[시리즈 2 · 글 3] 전문가 시스템이란 무엇일까? 초기 AI가 선택한 첫 번째 해답
세부 주제
전문가 시스템(Expert System)의 개념과 역사
제목
생성형 AI 이전에는 전문가 시스템이 있었다? 초기 인공지능의 대표 기술 알아보기
오늘날 AI를 떠올리면 대화를 나누거나 그림을 만들고, 문서를 요약하는 생성형 AI를 먼저 생각하는 경우가 많다. 하지만 AI가 처음부터 지금과 같은 모습이었던 것은 아니다.
1980년대에는 **전문가 시스템(Expert System)**이 인공지능의 대표 기술로 주목받았다. 당시에는 특정 분야의 전문가가 가진 지식을 컴퓨터에 입력하면, 컴퓨터가 사람을 대신해 문제를 해결할 수 있을 것이라는 기대가 컸다.
비록 현재의 AI와는 접근 방식이 다르지만, 전문가 시스템은 AI 역사에서 매우 중요한 의미를 가진다. 오늘날의 인공지능이 어떤 과정을 거쳐 발전했는지를 이해하려면 이 기술을 빼놓을 수 없다.
이번 글에서는 전문가 시스템이 무엇인지, 어떻게 작동했는지, 그리고 왜 한계를 맞이했는지 살펴본다.
전문가 시스템은 어떤 기술이었을까?
전문가 시스템은 특정 분야의 전문가가 가진 지식을 컴퓨터에 저장한 뒤, 그 지식을 바탕으로 문제를 해결하도록 만든 프로그램이다.
예를 들어 의료, 제조, 화학, 금융 등 특정 분야에서 전문가가 판단하는 기준을 규칙 형태로 입력하면 컴퓨터가 이를 바탕으로 결과를 제시하는 방식이었다.
당시에는 "사람의 전문 지식을 컴퓨터에 담을 수 있다"는 점만으로도 매우 혁신적인 기술로 평가받았다.
다만 여기서 중요한 점은 컴퓨터가 스스로 학습하는 것이 아니라, 사람이 만든 규칙을 활용한다는 것이다.
전문가 시스템은 어떻게 작동했을까?
전문가 시스템은 크게 두 가지 요소로 구성된다.
지식 베이스(Knowledge Base)
전문가가 가진 경험과 규칙을 저장하는 공간이다.
예를 들어 기계가 특정 소음을 내면 어떤 부품을 점검해야 하는지, 특정 증상이 나타나면 어떤 원인을 먼저 의심해야 하는지와 같은 정보를 저장한다.
추론 엔진(Inference Engine)
저장된 규칙을 바탕으로 현재 상황을 분석하고 결론을 도출하는 역할을 한다.
쉽게 말해 지식 베이스가 '자료'라면, 추론 엔진은 그 자료를 활용해 문제를 해결하는 '판단 과정'이라고 이해할 수 있다.
전문가 시스템이 활약한 분야
전문가 시스템은 모든 분야에서 사용된 것은 아니지만, 일정한 규칙이 존재하는 환경에서는 좋은 성과를 보이기도 했다.
대표적인 활용 사례는 다음과 같다.
- 공장 설비의 이상 여부 점검
- 화학 물질 분석
- 의료 분야의 보조 진단 연구
- 장비 고장 원인 분석
- 기업의 업무 의사결정 지원
특히 경험 많은 전문가가 부족한 분야에서는 지식을 체계적으로 정리하고 공유하는 도구로 활용되기도 했다.
왜 전문가 시스템은 한계를 맞았을까?
초기에는 큰 기대를 받았지만 시간이 지나면서 여러 문제가 드러났다.
가장 큰 문제는 규칙을 계속 추가해야 한다는 점이었다.
현실에서는 예상하지 못한 상황이 계속 발생하는데, 새로운 상황이 생길 때마다 사람이 직접 규칙을 입력해야 했다.
또한 규칙이 수천 개 이상으로 늘어나면 서로 충돌하거나 관리가 어려워지는 문제도 발생했다.
복잡한 현실을 모두 규칙으로 표현하는 것은 생각보다 쉽지 않았던 것이다.
머신러닝과의 차이
전문가 시스템과 머신러닝의 가장 큰 차이는 학습 방식에 있다.
전문가 시스템은 사람이 규칙을 만든다.
반면 머신러닝은 많은 데이터를 분석하면서 스스로 패턴을 학습한다.
예를 들어 이메일을 분류한다고 가정해 보자.
전문가 시스템은 사람이 "이 단어가 있으면 스팸"이라는 규칙을 입력한다.
머신러닝은 수많은 이메일을 학습하면서 어떤 특징이 스팸과 관련 있는지 스스로 찾아낸다.
이러한 차이 때문에 오늘날에는 머신러닝과 딥러닝이 다양한 분야에서 더 널리 활용되고 있다.
전문가 시스템이 남긴 의미
비록 현재는 전문가 시스템만으로 복잡한 문제를 해결하는 경우가 많지 않지만, 이 기술이 AI 역사에서 차지하는 의미는 여전히 크다.
무엇보다 컴퓨터가 사람의 전문 지식을 활용해 의사결정을 지원할 수 있다는 가능성을 보여주었다.
또한 지식을 구조화하고 논리적으로 표현하는 연구는 이후 AI 기술 발전에도 적지 않은 영향을 미쳤다.
오늘날 일부 산업에서는 전문가 시스템의 개념과 머신러닝 기술을 함께 활용하는 사례도 찾아볼 수 있다.
기존의 규칙 기반 방식과 데이터 기반 방식을 적절히 결합하면 상황에 따라 더 안정적인 결과를 얻을 수 있기 때문이다.
마무리
전문가 시스템은 AI 역사에서 중요한 전환점을 만든 기술이다. 스스로 학습하지는 못했지만, 사람의 전문 지식을 컴퓨터가 활용할 수 있다는 가능성을 보여주며 초기 AI 연구를 이끌었다.
이후 데이터와 컴퓨팅 성능이 발전하면서 머신러닝과 딥러닝이 등장했고, AI는 새로운 도약을 맞이하게 되었다. 과거의 기술을 이해하면 현재의 AI가 왜 이런 방식으로 발전했는지 더욱 쉽게 이해할 수 있다.
다음 글에서는 **'머신러닝의 등장은 AI를 어떻게 바꾸었을까?'**를 주제로 규칙 기반 AI에서 데이터 기반 AI로의 전환 과정을 살펴본다.
FAQ
Q1. 전문가 시스템은 지금도 사용되나요?
일부 산업에서는 특정 규칙이 명확한 업무를 지원하는 데 활용되기도 한다. 다만 오늘날에는 머신러닝이나 딥러닝과 함께 사용하는 사례가 더 많다.
Q2. 전문가 시스템은 스스로 학습할 수 있나요?
아니다. 전문가 시스템은 사람이 입력한 규칙을 기반으로 작동하며, 새로운 규칙도 사람이 추가해야 한다.
Q3. 전문가 시스템이 사라진 이유는 무엇인가요?
현실의 복잡한 상황을 모두 규칙으로 만들기 어려웠고, 데이터로 스스로 학습하는 머신러닝 기술이 발전하면서 활용 방식이 변화했기 때문이다.
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