ANI

ANI(Artificial Narrow Intelligence)는 특정한 작업이나 기능에 특화된 인공지능(AI)을 의미한다. 약한 AI, 좁은 AI, 특정 목적 인공지능, 인공 협소 지능이라고도 불린다. ANI는 사진에서 물체를 찾거나 소리를 듣고 상황을 파악하는 것과 같이 기존에 인간은 쉽게 해결할 수 있으나 컴퓨터로 처리하기에는 어려웠던 각종 문제를 컴퓨터로 수행하게 만드는데 중점을 두고 있다. 한참 막연한 인간 지능을 목표로 하기보다는 더 현실적으로 실용적인 목표를 가지고 개발되고 있는 인공지능이라고 할 수 있으며, 일반적인 지능을 가진 무언가라기보다는 특정한 문제를 해결하는 도구로써 활용된다.

상세

ANI는 말 그대로 협소한 범위에서 특정 작업을 수행하는 인공지능이다. 이는 AGI(Artificial General Intelligence와의 큰 차이점 중 하나로, AGI가 인간처럼 다양한 작업을 수행할 수 있는 범용적 지능을 지향하는 반면, ANI는 주어진 한정된 작업에 최적화된 능력을 보여준다. 예를 들어, 애플의 시리(Siri)나 삼성의 빅스비(Bixby)는 음성 명령을 받아들여 특정 작업을 수행하는 ANI의 전형적인 사례이다. 이러한 인공지능들은 음성인식을 통해 사용자의 명령을 처리하지만, 그 외의 복잡한 인지 작업이나 창의적인 사고를 하지 않는다. 이는 ANI의 가장 큰 특징 중 하나로, 범용적 사고보다는 주어진 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있다.

인공지능은 처음부터 범용적 지능(AGI)을 목표로 삼아왔지만, 기술의 한계로 인해 초기부터 개발된 AI는 대부분 ANI의 형태를 띠고 있다. 초기 AI 기술은 특정 업무에만 집중해 그 분야에서 높은 성과를 내도록 설계되었으며, 이는 현재까지도 ANI의 발전 방향을 이끌고 있다. 특히 2010년대 중반부터 ANI 기술은 비약적으로 발전하며 다양한 분야에 도입되었다. IBM의 왓슨(Watson) 과 알파고(AlphaGo)는 특정 작업에서 뛰어난 성능을 발휘한 ANI의 대표적인 사례로, 체스나 바둑에서 인간을 압도하는 수준에 도달하며 세간의 주목을 받았다.

ANI는 현재 인간이 접하는 AI 기술의 대부분을 차지하며, 특정한 작업에서 높은 성과를 발휘하는 형태의 인공지능이다. 음성 인식, 이미지 분석, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 활용되며, 인간의 삶을 효율적으로 개선하는 데 기여하고 있다. 하지만 범용적인 지능을 가진 AGI와는 근본적으로 차이가 있으며, 그 발전 방향은 AGI와는 다른 경로를 걷고 있다. 향후 AGI가 개발될 가능성은 존재하지만, 현재까지는 ANI가 인공지능의 주요한 형태로 자리 잡고 있으며, 여러 방면에서 인간의 삶을 변화시키고 있다.

적용 사례

오늘날 ANI는 다양한 일상 속 서비스와 제품에 적용되고 있다. 음성인식, 자율주행, 이미지 인식, 추천 알고리즘 등이 그 예다. 특히, 널리 사용되는 스마트폰의 가상 비서 시스템인 시리(Siri)와 빅스비(Bixby)는 대표적인 ANI의 구현이다. 이들은 음성을 인식해 사용자 명령을 처리하며, 특정 작업을 자동화하여 효율성을 높인다.

• 자율주행 : 자율주행차는 ANI의 또 다른 활용 사례다. 이러한 차량은 주변 환경을 인식하고 최적의 주행경로를 선택해 스스로 움직일 수 있지만, 이는 운전이라는 특정한 작업에만 제한된다. 자율주행차가 다른 범위의 작업을 처리하는 것은 불가능하며, 이는 ANI의 한계로 볼 수 있다.
• 음성 인식 및 텍스트 변환 : 음성 명령을 받아들이는 기술은 ANI의 성공적인 사례 중 하나다. 텍스트를 음성으로 변환(STT)하거나, 음성을 텍스트로 변환(TTS)하는 시스템은 일상적인 편리함을 제공한다. 전화를 받을 수 없는 상황에서도 음성 메시지를 텍스트로 변환해 주는 기능은 대표적인 ANI 기술의 결과다.
• 추천 알고리즘 : 넷플릭스나 유튜브, 쇼핑 웹사이트 등에서 사용되는 추천 알고리즘 또한 ANI의 중요한 예시다. 이 시스템은 사용자의 선호도와 과거 데이터를 바탕으로, 해당 사용자가 좋아할 만한 콘텐츠를 추천하는데, 이는 특정 데이터를 처리해 그에 맞는 결과를 예측하는 ANI의 특성을 잘 보여준다.

특징 및 한계

ANI의 가장 큰 특징이자 한계는 특정 작업에서만 최적화되었다는 것이다. ANI는 그 특성상 특정한 작업에만 최적화된 성능을 발휘한다. 이는 인공지능이 특정 분야에서 매우 효율적이지만, 인간처럼 다양한 작업을 처리하지는 못한다는 한계를 의미한다. ANI는 특정 데이터를 학습하고 그 범위 내에서 정답에 가까운 결과를 도출하는데 탁월하지만, 다른 분야로 확장되는 사고는 할 수 없다. 예를 들어, 체스나 바둑에서 뛰어난 AI는 그 게임에서만 탁월한 능력을 발휘하며, 언어 번역 등의 전혀 다른 문제에서는 무용지물이다. 이러한 점이 ANI와 범용적인 사고를 하는 AGI의 본질적인 차이점이다.

ANI는 자동 처리의 한계를 가지고 있다. 현시점에서 ANI는 "알아서" 문제를 해결하는 능력을 가지고 있지 않다. 즉, 인간이 사전에 설정한 조건과 상황에 따라 작동하며, 사람처럼 자율적으로 상황을 인식해 스스로 문제를 해결하는 능력은 없다. 이는 현재의 인공지능이 여전히 인간의 개입이 필요함을 의미하며, 진정한 자율적 인공지능은 아직 개발되지 않았다.

비교

AI는 크게 ANI, AGI, 그리고 ASI로 구분할 수 있다. 먼저 ANI는 특정 작업에 특화된 AI로, 현재 가장 널리 사용되고 있는 형태이다. 정해진 영역에서 뛰어난 성능을 보이지만 그 외의 작업은 수행할 수 없다. 음성인식, 이미지 처리, 자연어 처리, 추천 시스템, 자율주행 등에 응용할 수 있다. AGI는 인간 수준의 일반적인 지능을 가진 AI를 말한다. 다양한 영역에서 유연하게 문제를 해결할 수 있는 능력을 가지나 현재는 실현되지 않은 개념이다. 복잡한 문제 해결, 과학적 발견, 창의적 작업 등에 실현될 것으로 보인다. ASI는 인간 수준을 뛰어넘는 초인공지능을 의미한다. 자의식과 감정을 가질 것으로 예상되며 인간보다 더 뛰어난 사고와 추론 능력을 가진다. 현재는 이론적 개념 단계에 머물러 있으나 인간의 능력을 초월하는 모든 지적 활동 역역에서 응용될 것으로 보인다.

각 AI 유형별 작동 원리와 특징, 윤리 및 사회적 고려사항은 다음과 같다.

ANI, AGI, ASI의 비교

구분	작동 원리 및 특징	윤리 및 사회적 고려사항
ANI	머신러닝, 딥러닝 등의 기술을 기반으로 작동 대량의 데이터를 학습하여 특정 패턴을 인식하고 예측 학습된 영역 내에서만 우수한 성능을 보임	데이터 프라이버시, 알고리즘 편향성, 자동화로 인한 일자리 변화 등의 문제 의사결정 과정의 투명성과 설명 가능성 확보 필요
AGI	다양한 AI 기술을 통합하여 범용적인 문제해결 능력을 구현하는 것이 목표 전이학습, 메타학습 등의 고급 학습기법이 적용될 것으로 예상 인간의 학습과정을 모방한 지속적이고 자율적인 학습능력 요구	인간의 지적 우위 상실에 따른 사회적, 경제적 영향 AGI의 목표와 지향하는 가치 설정의 문제
ASI	실현되지 않은 개념으로, 구체적인 작동 원리는 불명확함 인간의 뇌를 뛰어넘는 고도의 신경망 구조를 가질 것으로 예상 자기 인식, 감정, 창의성 등 인간의 고차원적 사고 능력을 뛰어넘는 능력을 갖출 것으로 기대	AI의 권리와 책임에 대한 철학적, 법적 문제 인간과 AI의 관계 설정, AI의 통제 가능성 등 근본적인 윤리적 질문 제기

참고자료

• 〈약한 인공지능〉, 《위키백과》
• 김민정 기자, 〈(김남형 에듀토크) 더 가까운 인공지능, ANI〉, 《에듀프레스》, 2021-01-06
• 수알치, 〈인공지능(AI), ASI, AGI, ANI 이야기〉, 《티스토리》, 2021-02-15
• 우공80, 〈ChatGPT의 한계 - AGI(Artificial General Intelligence)와 ANI(Artificial Narrow Intelligence)의 차이〉, 《티스토리》, 2023-03-06
• 임성호 기자, 〈AI가 세 종류인 건 아시나요?…초인공지능까진 아직 먼 길〉, 《매일경제》, 2023-03-07
• 윤커뮤니케이션즈, 〈좁은 인공지능 'ANI'부터 초인공지능 'ASI'까지...단계별 인공지능〉, 《네이버 블로그》, 2023-05-30
• 김소장의 알리바바 연구소, 〈인공 지능 3단계 모델 ANI, AGI, ASI의 주요 차이점〉, 《티스토리》, 2023-11-07
• 이승필, 〈협소 인공지능(ANI)에서 인공 초지능(ASI)까지〉, 《브런치스토리》, 2024-01-08
• TEN AI, 〈혹시, AI '뉴비' 이신가요? ANI, AGI, ASI 쉽게 정리해 드립니다〉, 《텐》, 2024-04-19
• 〈<지식 사전> AI의 세 가지 유형: ANI, AGI, ASI의 개념과 차이점〉, 《카카오클라우드블로그》, 2024-08-23

같이 보기

• 인공지능
• AGI
• ASI

이 ANI 문서는 인공지능 기술에 관한 글로서 검토가 필요합니다. 위키 문서는 누구든지 자유롭게 편집할 수 있습니다. [편집]을 눌러 문서 내용을 검토·수정해 주세요.

인공지능 : 인공지능 서비스, 인공지능 로봇, 인공지능 기술 □■⊕, 인공지능 기업, 인공지능 인물 인공지능 기술 AI 워싱 • 랭체인 • 로봇공학 • 로봇기술 • 인지과학 • 자동추론 • 자연어 처리 • 지능 • 지식표현 • 컴퓨터 비전 • 튜링 테스트 • 프롬프트 • 프롬프트 엔지니어링 문자인식과 음성인식 ICR • OCR • OMR • TTS • URL • 글자 • 답변 • 대화 • 동영상 • 디자인 • 맥락 • 문서 • 문자 • 문자인식 • 문자채팅 • 발음 • 번역 • 분류 • 상담 • 소스코드 • 스토리 • 얼굴 • 얼굴인식 • 음성 • 음성채팅 • 음성인식(STT) • 이미지 • 인공어 • 인공지능 음성 • 자막 • 자연어 • 질문 • 채팅 • 코드 • 코딩 • 텍스트 • 통번역 • 통역 • 파일 • 폴더 • 화상채팅 • 화자인식 인공지능 데이터 데이터라벨러 • 데이터라벨링 • 데이터셋 • 돌마 • 벡터 • 벡터DB • 벡터공간 • 스칼라 • 임베딩 • 크라우드워커 • 토큰 • 토큰화 인공지능 학습 ADP • CoLLM • DALL-E • DDPG • DQN • LAM • LMM • SARSA • sLLM • SLM • 강화학습 • 거대언어모델(LLM) • 결정이론적 메타추론 • 계통적 강화학습 • 과적합 • 동적 계획법 • 딥러닝 • 딥큐러닝 • 머신러닝(기계학습) • 메타추론 • 모델 기반 강화학습 • 모델 프리 강화학습 • 미세조정(파인튜닝) • 반영식 아키텍처 • 비지도학습 • 사전학습 • 수시 알고리즘 • 어니 • 에이전트 • 인공지능 학습 • 전이학습 • 준지도학습 • 지도학습 • 추론 • 학습 • 확률적 경사하강법 인공지능 알고리즘 AGI • ANI • ASI • RAG • XAI • 가중치 • 관계형 네트워크(RN) • 뉴런 • 다층퍼셉트론 • 단층퍼셉트론 • 데이터마이닝 • 방사신경망 • 볼츠만 머신 • 분산 샌드박스 • 생성대립신경망(GAN) • 생성형 AI • 수퍼얼라인먼트 • 순전파 • 순환신경망(RNN) • 시그모이드 함수 • 신경망 • 신경망 구조 • 심층신경망(DNN) • 심층신뢰신경망(DBN) • 양방향 비고정값 암호 체계(TSID) • 역전파 • 은닉층 • 인공신경망(ANN) • 인공지능(AI) • 제한 볼츠만 머신(RBM) • 전방전달신경망 • 주의 메커니즘 • 코헨 자기조직 신경망 • 텍스트마이닝 • 트랜스포머 • 파이 • 퍼셉트론 • 합성곱 신경망(CNN) 계산복잡도 NP • NP-완전 • 계산복잡도 • 공간복잡도 • 시간복잡도 • 여 NP • 여 NP-완전 인공지능 프로그램 BCI • GPT • 딥블루 • 딥페이크 • 멀티모달 AI • 모달 • 모달리티 • 모달창 • 알렉스넷 • 어니 • 알파고 • 알파고제로 • 알파폴드 • 왓슨 • 카페 • 컨트롤넷 • 텐서플로 • 텔레파시 • 토치 • 파이토치 • 한돌 인공지능 특징 결정이론 • 계산상의 합리성 • 논리학 • 논리주의자 • 분산성 • 불확실성 • 삼단논법 • 선호도 • 예측곤란성 • 완벽한 합리성 • 유계 합리성 • 이유 불충분의 원리 • 자율성 • 최대기대효용 • 할루시네이션 • 효용이론 인공지능 법적 지위 권리주체성 • 소버린 AI • 전자대리인 • 전자적 인간 • 책임법 위키 : 자동차, 교통, 지역, 지도, 산업, 기업, 단체, 업무, 생활, 쇼핑, 블록체인, 암호화폐, 인공지능, 개발, 인물, 행사, 일반