[인공지능] 프레임 문제 (Frame Issue)

바로 예를 들어 인공지능이 갖고 있는 프레임 문제에 대해 설명드려보겠습니다.

 

인공지능에게 '햄버거집에서 햄버거를 사와라' 라고 요구했다고 생각해봅시다.

 

실제 이 일을 수행하는데, 햄버거를 사러 다녀오는 과정에서 무수하게 다양한 사건이 일어날 가능성이 있습니다.

대부분 목적과는 관계가 없는 문제겠죠. 

 

하지만 인공지능은 일어날 수 있는 사건 주에서, 햄버거를 사는 일에 관계된 것만을 추출해내고, 그 외의 일은 당분간은 염두에 두면 안되겠죠. 만약 모든 사건을 고려한다면, 무한한 시간이 걸릴 것입니다. 

 

이처럼 어떤 테두리(프레임)를 만들고, 그 테두리 안에서만 사고할 필요가 있는데 이것을 바로 프레임 문제라고 합니다.

미리 프레임을 여러 개 정해 두어, 상황에 따라 적절한 프레임을 선택해 사용하면 해결할 수 있을 것 같지만, 어느 프레임을 현재의 상황에 적용해야 할 것인가 판단하는 시점에서도 같은 문제가 발생할 수 있습니다.

 

조금 더 구체적인 예를 들어보죠.

폭탄을 처리하는 로봇

인공지능이 탑재된 3대의 로봇에게 "방 안에 있는 시한폭탄을 갖고 밖으로 나가!" 라고 명령을 했다고 가정해봅시다.

 

첫번째 로봇은 명령대로 책상 위의 폭탄을 들어 올렸으나, 폭탄이 터져 실패했습니다. '폭탄에 충격이 가해지면' 터지게 되어 있던 것이죠. 

두번째 로봇은 예기치 못한 상황이 없도록, 모든 조건을 고려하여 시한폭탄을 옮기도록 설계가 되어 있었습니다. 하지만 무한한 상황을 고려하느라 로봇은 움직이지 않았고, 시한폭탄은 터졌습니다.

마지막으로 세번째 로봇은 불필요한 정보는 고려하지 않도록 개선된 버전이었습니다. 그러나 무엇이 불필요한 정보인지 분간하는 동안 로봇은 움직일 수 없었고, 시한폭탄은 그대로 터졌습니다.

 

바로 위와 같은 경우를 인공지능의 프레임 문제라고 합니다. 

여러 프레임을 갖고 있고, 로봇이 프레임을 고민하는 것이 프레임 문제라고 볼 수 있겠습니다.