[인공지능] 지능이란 무엇일까?

<지능이란 무엇일까?>

인공지능을 배우기 전에, 지능에대해서 먼저 생각해보자.

전 세계 최초의 지능 측정은 체력측정이었다.

프랜시스 골턴은 전 세계 최초로 지능을 측정하려고 시도했던 인물이다.

골턴의 지능 계측은 인간의 육체적인 성능에 중점을 두고 있었기 때문에 소리에 대한 반응시간이나 악력 등을 지능 지수로서 측정했다.

처음의 ‘지능’은 육체적인 능력으로 여겨졌던 것이다.

하지만 이 점수가 좋더라도 사회에서 주요시되는 학교의 성적 등과는 관계가 없다는 사실이 판명되면서 이 측정 방법은 쓰이지 않게 되었다.

 

그 뒤, 얼마 지나지 않아서 알프레드 비네라는 인물이 의사인 테오도르 시몬과 함께 새로운 지능 측정 방법을 개발했다. 검사 목적은 학교에서 배우는 속도가느린 아이들을 찾아내기 위함이었다.

비네의 측정 방법은 5개의 문항을 연령별로 마련해두고 그 문항을 몇 개나 올바르게 답했는지를 통해 정신연령을 계산하는 것이다.

이 테스트를 통해 산출된 정신 연령이 실제 연령보다 낮을 경우 배우는 속도가 느리다고 보고 반대의 경우 배우는 속도가 빠르다고 측정했다.

하지만, 비네의 지능 측정에는 문제점이 있었다.

아이들을 대성으로 만들어진 것이므로 성인에게는 해당되지 않았고, 구두로 질문했기에 비용이 많이 들고 언어에 의존하게 되었다. 즉, 모국어가 아니라면 검사하기 힘든 구조였다.

 

이러한 지능 측정들이 다양하게 개선됨으로 인해 2가지 사실이 밝혀졌다.

각각의 지능은 서로 상관이 있다라는 것, 지능에는 일반 요인과 특수 요인이 있다는 것.

첫 번째의 사실은 지능끼리 상관이 있는 과목이 있다는 것을 알게 되고, 인간에게 몇 종류의 능력이 있는지 ‘지능의 분류’를 만들어내는 시도를 도출해냈다.

두 번째의 사실은 모든 과목과 관계가 있는, 보편적인 ‘일반 요인’이라는 것이 인간 지능에 잠재되어 있다고 생각했고, 일반 요인 이외의 지능을 ‘특수 요인’으로써 분류했다.

 

첫 번째 사실에 근거해 서스톤이라는 인물은 지능을 크게 7가지로 분류했다

<서스톤 - 지능의 7가지 분류>
1.     언어 이해 : 언어의 의미나 내용을 이해하는 능력
2.     공간 파악 : 공간의 면적이나 공간 내의 위치 등을 인식하는 능력
3.     귀납적 추론 : 각각의 사례로부터 규칙이나 원리를 도출해내는 능력
4.     수치 조작 : 수치의 조작을 수행하는 능력
5.     언어의 유창함 : 언어를 실제로 사용, 운용하는 능력
6.     연상 기억 : 어떤 것으로부터 다른 이미지나 개념을 연상하는 능력
7.     지각 속도 : 사건, 현상 등을 빠르게 이해하는 능력

또 다른 하나는 레이몬드 카텔, 존 혼, 존 비셀 캐롤 이렇게 3명이 고안해낸 분류다.

이 분류는 위의 3명의 이니셜을 따서 ‘CHC 지능이론’ 이라고 불린다. CHC 지능이론에서는 지능을 총 16가지로 분류하지만, 각각의 분류를 거시화한다면 4개의 그룹으로 나눌 수도 있다.

<CHC 지능이론의 4가지(원래는 16가지)지능 분류>
1.     기본 능력 : 유동성 지능 ( 추론 혹은 학습 등 ), 단기 기억, 장기 기억과 검색
2.     지식 : 읽기, 쓰기의 지식, 수량의 지식, 결정성 지식( 시간이 지남에 따라 얻어지는 경험적 지식 ), 분야 고유 지식
3.     속도 : 반응/의사 결정 속도, 정신 운동 속도, 정보 처리 속도
4.     감각/운동 : 시각 처리, 청각 처리, 후각 능력, 촉각 능력, 운동 감각 능력, 정신 운동 능력

 

이러한 지능 분류에 따른 지능 측정 과정에서 현재의 지능 지수(IQ)를 측정하는 데에서도 활용하고 있다. 지능을 수치화할 수 있다면 더 알기도 쉽고, 다른 사람과 비교하는 데에도 유용하다.

 

<IQ는 무엇일까?>

IQ(Intelligence Quotient) 루이스 터먼이 비네의 지능 측정을 이용해서 (정신연령/실제연령)*100 을 한 수치이다. 성숙한 정신연령이라고 바꿔서 말해도무리가 없습니다.

하지만 이러한 수식은 검사대상에 성인을 포함하면 정확한 수치를 얻을 수 없기 때문에, 수식에 평균과 표준 편차를 넣어 개선시키게 됩니다.

IQ = {(검사대상의 득점 – 검사 대상 연령대의 평균)/(검사 대상 연령대의 득점 표준편차)}*15+100

이것이 현재 사용되고 있는 IQ 산정 공식입니다.

[표준 편차란 각각의 값에서 평균값을 뺀 것을 제곱하여 서로 더하고, 전체의 개수로 나눈 뒤 루트를 씌운 값이다.]

 

<IQ는 정확한 척도인가?>

척도의 정확성을 판단 요소에는 ‘안정성’과 ‘타당성’이 있습니다.

‘안정성’은 수 차례 측정하더라도 같은 결과가 나오는가 이며, ‘타당성’은 척도에 의미가 부여되어 있는가 입니다. 즉, 척도와 측정 대상 사이에 모두가 인정할만한 보편적인 관계가 있어야 된다는 것입니다.

 

<타당성의 확인 방법>

타당성의 유무를 확인하기 위해서는 ‘상관 계수’라는 것을 사용한다.

두 개의 값이 쌍을 이루는 데이터가 여러 개 존재 한다면, 한쪽의 값이 커지면 다른 한쪽의 값도 커지는 경우 ‘양의 상관관계’ 라고 한다.

반대로 한쪽의 값이 커지면 다른 한쪽의 값이 작아지는 경우를 ‘음의 상관관계’ 라고 한다.

두 값의 변화 사이에 서로 관계가 없을 경우는 ‘상관이 없다’ 또는 ‘무상관’ 이라고 한다.

그리고 이를 나타내는 것이 상관 계수 이다.

상관계수는 -1 부터 +1 사이의 값을 취하는데 -1이면 완전한 음의 상관 관계, +1이면 완전한 양의 상관관계 0이면 무상관을 가리킨다.

 

<타당성의 계산 방법>

1.     한쪽의 데이터 분포(표준 편차)를 계산한다.

2.     다른 한쪽의 데이터 분포(표준 편차)를 계산한다.

3.     양쪽 데이터의 상관 정도(공분산)를 계산한다.

4.     상관 정도 값을 양쪽의 분포를 곱한 수치로 나눈다.

[공분산이란 A와 B의 분산을 곱한 값이다.]

이렇게 해서 나온 상관 계수의 평가는

1.     0.0~0.2 : 상관없음(무상관)

2.     0.2~0.4 : 약한 상관관계

3.     0.4~0.7 : 뚜렷한 상관관계

4.     0.7~1.0 : 강한 상관관계

척도를 평가하는 것으로는 상관 계수 외에도 ‘결정 계수’라는 것이 존재한다.

결정 계수는 ‘대상 현상을 얼마나 설명하고 있는지 ‘를 나타내는 수치로, 상관 계수를 제곱하여 구할 수 있다.

상관 계수가 0.5인 IQ와 성적이나 근무 평정 등의 관계는 결정 계수가 0.25가 된다. 즉, IQ는 대상 현상의 25% 정도밖에 설명하고 있지 못하다고 할 수 있다.

 

<감정 지능 EQ>

최근 들어 감정 지능(Emotional Intelligence=EI)라는 것도 지능의 척도로써 곧잘 사용된다. 이는 보통 EQ(Emotional Quotient)라고 불리기도 한다.

감정 지능의 측정은 ‘감정의 이해’(사진을 보고 어떤 감정을 느끼는지), ‘감정의 추리’(어느 상황에서 인간이 어떤 감정을 느낄 것이라 생각하는지), ‘감정의 제어’(어느 상황에서 떠오르는 감정 중 어떤 것이 바람직한 감정이라 생각하는지) 등의 항목으로 이루어져 있다.

EQ테스트는 보통 학교에서의 적응도 등의 관계에 적용된다.