[미래기술] 증강 지능은 무엇이고, AI보다 더 똑똑해질 수 있는 이유는?!

증강 지능은 학습, 의사 결정 및 새로운 경험을 포함하여 인지 성능을 향상시키기 위해 협력하는 사람과 인공 지능(AI)의 인간 중심 파트너십 모델을 위한 설계 패턴입니다. - 가트너 

 

컴퓨터를 사용하여 더 나은 생각과 행동을 할 수 있는데도 더 나은 컴퓨터를 만들기 위해 왜 그렇게 열심히 노력하고 있습니까?

수년 동안 작가, 과학자 및 기업가는 컴퓨터 및 로봇과의 미래 관계에 대한 비전을 보여주었습니다. 이것들은 우리를 멸망시키는 자율 로봇의 파괴에서부터 로봇 수트의 초인적 향상의 경이에 이르기까지 다양합니다. 터미네이터 와 아이언맨 개념 은 이러한 아이디어를 극단으로 밀어붙이면서도 기술 사용에 있어 분명한 선택을 강조합니다.

더 큰 안전성과 더 높은 효율성을 목표로 완전한 자동화를 목표로 해야 합니까? 아니면 우리를 대체하지 않고 기술을 사용하여 능력을 향상시키는 증강을 열망해야 합니까? 인공 지능과 로봇이 일상 생활에 통합될 만큼 성숙함에 따라 우리는 이러한 선택을 시작해야 합니다 . 우리는 현명하게 선택해야 합니다. 그렇지 않으면 우리 자신과 존재하지 않는 자연 세계를 자동화할 수 있습니다.

인간은 항상 자동화에 매료되었습니다. 수백 년 전, 자동 장치라고 하는 기계적 창조물은 음악가의 연주, 새의 노래 또는 동물의 움직임을 모방하도록 제작되었습니다. 산업 혁명의 대부분은 자동화가 더 낫다는 생각을 전제로 했습니다. 직물을 더 빠르고 저렴하게 짤 수 있습니다. 오염이나 열악한 작업 조건에 신경 쓰지 마십시오. 제품이 훨씬 저렴합니다!

이 아이디어는 자동화할 수 있는 모든 것이 자동화된 오늘날 우리 공장에서 계속됩니다. 자동차 공장은 로봇을 가장 많이 채택하고 있으며 오늘날 모든 용접과 도장은 로봇에 의해 이루어지며 곧 전체 차량이 자동으로 건설될 것이라는 야심찬 목표를 가지고 있습니다.

로봇은 수십 년 동안 등장했지만 지난 10년 동안 인공 지능(특히 기계 학습과 같은 방법)이 폭발적으로 증가했습니다. 두뇌가 작동하는 방식에서 영감을 받은 이러한 고급 컴퓨터 알고리즘은 자동화를 수행할 수 있는 최신 방법을 제공합니다.

섬유 산업은 생산 라인에서 사람을 대신하는 기계를 처음으로 본 산업 중 하나입니다.

 

자동화 또는 지원?

우리는 인공 지능을 사용하여 차량을 운전하고, 제품을 디자인하고, 음악을 작곡하거나 예술 작품을 만들 수도 있습니다. 인공 지능은 곧 우리의 이미지와 소리를 완벽하게 모방할 수 있게 되어 배우와 연기자가 컴퓨터로 생성될 수 있습니다. 인공 지능은 모든 스타일과 콘텐츠로 텍스트를 생성할 수 있으므로 쓰기가 자동화될 수 있습니다. 그것은 우리의 행동 패턴을 이해하고 우리에게 자동으로 영향을 줄 수 있습니다. 마케터의 꿈은 우리가 다른 방식으로 구매하거나 투표하도록 장려하는 것을 가능하게 합니다.

자동화는 그러한 기술을 개발하는 사람들이 일반적으로 선전하는 목표이지만 더 나은 것을 상상하려면 천재가 필요합니다. 인공 지능 대신 기술로 우리 자신의 지능을 증강한다는 아이디어는 1960년 미국 심리학자이자 컴퓨터 과학자인 Joseph Carl Robnett Licklider가 ' 인간-컴퓨터 공생 '이라는 중요한 기사에서 처음 제안했습니다.

Licklider는 ARPANET(나중에 인터넷이 됨)에서 그래픽 사용자 인터페이스에 이르기까지 우리가 알고 있는 현대 컴퓨팅 세계를 만드는 데 도움을 주었습니다. 그의 아이디어는 혁명적이었습니다. 그는 새로운 컴퓨터 기술이 자동화가 아니라 '지능화'에 사용되어야 한다고 믿었기 때문입니다.

그의 영향력은 방대했고 컴퓨터 기술이 발전함에 따라 대부분의 소프트웨어는 우리의 능력을 증폭시키기 위해 만들어졌습니다. 워드 프로세서는 우리가 더 잘 쓸 수 있도록 도와주는 것이지 우리를 위해 쓰는 것이 아닙니다. CAD(Computer-Aided Design) 패키지는 우리가 디자인하는 데 도움이 되지만 디자인을 생성하는 것은 아닙니다. 마찬가지로 우리의 차량에도 주차하고 충돌을 피하며 안전을 유지하는 데 도움이 되는 기술이 존재합니다. 증강 지능의 전체 철학은 인간을 첫째로, 기술을 둘째로 두는 것입니다.

그리고 여기에서 우리는 역사의 전환점을 맞았습니다. 자동화를 선호하는 사람들은 점점 더 증강 지능 솔루션을 짜내고 있습니다. 우리는 이제 그것을 할 수 있는 기술을 가지고 있는데, 왜 안 될까요?

내 워드 프로세서가 맞춤법과 문법을 검사할 수 있다면 전체 문장의 단어를 바꾸지 않겠습니까? 아니면 전체를 작성하시겠습니까? 내 차가 충돌을 피할 수 있다면 왜 운전하게 놔두지 않습니까? 내 아트 패키지가 이미지의 배경을 흐리게 할 수 있다면 새 배경을 만들도록 하지 않겠습니까? 아니면 새로운 이미지? 내 의료 소프트웨어가 약을 제안할 수 있다면 진단 및 치료를 허용하지 않겠습니까? 자동화를 선호하는 사람들은 항상 같은 주장을 사용합니다. 자동화가 더 저렴하고 효율적이며 더 빠르고 좋습니다. 그러나 이러한 주장이 항상 타당합니까?

 

사람이 먼저, 기술이 두 번째

시스템을 완전히 자동화할 때 우리는 기술을 첫째로, 인간을 둘째로 생각합니다. 완전 자동화된 공장은 로봇이 최적으로 작동하도록 설계되었으며 인간 작업자에게 반드시 안전하거나 편안하지는 않습니다.

Tesla 초기에는 작업자 부상이 일반적이었습니다. 일론 머스크의 솔루션은? 더 자동화하고 사람을 제거하십시오. “생산 라인 자체에 사람을 둘 수는 없습니다. 그렇지 않으면 자동으로 사람의 속도에 빠질 것입니다.”라고 Musk는 2016년 투자자에게 말했습니다. “공장에는 여전히 많은 사람들이 있지만 그들이 하는 일은 기계를 유지 관리하고, 업그레이드하고, 이상 현상을 처리하는 것입니다. 그러나 생산 과정 자체에는 본질적으로 사람이 없을 것입니다.”

그것은 전형적인 괴짜의 꿈이지만 고객이 점점 더 자동차에 대한 맞춤형 옵션을 찾고 있다는 사실을 무시하고 제조를 자동화하기가 점점 더 어려워지고 있습니다.

사람은 공장에서 가장 유연하고 적응력이 뛰어난 부분이므로 프로그래밍하기 어렵고 복잡한 로봇으로 교체하는 대신 숙련된 작업자가 제어할 수 있는 로봇 도구로 능력을 향상시키는 것이 더 합리적일 것입니다. 로봇의 속도와 효율성을 사람의 적응력과 결합합니다. ULS Robotics 의 최신 외골격 로봇 수트는 바로 이 솔루션을 제공합니다. Ford와 Hyundai는 현재 그러한 수트를 시험하고 있습니다.

Minis를 만드는 Oxford의 BMW 공장에서 로봇이 많은 자동차 건설을 처리합니다.

연구는 또한 완전 자율 차량의 아이디어에 의문을 제기하고 있습니다. 자동차를 로봇으로 바꾸면 먼저 자동차에 맞게 도로를 만들고 그 다음으로 사람을 맞춰야 합니다. 자율주행차는 보행자를 이해하지 못한다. 그들은 운전자와 길을 건너는 사람 사이에 인간적인 관계를 갖지 않을 것입니다. "지금 건너고 있습니다"와 "당신을 봤어요, 가세요"라고 말하는 미묘한 몸짓 언어가 없습니다.

그들은 (점점 더) 극한 기상 조건에서 아시아나 유럽 시골길의 이상한 굴곡과 기복을 이해하지 못할 것이며, 운전을 다양한 경험으로 만드는 변화하는 패션과 제품을 이해하지 못할 것입니다. 따라서 우리는 모든 도로를 자동차에 적합하도록 정규화하고 인프라 업그레이드에 많은 돈을 지출해야 합니다. 사람과 차량 간의 모든 상호 작용을 표준화해야 합니다. 로봇을 최우선으로 하고 사람을 두 번째로 하여 로봇의 요구에 맞게 환경을 바꿔야 합니다.

자율주행차가 교통량을 줄이지 못할 수도 있다는 경고도 있습니다. 최근 연구에 따르면 개인 소유의 자율 주행 차량은 빈 차량이 소유자를 픽업하기 위해 셔틀을 운행하기 때문에(또는 상점에서 패키지를 픽업하기까지) 더 많은 교통량을 초래할 수 있으며, 주차 요금을 피하는 한 가지 방법은 차량에 계속 운전하도록 지시하는 것입니다. . 카풀은 이러한 문제에 대한 해결책이 될 수 있지만 세계적인 유행병 시대에는 대중적인 해결책이 될 것 같지 않습니다.

 

자율 주행 차량은 운전석에 있을 때도 문제가 발생합니다. 연구에 따르면 우리는 자율 모드에서 수동 모드로 전환하는 데 어려움을 겪고 있으며 운전 능력이 저하될수록 운전 능력이 저하되어 도로에서 더 위험해집니다.

하지만 사람을 먼저 생각하면 모든 것이 바뀝니다. 완전 자율주행차를 목표로 하는 대신 초인간적인 운전자를 목표로 하지 않는 이유는 무엇입니까? 운전자를 더 낫고, 더 안전하고, 더 잘 인식하게 하고 운전 작업을 더 매력적으로 만드는 기술은 무엇입니까?

자율 주행 차량에 사용되는 것과 동일한 인공 지능 기술을 사용하여 이를 달성하여 운전자에게 더 많은 다감각 피드백을 제공할 수 있습니다. 2마일 떨어진 곳에서 사고가 발생하기 훨씬 전에 헤드업 윈드스크린 디스플레이를 통해 사고를 확인하십시오. 도로에서 보이지 않는 블랙 아이스에 주의하십시오. 조명이 없는 어두운 시골길에서 검은 옷을 입은 자전거 타는 사람을 보십시오. 액셀러레이터에 대한 촉각 피드백을 통해 경고를 받아 반응할 시간을 줄 수 있는 충돌 위험이 있다는 사실을 알려줍니다. 무서운 막판 자동 제동 시스템이 있기 때문입니다.

더 이상 사각 지대가 없습니다. 자동차가 주변을 모두 볼 수 있고 무슨 일이 일어나고 있는지 정확하게 보여줄 수 있기 때문입니다. 차가 운전자를 주시하고 운전하기에 적합하도록 보장하므로 더 이상 졸거나 음주 운전을 할 필요가 없습니다. 새로운 증강 현실 기술을 사용하여 앞유리 디스플레이를 실현할 수 있게 되었으며 이러한 인공 지능 사용은 자동차를 운전하게 하는 것보다 훨씬 안전하고 신뢰할 수 있습니다. 왜 우리의 기술이 우리를 운전을 더 나쁘게 만드는 것이 아니라 더 좋게 만들지 않아야 합니까?

현대의 엔지니어가 '의자 없는 외골격'에 앉아 회사의 웨어러블 의료 외골격 중 하나를 수리하고 있습니다.

 

교체가 아닌 향상

인공 지능은 이론적으로 모든 배우, 가수, 음악가 및 작곡가를 대체할 수 있습니다. 그러나 이것은 급여를 지불하는 것보다 저렴할 수 있지만 사람들보다 기술을 우선시합니다. 우리의 모든 예술 작품이 예술가들에 의해 만들어지지만 그 예술가들이 그들의 작품을 만드는 데 도움이 되는 첨단 도구를 가지고 있다는 것을 보장하는 것이 더 좋지 않을까요?

페인팅을 자동화하지 마십시오. 아티스트에게 작업할 새로운 종류의 매체를 제공합니다. 후반 작업을 통해 배우를 교체하거나 그녀의 기술을 위장하지 마십시오. 그녀가 연기할 때 이미지를 미세 조정할 수 있는 기능을 제공하여 그녀의 연기에 맞게 외모와 사운드를 디지털 방식으로 변경합니다.

인공 지능은 이미 우리를 위해 자동으로 설계할 수 있습니다. 처음부터 근본적으로 새로운 아키텍처를 만드는 것부터 풍력 터빈 블레이드의 각도를 최적화하는 것까지 모든 작업을 수행할 수 있습니다. 그러나 CAD 회사인 Autodesk는 설계자로부터 선택권을 빼앗을 생각이 없습니다. Autodesk의 인공 지능 연구 이사인 Tonya Custis 에 따르면 , “Autodesk의 사명은 디자이너가 더 많은 시간을 집중할 수 있도록 지루하고 일상적이며 제약 기반의 작업을 지원하기 위해 인공 지능을 사용하여 디자이너의 창의성을 증폭시키는 것입니다. 디자인의 예술에 대해."

예를 들어, 인공 지능으로 생성된 제너레이티브 디자인 솔루션은 디자이너가 검토하고 수정할 수 있는 아이디어로 제안되고, 인공 지능 모델링 도구는 디자이너가 디자인이 어떻게 작동하는지 정확하게 보여주어 디자이너에게 더 큰 힘, 창의성 및 정밀도를 제공합니다.

일부 인공 지능 방법의 오용은 이미 큰 문제를 야기했습니다. 자동화된 뉴스 큐레이션은 우리가 좋아하는 것을 더 많이 제공하도록 설계되었으며, 더 큰 반응을 일으킨 메시지에 우선 순위를 지정하는 Facebook의 자동 정책과 같이 때로는 화를 유발할 가능성이 더 큰 메시지에 우선 순위를 지정합니다. 이러한 자동화된 학습 시스템 으로 인해 우리 사회는 특정 관점을 중심으로 양극화되어 민주화 과정에서 급진화와 왜곡을 초래합니다.

자동화 시스템을 사용하여 얼굴을 분류하는 판단을 내리는 데에도 유사한 문제가 있으며, 소프트웨어에 차별이 포함되어 있습니다. 다시 말하지만 이것은 기술이 우선이고 사람이 두 번째입니다. 사람들에게 영향을 미칠 수 있는 결정은 사람들이 내려야 합니다. 우리가 선택을 기계에 위임하는 이유는 무엇입니까? 이것은 우리의 근본적인 자유 중 하나를 제거하는 것 아닙니까?

증강 지능을 사용하면 사람들이 더 안전하고 정보에 입각한 방식으로 이러한 결정을 내릴 수 있습니다. 자동화된 뉴스 큐레이션 대신 인공 지능을 사용하여 다양한 주제와 의견을 균형 있게 선택할 수 있습니다. 아이에게 과자와 아이스크림만 먹이면 건강에 해로운 아이가 됩니다. 균형 잡힌 식단을 형성하기 위해 다양한 선택을 하면 건강하고 강해집니다. 마찬가지로 인공 지능을 사용하여 다양하고 균형 잡힌 온라인 미디어 콘텐츠를 제공하면 인구의 마음과 교육이 건강하고 강해집니다.

그리고 인공 지능을 사용하여 유권자의 마음을 조작하는 대신, 이를 사용하여 유권자가 정치인에게 요구하는 사항에 대한 일관된 요약을 제공하고 선출된 대표자가 유권자를 보다 효과적으로 대표할 수 있습니다. 이것이 인공 지능이 우리를 더 낫게 만들 수 있는 방법입니다.

인공 지능은 또한 게임의 중독성 습관을 기르는 데 사용됩니다. 컴퓨터 게임(대부분의 소셜 미디어와 마찬가지로)은 필요한 수단을 가리지 않고 가능한 한 오랫동안 사용자의 주의를 끌도록 설계되었습니다. 그 결과 건강에 해로운 어린이와 성인의 새로운 전염병이 발생했습니다. 중국에서는 18세 미만의 사람들이 게임을 할 수 있는 시간을 일주일에 3시간으로 제한함으로써 이 '영적 아편'에 대처하려는 새로운 법률이 시행되고 있습니다.

Third Space Learning은 인공 지능을 사용하여 학생의 참여도를 모니터링하여 교사가 진행 상황에 따라 수업을 조정할 수 있도록 합니다.

그러나 교육에서 인공 지능을 사용하는 것과 같이 동일한 기술을 영원히 사용할 수 있습니다. 플레이어가 계속 플레이하도록 권장하는 게임의 기술을 사용하여 Third Space Learning은 실시간으로 학생 반응을 모니터링하고 교육자에게 힌트를 제공하여 수업의 요구에 맞게 속도와 스타일을 조정할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

스탠포드의 인공 지능 전문가들은  "이것이 교육의 미래라고 믿습니다."

 

그렇다면 우리는 어떻게 변화할까요? 첫 번째 요점은 인공 지능과 로봇이 산업 혁명의 기계와 마찬가지로 사악하거나 본질적으로 나쁜 기술이 아니라는 점을 인식하는 것입니다. 종종 효율성 향상, 수익성 또는 심지어 안전이라는 이름으로 잘못 생각된 자동화에 오용되면 큰 피해를 입힙니다. 그러나 사람들의 이익을 위해 적용될 때 이러한 새롭고 진보된 기술은 우리를 그 어느 때보다 더 나은 사람으로 만드는 힘이 있습니다.

멍청한 자동화는 근시안적인 사람들을 위한 것입니다. 지능 향상 – 기술을 사용하여 하는 일을 더 잘할 수 있습니다. 비결은 당신이 사용하는 것이 당신을 변화시킬 것임을 인식하는 것입니다. 따라서 사람을 최우선으로 하는 솔루션, 더 많은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있는 솔루션을 사용하십시오. 나쁜 기술의 희생자가 되지 마십시오. 당신을 초인간적으로 만드는 기술을 선택하십시오.