공상과학(SF) 영화 등에서 자주 볼 수 있는 인공지능과 인류의 대결은 여러 가지를 시사하고 있다. 인공지능 기술(서비스)을 통해 인간 생활의 편리함을 추구할 수 있는 기반을 마련할 수 있을 것이다. 하지만 기계(로봇, 컴퓨터 등)에 의한 혜택은 인간을 대신하는 주체가 아닌 인간을 보조하는 기능적 역할만을 담당할 수 있는 기술 개발이 필요하다.
서언
공상과학(SF) 영화 등에서 자주 볼 수 있는 인공지능(AI : Artificial Intelligence1))과 인류의 대결은 여러 가지를 시사하고 있다. 인간은 자신들이 사이버 세상에 살고 있다는 것조차 인지하지 못하고, 기계에 지배를 당하고 있다는 것이다. 모두 인류보다 뛰어난 두뇌를 가진 인공지능이 출현한 이후의 세상에서 일어날 수 있는 가상 상황2)이다[1][2].
GOOGLE이 개발한 딥마인드(DeepMind3))의 인공지능(AI) 로봇 알파고(AlphaGo4))와 이세돌 9단의 바둑 대국에서 승리한 세기의 이벤트를 두고 인간보다 뛰어난 두뇌를 갖고 있는 인공지능의 출현을 예고하고 있다.
다행스러운 점은 영화에 등장하는 자의식을 갖고 있는 인공지능 로봇(컴퓨팅 머신)을 아직은 걱정할 단계는 아닌 듯하다[3].
하지만 현재의 인공지능 기술은 초고속 연산기능과 딥러닝(deep learning)을 통해 수많은 데이터에 대한 학습이 가능하다는 점에서 인공지능 기술도 인류에게 해를 끼칠 수도 있을 것이라는 우려도 있다. 이를 간단히 요약하면 다음과 같다[1][2].
- 인공지능이 활용되는 분야 중에서 가장 큰 피해가 우려되는 분야는 군사용이다. 즉 기계의 오판(오동작)으로 인해 발생할 수 있는 사고를 막을 수 있는 기술을 개발하고 나아가 인공지능 로봇에 윤리의식을 가르치고 있기도 하다. 이에 향후에는 인공지능이 가져올 수 있는 재앙에 대비하는 연구도 필요하다5).
- 인류에게 해를 가할 수 있는 상황의 데이터를 입력해 놓고 인공지능이 이를 근거로 판단한 후 행동할지 여부를 제어할 수 있어야 할 것이다. 이에 인공지능 솔루션(컴퓨터/프로그램/소프트웨어/플랫폼 등)이 다양한(대용량) 데이터를 수집하고 의사결정 시점에서 행동을 할지 말지에 대한 가이드라인을 주입시키는 것도 필요하다.
- 인공지능에 대한 보다 현실적인 두려움은 일자리 감소일 것이다. 텔레마케터, 데이터 분석가, 제조업 생산직 등의 일자리를 대신할 수 있을 것이기 때문이다6).
이 연구에서는 인공지능 로봇(컴퓨팅 머신 등)을 인간적인 정서를 지는 인격체로 발전시키고자 하는 인공지능 기술 메가트렌드, GOOGLE 딥마인드의 AI 로봇 알파고를 비롯한 딥마인드와 인공지능 이슈, 딥러닝과 신경망 기술 및 왓슨 서비스 중심의 인공지능 기술 발전 추이에 대해 설명한다.
인공지능 기술 메가트렌드
인공지능 로봇(컴퓨팅 머신 등)을 인간적인 정서를 지는 인격체로 발전시키고자 하는 100년 지향의 연구가 미국에서 시작됐다고 한다. 이는 로봇으로 인한 인간의 일자리 침범에 대비한 리모델링·신기술 교육의 필요성을 시사하고 있다.
아울러 가속화되고 있는 AI 혁명으로부터 부작용을 어떻게 막을 수 있을지에 대한 연구도 필요함을 시사하고 있다. 미국 스탠퍼드대학의 ‘인공지능 100년 연구 프로젝트’의 내용을 보면 전술한 우려들에 대해 대응책이 필요함을 알 수 있다(그림 1 참조)[1][2].
▲ 그림 1. 스탠퍼드대학의 인공지능 100년 연구 프로젝트
인공지능 기술과 관련된 전후방 글로벌 시장 규모는 2011년 200억달러, 2015년 1,270억달러에서 2017년에는 1,650억달러의 대규모 시장을 형성할 것으로 예상하고 있다[4][5]. 이에 글로벌 시장 선점을 위한 핵심 인프라 기반의 핵심 기술 개발에 주력할 필요가 있다(표 1 참조).
▲ 표 1. 글로벌 인공지능 시장 규모
딥마인드와 인공지능 이슈
최근 GOOGLE이 개발한 딥마인드의 인공지능 로봇 알파고는 세계 바둑 챔피언 이세돌 9단과 5차례 대국을 벌여 4번의 승리를 기록하면서 전 세계 인공지능 산업계와 바둑계의 이목을 집중시켰다7).
AI 컴퓨터 알파고는 이 대국을 위해 프로기사의 기보 3,000만 건을 입력하고 이 초대용량 데이터를 ‘몬테카를로 트리’ 탐색 기법8)을 이용하여 이른바 딥러닝을 한 것이다. 이는 바둑을 1000년 동안 공부한 것과 같은 정도라고 한다[6].
바둑은 우주 전체의 원자 수보다 많은 10170(＝19 factorial)이나 되는 거의 무한대에 가까운 경우의 수가 있다고 한다. 이 때문에 도저히 컴퓨터가 바둑의 최고수를 이기기는 힘든 영역으로 인식되어 왔다.
그러나 알파고가 한 수를 두는 데 걸린 시간은 불과 3분이었다. 과학적(수학적) 개념을 토대로 알파고의 승리 비결을 다음과 같이 요약할 수 있다[7][8].
- 19 factorial이나 되는 바둑의 확률을 빠른 시간에(바둑의 초읽기에 해당) 계산하는 것은 불가능하다. 이에 무수히 많은 딥러닝(프로 바둑기사들의 대국 기보 3,000만 건)을 통해 예상 확률을 학습하여 가장 가능성이 높은 수를 선택하는 ‘몬테카를로 트리’ 탐색 기법을 바탕으로 했다는 것이다.
- 여기에 ‘정책망’과 ‘가치망’이라는 두 개의 신경회로망(neural network)을 결합했다. 전자는 상대방의 다음 수를 미리 예측하여 이길 가능성이 높은 수만 고려하도록 해주고, 후자는 바둑돌의 위치별로 승자가 누가 될지 예측하는 기법을 이용했다는 것이다.
이러한 전략을 통해 GOOGLE은 정책망의 예측 성공률을 57%까지 높였다. 알파고는 두 신경망을 동시에 활용하여 경기를 진행하면서 경험을 쌓아 스스로 학습하고 전략을 짜는 기계적인 동작을 통해 승리할 수 있었던 것으로 판단된다.
GOOGLE은 알파고를 계속 발전시켜 인간 생활에 적용하는 것이 목표다. 우선적으로 여행과 의료 분야에 접목시키고자 한다. 이를 간단히 요약하면 다음과 같다[7][8].
- 여행 분야 : 스마트폰으로 여행 숙박을 예약할 경우, 인공지능 솔루션이 이용자가 기존에 묵었던 숙소 정보와 동선, 선호하는 관광지 등을 스스로 학습하여 자동으로 추천하고 구체적인 여행 일정까지 제공해주는 시스템을 계획하고 있다.
- 의료 분야 : 인공지능 솔루션이 환자 몸에서 이상한 점을 발견한 뒤 다른 환자들의 진단경험을 바탕으로 적절한 진단과 치료 계획을 제공해주는 시스템을 계획하고 있다.
알파고는 딥러닝을 통해 스스로 학습하며 발전하기 때문에 다양한 실생활에 적용될 수 있을 것이며, 나아가 사회적 난제들을 해결하는 데에도 기여할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
1) 인공지능은 철학적으로 인간성이나 지성을 갖춘 존재, 혹은 시스템에 의해 만들어진 지능, 즉 인공적인 지능을 뜻한다. 또한 그와 같은 지능을 만들 수 있는 방법론이나 실현 가능성 등을 연구하는 과학 분야를 지칭하기도 한다.
2) 가상현실(VR : Virtual Reality)을 의미하는 것은 아니다.
3) 2014년 초, GOOGLE이 인수한 영국의 인공지능(AI) 전문 기업으로 학습 이론을 도입하여 다양한 비디오 게임의 성능 최적화를 통해 전 세계적인 이목을 집중시킨 바 있다.
4) GOOGLE의 딥마인드에서 개발한 컴퓨터 바둑 인공지능 프로그램으로 ‘Go’는 일본어로 바둑을 뜻하는 碁(바둑 기. 일본어 음독은 ‘고’)를 의미한다.
5) 인공지능 컴퓨터(로봇)가 어떤 결정을 내린 뒤 이 결정이 윤리적으로 타당한지를 빅 데이터를 통해 검증한 후 행동에 나설 수 있게 하는 것도 방법이 될 수 있을 것이다.
박세환 _ 한국과학기술정보연구원 전문연구위원
