여러 가지 수학적 원리에 기반하여 인공지능이 최적화된 의사 결정을 수행하는 실제 사례를 살펴봅니다.
| 단계 | 활동 | |
|---|---|---|
| 도입 | 합리적 의사 결정 도구로 쓰이는 인공지능 — F1 경주 | 5분 |
| 활동1 | 합리적 의사 결정은 어떻게 해야 할까 | 10분 |
| 활동2 | 인공지능이 최적화로 합리적 의사 결정을 하는 사례 | 20분 |
| 활동3 | 인공지능의 의사 결정, 윤리적으로 괜찮을까? | 15분 |
F1 자동차 경주 경기에서는 트랙을 한 바퀴 돌 때마다 센서로 수집한 대량의 데이터가 발생합니다. 인공지능은 엔진 출력, 브레이크 온도, 연료 소비량, 타이어 마모 등의 변수에 대한 최적값을 계산하고, 다양한 위험 상황을 예측하여 합리적인 결정을 내리는 데 도움을 줍니다. 현재 F1 경기에서는 데이터를 분석하는 속도와 정확성이 승리를 결정할 만큼 인공지능이 중요한 요소가 되었습니다.
출처: 닉 폴슨, 제임스 스콧 저, 노태복 역, 『수학의 쓸모』
합리적 의사 결정이란 여러 가지 선택지 중 최적의 선택을 하는 것을 의미합니다. 사용할 수 있는 정보를 모아 각 선택의 장단점을 고려하여 최선의 결과를 얻을 수 있는 결정을 하는 것입니다. 합리적 의사 결정을 잘하려면 다음 네 가지 요소가 필요합니다.
문제를 정의하고, 이를 해결할 수 있도록 목표를 세워야 한다.
의사 결정을 잘하기 위해서는 충분한 정보가 있어야 한다.
정보를 분석하여 가능한 여러 선택지를 생성해야 한다.
선택한 결과가 합리적이었는지 평가해야 한다.
도로 상황 예측 시스템은 실시간 차량 흐름, 기상 데이터, 도로 정보, 사건·사고 데이터를 수집하여 5~15분 후의 도로 상황을 예측합니다.
→ 1단원에서 배운 확률과 4단원에서 배운 예측이 활용됩니다.
자율주행 자동차는 카메라 및 센서로 도로 상황, 차량 위치, 기상 조건 등을 수집하고, 지도학습이나 비지도학습 알고리즘으로 모델을 훈련시킵니다.
→ 3단원에서 배운 이미지 데이터 처리·분류와 4단원에서 배운 손실함수·최적화가 활용됩니다.
ChatGPT는 텍스트 문서를 처리할 때 각 단어를 벡터로 변환한 후, 단어 임베딩을 거쳐 각 단어의 의미와 관계를 학습합니다.
→ 2단원에서 배운 텍스트의 벡터 표현과 4단원에서 배운 손실함수가 활용됩니다.
인공지능을 활용한 의사 결정에는 여러 윤리적 쟁점이 따릅니다. 다음 물음에 대해 생각하고 모둠원과 토론해 보세요.
오늘은 인공지능이 최적화를 통해 합리적으로 의사 결정을 하는 사례와, 그 과정에서 생기는 윤리적 쟁점을 살펴보았습니다. 다음 시간에는 인공지능 윤리 문제를 직접 탐구하는 활동을 진행합니다.