[AI칼럼] 인공지능의 짧은 역사...더 이상 과학 기술 영역에만 머물지 않고 실생활에 흔히 접할 수 있어
[AI칼럼] 인공지능의 짧은 역사...더 이상 과학 기술 영역에만 머물지 않고 실생활에 흔히 접할 수 있어
  • 이용재 논설위원 <hmk0697@hanmail.net>
  • 승인 2018.11.11 11:42
  • 댓글 0
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㈜티맥스데이터 연구소 이용재. 스마트스피커.스마트폰에서는 말을 하면 검색도 해주고 문자도 보내준다
㈜티맥스데이터 연구소 이용재
㈜티맥스데이터 연구소 이용재

  바둑기사 이세돌과 인공지능 프로그램 AlphaGo사이의 대결 이후 인공지능(AI, Artificial Intelligence)은 더 이상 과학 기술 영역에만 머물지 않고 실생활에 흔히 접할 수 있는 기술이 되었다. 집에서는 인공지능 기술을 이용한 스마트 스피커를 사용하여 음악을 듣고, 스마트폰에서는 말을 하면 검색도 해주고 문자도 보내준다. ‘기술이 인간을 자유롭게 하리라’라는 어느 광고 문구가 실현이 된 것 같다.

  인공지능(Artificial Intelligence)은 인공(Artificial)과 지능(Intelligence)가 합쳐진 용어이다. 인공은 사람이 만든 인공적인 물건(Artifact)이라는 뜻이고 지능은 논리, 자기 인식, 창의력과 같이 사람이 가진 고도의 사고체계를 말한다. 즉 인공지능이란 사람과 비슷하게 문제를 풀 수 있지만 진짜 사람은 아닌 사람이 만든 인공물로 정의할 수 있겠다.

  인공지능은 의외로 오래된 역사를 가지고 있다. 영화 이미테이션게임의 주인공인 유명한 수학자 앨런튜링의 튜링 테스트나 신경망 연구는 1940년대부터 시작되었지만, 1956년 미국에서 카네기멜론대학교, MIT 등의 연구자들이 모여 ‘인공지능’이라는 용어를 만들고 본격적인 학문으로서 연구를 시작했다.

  초기에는 미국과 영국 정부의 전폭적인 지원을 엎고 1960년대 특유의 낙관적인 전망으로 의욕적인 시작을 했지만 컴퓨터 성능 등의 기술적인 한계로 곧 벽에 부딪히고 말았다. 이후 1970년대들어 특정 영역에 대한 인간의 경험과 지식, 추론 방식을 컴퓨터 프로그램으로 만든 전문가 시스템이 등장을 하면서 철학적인 논의를 넘어 현실적인 성과를 내기 시작하였지만, 아직도 사람들이 상상하던 수준에는 미치지 못하는 실정이다.

  하지만 과학자들은 포기하지 않고 사람의 뇌/신경 구조를 본뜬 신경망 이론 등에 대한 연구를 계속 진행하였고, 신경망 이론에 따른 엄청난 정보 계산 능력을 뒷받침 해 줄 수 있는 컴퓨터와 분산/클라우드 처리 시스템들이 1990년대, 2000년대에 개발됨에 따라 드디어 인류역사상 처음으로 인공지능을 현실화할 수 있는 환경이 도래하게 되었다.

  자! 이제 실제로 인공물에 지능을 탑재할 수 있는 이론적 기반(신경망)과 도구(분산처리/클라우드 시스템)는 갖추어졌다. 그러나 기계에게 어떻게 지식을 학습시킬 것인가 하는 부분이 과제로 등장한다. 앞에서 설명한 전문가 시스템을 통해 특정 영역에서 인간이 이미 경험하고 답을 알고 있는 분야에 대해서는 제한적이지만 일종의 지능을 탑재할 수 있었다.

  그러나 어떻게 답을 명확하게 정할 지 설명하기 곤란한 분야(축구선수 박지성과 배우 유해진 사진을 구분하기는 솔직히 사람도 힘들다)나 정답을 모르는 분야(바둑), 종합적인 상황판단이 필요한 돌발 사고(자율주행 자동차)에서 어떻게 판단해야 하는지 등을 풀어내야 했고 사람이 개입해서 하나하나 정답을 알려주는 방식으로 기계에게 학습을 시키는 방식으로 문제를 해결하고 있었다.

  그러던 중 캐나다 토론토 대학교의 제프리 힌튼 교수가 2006년에 신경망들을 여러 층으로 쌓아 최적화를 자동으로 수행하면 기계학습이 크게 개선된다는 딥러닝(Deep Learning) 이론을 발표하게 되고, 이 이론에 기반한 수많은 성과물들이 실제 인공지능을 현실화 시키는 데 큰 기여를 하고 있다. 사실상 현대에 우리들이 아는 모든 인공지능 제품 및 기술들은 거의 모두 딥러닝의 혜택을 보고 있다고 해도 과언이 아니다.

  인공지능이 우리들에게 줄 수 있는 혜택도 크고 실제 상용화에 따른 수익도 크기 때문에 새롭게 생겨나고 있는 스타트업 기업들이나 대학에서 연구하고 있는 실험실 등에서는 인공지능과 연관이 되지 않으면 투자금이나 연구자금 유치도 쉽지 않고 정부기관, 공공기관, 기업들의 전산 담당자들은 인공지능과 연관된 사업이나 서비스를 만들어 내라는 압박 등을 받을 정도이다.

  하지만 앞에서 살펴보았듯이 인공지능은 몇 십 년 전부터 꾸준하게 연구되었던 분야이지만 실제 우리들이 체감할 수 있는 수준으로 가까이 다가온 지는 불과 몇 년 되지 않았다. 아직도 더 공부하고 연구하고 해결해야 할 문제들이 산더미처럼 남아 있다는 말이다. 인공지능은 결코 마술이 아니고 아직까지는 모든 문제를 마술처럼 간단하게(Auto-Magically) 해결하지 못할 것이다.

  하지만 현재로서는 우리가 고민하고 불편해하는 문제들을 해결해 줄 수 있는 유용한 도구가 되리라는 사실은 틀림없어 보인다.
 


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