단계에 있으며, 일부 AI 시스템은 감정 인식(예: 분노 음성, 슬픈 표정 인식)을 통합하기 시작했지만, 완전한 마음 이론 AI는 아직 멀었습니다. 이는 강한 AI로 나아가기 위한 필수 단계로, 인간과 같은 지능을 갖추려면 기계가 인간을 이해할 수 있어야 하기 때문입니다.

AI 연구자들은 감정과 문화 같은 비데이터적 요소를 기계에 가르치기 위한 실험을 계속하고 있으며, 이는 이 분야에서 큰 도전 과제입니다.

자기 인식 AI (Self-Aware AI)

이는 AI 분야에서 가장 높은 단계이자 가장 야심찬 목표로, 자신의 존재를 인식하는 기계를 만드는 것입니다. 자기 인식 AI는 주변 세계를 이해할 뿐만 아니라, 자신이 누구인지 알고, 자기 의식을 가지며, 인간처럼 자신의 상태를 인지할 수 있습니다.

현재 자기 인식 AI는 전혀 존재하지 않으며, 가설에 불과합니다. 이 수준에 도달하려면 단순한 지능뿐 아니라 인간의 영혼까지 복제해야 하는데, 이는 아직 인간 자신도 명확히 이해하지 못하는 영역입니다. 만약 언젠가 자기 인식 AI가 현실화된다면, 이는 인류에게 중대한 전환점이 될 것이며, 동시에 수많은 윤리적 문제를 동반할 것입니다.

예를 들어, 자기 인식 AI가 ‘생명체’로서 권리를 가질 수 있을까요? 감정을 가진 AI에 대해 인간은 윤리적 책임을 져야 할까요? 더 나아가, 자기 의식이 인간을 능가하는 AI가 등장한다면, 명령에 복종할지 아니면 스스로 목표를 정할지에 대한 문제도 제기됩니다.

이러한 질문들은 아직 명확한 답이 없으며, 자기 인식 AI는 현재로서는 공상과학 소설이나 영화 속 이야기에 머물러 있습니다.

그럼에도 불구하고 이 단계에 대한 연구는 의식과 지능의 본질을 더 깊이 이해하는 데 도움을 주며, 이를 통해 낮은 단계의 AI도 더 똑똑하게 만들 수 있습니다. 자기 인식 AI의 미래는 아직 멀지만, 인류 AI 발전 여정의 궁극적 목표입니다.

이처럼, 현재 널리 알려진 인공지능 유형은 주로 좁은 AI(약한 AI)로, 특정 작업이나 작업 그룹을 전문적으로 수행하는 지능형 시스템입니다. 우리 주변의 가상 비서, 챗봇, 자율주행차, 추천 시스템, 음성 인식 등은 모두 고도로 발전한 좁은 AI의 결과물입니다.

반면에, 강한 AI와 더 높은 수준인 마음 이론 AI, 자기 인식 AI는 아직 미래의 영역이며, 수년(심지어 수십 년)의 연구가 필요합니다. 여러 도전 과제가 있지만, AI의 지속적인 발전은 과학과 인간 생활에 새로운 지평을 열어줄 것입니다.

AI 유형을 명확히 이해하면 현재 기술 수준과 미래 발전 가능성을 파악할 수 있어, AI를 효과적이고 안전하게 생활과 업무에 적용하는 데 올바른 시각을 갖게 됩니다.

요약하자면, 인공지능은 비약적인 발전을 거듭하며 인간과 점점 밀접해지고 있습니다. AI를 다양한 수준과 유형으로 분류하는 것은 각 기술의 본질을 이해하고, 현재 AI의 장점을 최대한 활용하며, 미래에 등장할 고급 AI에 대비하는 데 큰 도움이 됩니다.

컴퓨터 과학의 빠른 발전 덕분에, 가까운 미래에 강한 AI나 심지어 초지능 AI가 등장할지도 모릅니다. 이는 현재 상상 속에만 존재하는 것이지만, 분명히 AI는 인류 사회의 미래를 결정짓는 핵심 분야로 남을 것이며, 지금부터 올바르게 이해하는 것이 매우 중요합니다.