인공지능(AI)은 우리 삶 속 깊숙이 들어왔지만, 이를 구성하는 과학적 개념은 종종 생략된 채 기술만 강조되는 경우가 많습니다. AI를 정확히 이해하기 위해서는 단위의 표준화, 다양한 신호의 디지털화, 그리고 과학적 탐구의 과정이라는 세 가지 핵심 요소에 주목할 필요가 있습니다. 이 글에서는 AI가 과학과 어떻게 연결되는지 단위, 신호, 탐구라는 키워드를 중심으로 풀어봅니다.
단위: 정밀한 데이터 기반의 시작
AI가 데이터를 분석하고 처리하는 데 있어서 가장 기초가 되는 것은 바로 '정확한 단위'입니다. 예를 들어, 센서가 수집한 온도, 거리, 속도 등의 물리적 정보는 모두 표준화된 단위를 기반으로 해야만 AI 알고리즘이 정확한 연산과 판단을 할 수 있습니다. 단위가 일관되지 않으면, 데이터 해석의 정확성은 급격히 떨어지고 잘못된 판단으로 이어질 수 있습니다.
AI가 사용하는 데이터는 대개 수치화된 정보를 기반으로 합니다. 이는 길이(m), 질량(kg), 시간(s), 온도(K), 전류(A) 등의 기본 물리량에서 파생된 값입니다. 예를 들어, 자율주행차는 거리 센서와 속도 센서가 실시간으로 수집하는 m/s 단위의 데이터를 통해 차간 거리, 충돌 위험 등을 판단합니다. 이때 단위 변환이나 기준이 명확하지 않다면 AI의 반응 속도나 정확도에 영향을 줄 수밖에 없습니다.
또한, 국제표준단위(SI 단위계)를 사용하면 다양한 센서에서 수집된 데이터를 통합 분석하는 것이 가능해집니다. AI는 빅데이터 환경에서 여러 출처의 데이터를 융합하여 학습하기 때문에, 각 수치가 동일한 단위를 사용하는 것은 필수입니다. 이로 인해 단위의 표준화는 단순한 계산의 편의를 넘어, AI의 판단력을 근본적으로 지지하는 과학적 토대라고 할 수 있습니다.
최근에는 단위에 기반한 데이터 전처리 기술도 주목받고 있습니다. 단위를 자동으로 인식하고, 동일 기준으로 변환해주는 AI 전처리 모델은 과학 분야 외에도 금융, 의료, 공학 등 다양한 산업에 응용되고 있습니다. 따라서 단위는 AI 기술의 바탕이 되는 '과학적 언어'라고 해도 과언이 아닙니다.
신호: AI가 이해하는 디지털 세계
AI는 실제 세계의 다양한 정보를 인식하고 분석하기 위해 '신호'를 사용합니다. 신호란 시간에 따라 변하는 물리량을 말하며, 대표적으로 소리, 빛, 전류, 움직임 등이 이에 해당됩니다. 이러한 아날로그 신호는 디지털 신호로 변환되어 AI 시스템에 입력되고, 그 이후 분석과 판단을 거쳐 결과를 도출합니다.
예를 들어, 음성 인식 AI는 사용자의 목소리를 마이크로 수집한 뒤, 이를 디지털 신호로 변환해 음성 데이터로 저장하고 분석합니다. 이 과정에서 중요한 것은 샘플링 속도와 비트 깊이인데, 이는 시간당 얼마나 정밀하게 신호를 측정하고, 그 신호를 얼마나 정확하게 수치화하느냐에 따라 달라집니다. 즉, 신호를 얼마나 정밀하게 다루느냐에 따라 AI의 성능이 달라지는 것입니다.
영상 인식 AI 역시 마찬가지입니다. 카메라 센서는 빛을 수집하여 RGB 값으로 변환하고, 이를 수많은 픽셀 단위로 나누어 디지털화합니다. AI는 이 디지털 신호를 분석해 사람의 얼굴을 인식하거나, 사물을 분류하거나, 동작을 예측하는 등의 작업을 수행합니다. 이처럼 신호의 수집과 처리, 분석은 AI가 현실을 이해하는 방식이며, 이는 철저히 과학적 원리 위에 구축되어 있습니다.
또한 신호의 전송과 저장 역시 디지털 기술에 기반합니다. 다양한 신호를 압축하거나, 오류를 검출하고 수정하는 기술들은 정보 이론과 전기전자 공학의 산물로, AI가 더 많은 데이터를 정확하게 다룰 수 있게 해줍니다. 즉, AI는 단순한 계산기가 아니라, 물리적인 신호를 감지하고 과학적으로 해석하여 작동하는 '지능적 시스템'입니다.
탐구: AI 개발과 운영의 과학적 사고방식
AI는 단순히 기술이 아니라, 일종의 '과학적 탐구 결과물'입니다. 즉, 문제를 발견하고, 가설을 세우고, 실험과 검증을 통해 모델을 개발하는 일련의 과정을 반복하며 발전해왔습니다. 이는 과학 수업에서 배운 탐구 과정과 정확히 일치합니다.
예를 들어, 의료 진단 AI는 특정 질병을 조기에 발견하기 위해 수천만 건의 데이터를 분석합니다. 이 과정에서 연구자들은 "이런 패턴이 질병과 관련이 있을 것이다"라는 가설을 세우고, 이를 머신러닝 알고리즘에 적용해 실험합니다. 이후 실제 의료 사례를 바탕으로 정확도를 검증하고, 피드백을 받아 모델을 개선합니다. 이처럼 AI 개발은 끊임없는 과학적 탐구의 연속입니다.
AI가 스스로 학습을 한다고 해도, 그 학습은 데이터라는 '실험 결과'를 기반으로 이루어집니다. 잘못된 데이터나 편향된 정보가 포함되면, 잘못된 결과가 나오는 것도 과학 실험에서 오류가 발생하는 것과 유사합니다. 따라서 AI를 만드는 데 있어서도 탐구 정신과 과학적 사고는 필수 요소입니다.
이러한 탐구는 단지 연구자에게만 필요한 것이 아닙니다. 일반 사용자 역시 AI의 판단 근거를 분석하고, 결과를 비판적으로 검토하는 능력이 필요합니다. AI 시대의 과학 탐구는 단순히 '무엇이 정답인가'를 넘어서, '왜 그런 판단을 내렸는가'를 이해하는 방향으로 확장되고 있습니다.
결론 및 요약
AI는 단순히 기술이 아니라, 과학의 정수라 할 수 있습니다. 정확한 단위로 데이터를 구성하고, 다양한 신호를 감지하고 해석하며, 탐구를 통해 문제 해결 모델을 발전시키는 AI는 결국 과학적 원리의 총합입니다. 우리가 AI를 이해하고 잘 활용하기 위해서는 과학에 대한 기본 이해와 사고력이 필수입니다. AI 시대에 진정한 과학적 사고를 갖춘 사람이 되는 것, 그것이 미래를 준비하는 첫걸음입니다.