문제 해결

인공지능과 관련하여 문제 해결은 매우 중요한 요소로 자리 잡고 있으며, 우리가 살아가면서 직면하게 되는 다양한 문제들을 효율적으로 해결하기 위한 다양한 방법들이 필요하다. 인공지능이 발전하더라도 인간이 해결해야 할 일들은 여전히 많이 존재하고, 이는 인공지능이 하나의 하드웨어로 자리 잡는 한편 인간은 소프트웨어로써 인공지능을 효율적으로 활용하는 방향으로 나아가게 된다. 만약 인간의 생각과 사고가 없다면 인공지능도 그다지 큰 역할을 수행하지 못할 것이기 때문에, 인공지능 시대에서 문제 해결에 관한 논제는 매우 중요하다고 할 수 있다.

 

우리가 문제를 해결하는 방법에 있어서는 깊은 사고력이 필요하며, 문제 해결에 도움이 되는 여러 가지 사고 방식들이 있다. 기본 개념과 원리를 생각하며 문제에 적용하는 접근 방식은 유사한 문제를 동일한 방법으로 해결하기 위한 방법인 유사성(similarity)과 밀접하게 관련되어 있다. 비슷한 유형의 문제는 같은 방법으로 적용할 수 있으며, 어려워 보이는 문제를 단순화할 수 있는지를 점검하는 과정은 분해(decomposition)를 통한 접근이다. 복잡한 문제는 여러 단계로 나누어 문제를 해결할 필요가 있으며, 다양한 관점에서 문제의 핵심에 접근하는 기본(essence)적인 사고가 필요하다. 마지막으로 자유로운 생각을 통해 문제 해결의 실마리를 창출해내는 창의성(creativity)의 발휘도 중요한 요소로 작용한다.

 

인공지능 시대에서 효과적인 문제 해결 전략은 컴퓨터를 이용하여 문제를 해결할 수 있는 방안을 마련하는 것이며, 이를 위해 블록 다이어그램을 그려 문제를 단계별로 분석하는 과정을 거칠 수 있다. 또한, 발견된 규칙을 찾아 규칙 기반 인공지능에 적용 가능 여부를 고려하고, 신경망이나 딥러닝의 인식 기능을 활용하여 보다 정교한 문제 해결이 이루어질 수 있다. 데이터 사이언스나 빅데이터를 적용할 수 있는지도 여부를 검토하는 과정 역시 필수적이다. 이와 함께 인간의 사고와 컴퓨터의 능력을 통합한 컴퓨팅 사고(computational thinking)를 적용하여 문제 해결의 효율성을 높일 수 있다.

 

문제 해결에 있어 핵심이 되는 것은 사고의 힘으로, 인간의 사고 능력의 결과물은 지식으로 축적된다. 이러한 지식은 시간이 지나면서 문자를 통해 후대로 전달되며, 이는 컴퓨터의 발명으로 이어진다. 인간처럼 사고할 수 있는 인공지능 개발에 도전하고 있는 현 시대에 있어, 인공지능이 발전하더라도 인간의 사고력은 여전히 중요한 역할을 다할 것이다.

 

인공지능 시대에서 요구되는 컴퓨팅 사고는 차별화된 새로운 사고 방법을 필요로 하며, 단순한 방식의 문제 해결이나 맹목적인 코딩은 더 이상 유용하지 않게 될 것이다. 이 과정에서 컴퓨팅 사고(computational thinking)가 대두되며, 이는 컴퓨터를 활용하여 문제 해결을 위해 사고하는 방법으로 정의된다. 기존의 인간 사고 방식과는 달리, 컴퓨터를 활용하는 과정에서 여러 가지 특성을 포함하는 문제 해결 과정을 요구하게 된다. 지넷 윙(Wing) 교수는 컴퓨팅 사고를 누구에게나 일반적으로 적용되는 사고 방식과 기술의 집합으로 설명하며, 이를 배우고 익혀서 사용할 경우 충분한 가치가 있다고 주장한다.

 

인간의 사고 능력과 컴퓨터의 능력을 통합한 사고는 복합적 사고를 통해 창의적으로 문제를 해결하는 능력을 발휘하게 된다. 이러한 컴퓨팅 사고는 복잡한 문제의 해결에 상당히 효율적인 결과를 보여주며, 복잡한 것을 자신감 있게 다룰 수 있는 능력을 향상시키고, 어려운 문제들을 지속적으로 다룰 수 있는 능력을 배양하게 된다. 또한, 다양한 해답이 존재할 수 있는 문제를 다루는 능력 또한 강화될 수 있다.

 

컴퓨팅 사고에서 고려해야 할 주요 사항들은 문제 해결의 결과가 과연 정확한 답을 얻을 수 있는지, 가장 효율적인 문제 해결 방법인지, 가장 빠르고 논리적인 방법인지, 그리고 이러한 방법이 다른 문제들을 해결하는 데에도 유용하게 쓰일 수 있는지를 포함한다. 컴퓨팅 사고의 발상은 컴퓨터의 능력과 깊은 사고력의 융합을 통해 효율적으로 문제를 해결할 수 있는 방법을 제시한다.

 

문제 분석, 분해, 패턴 찾아내기, 추상화 단계를 거쳐 알고리즘으로 연결하는 과정은 인공지능에서 매우 중요한 역할을 한다. 이러한 컴퓨팅 사고는 문제 해결을 위한 효과적인 프레임워크를 제공하며, 이를 통해 복잡한 문제를 더 쉽게 이해하고 해결할 수 있는 방법을 강구할 수 있게 해준다. 컴퓨팅 사고의 4대 요소는 분해(Decomposition), 패턴 인식(Pattern Recognition), 추상화(Abstraction), 알고리즘(Algorithm)으로 정의되며, 이 요소들은 인공지능 기술을 효과적으로 활용하는 데 필수적이다.

먼저, 분해는 어려운 문제를 더 작은 단위로 나누어 각 단위를 보다 쉽게 해결할 수 있는 사고 방식으로, 문제의 난이도를 감소시키는 데 도움을 준다. 다음으로, 패턴 인식은 문제 내에서 규칙성과 패턴들을 발견하고, 이러한 유사성을 찾아내어 문제를 보다 효율적으로 해결하기 위한 접근법이다. 또한, 추상화는 복잡한 문제의 핵심을 파악하여 문제 내에서 필요하지 않은 부분을 분리하고 중요한 부분에 집중할 수 있도록 돕는다. 마지막으로 알고리즘은 문제를 해결하기 위한 일련의 논리적인 지시를 제공하며, 이는 문제에 대한 단계적인 해결책이나 설명, 지시 사항들을 설계하는 중요한 기능을 수행한다.

컴퓨팅 사고의 장점은 문제 해결 능력을 배양할 수 있다는 점이다. 일반적인 지식은 필요한 분야에만 사용이 한정되는 경우가 많으나, 컴퓨팅 사고는 사고의 틀(template)인 컴퓨팅 사고의 원리를 여러 분야에 적용할 수 있게 해준다. 이 때문에 컴퓨팅 사고의 틀을 익히게 되면 다양한 분야에 활용이 가능해지며, 컴퓨터 분야의 콘텐츠 개발뿐만 아니라 다양한 공학 분야, 그리고 인문 분야에서도 문제 해결 과정에 큰 도움을 줄 수 있다.

또한, 컴퓨팅 사고는 지식의 효율적인 활용 및 인공지능 기술과의 융합을 통해 더욱 발전할 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 예를 들어, '서울버스' 앱은 사용자가 무작정 버스를 기다리는 불편함을 해소하기 위해 컴퓨팅 사고의 방법을 잘 적용하여 개발되었다. 이 앱은 버스의 출발 시각, 주행 시간, 대기 시간 등의 자료를 수집하고 분석하여 복잡한 문제를 단순하게 만들고, 사용자가 필요로 하는 정보를 제공할 수 있다. 이러한 시스템은 버스 이용객들에게 많은 사랑을 받고 있으며, 컴퓨팅 사고의 실제 사례로 자리 잡고 있다.

또 다른 예로는 심야 버스 노선 신설을 들 수 있다. 이는 사람들이 심야에 택시를 많이 호출하게 되는 지역에 대해 심야 노선 버스를 신설하는 과정에서 원인을 파악하고 해결 방안을 제시하기 위해 컴퓨팅 사고를 접목한 사례이다. 이 과정에서 심야 시간 동안 택시 호출을 위한 전화 통화량을 수집하고, 심야 택시의 이동 경로를 분석하여 보다 효율적인 대안을 제시할 수 있게 된다.

결론적으로, 인공지능 시대의 문제 해결은 컴퓨팅 사고를 중심으로 이루어지며, 이는 다양한 분야에서 복잡한 문제를 해결하기 위한 필수적인 도구로 자리 잡고 있다. 인간의 사고 능력과 컴퓨터의 능력을 통합하여 창의적이고 효율적인 문제 해결을 이루어 나가는 과정은 앞으로의 인공지능 발전에 매우 중요한 요소가 될 것이다. 이 과정에서 컴퓨팅 사고가 제공하는 다양한 기법과 방법론은 문제 해결의 폭을 넓히고, 인공지능 기술이 보다 나은 방향으로 발전하는 데 기여할 것으로 기대된다.