바둑대결에서 컴퓨터가 인간 프로기사를 꺾은 일이 난리도 아니다. 이른바 인공지능(AI: Artificial Intelligence)의 기술이 점점 진화해왔다는 것을 세상에 알린 사건이기도 했다. 그 때문일까? 요즘은 여기저기서 인공지능이란 말을 참 많이 듣는다.
원래 인공지능(AI)란 무엇일까? 그리고 왜 지금 인공지능의 유행이 일어나고 있는가? 인공지능의 충격적인 지능이 정말 인류의 적이 될 것인가?
인공지능은 시대와 함께 늘 변화해왔다~
"인공지능이란 무엇인가?" 란 질문에 자신감을 가지고 대답할 수 있는 사람은 많지 않을 것이다. 지금에 말하는 인공지능은 일반적으로 보고 들은 것을 인식한 후, 대화를 할 내용을 여러 사건이나 어떤 패턴에서 추론해 발견하는 것 등의 인간만의 다양한 지적 능력을 컴퓨터를 비롯한 자동차나 가전 등 다양한 기계에서 실현하기 위한 기술을 말한다.
그러나 사실 그 정확한 정의는 늘 애매하다. 지금으로부터 수십 년 전, 인쇄된 글자를 스캔 하여 문자로 읽어낼 수 있는 OCR(Optical Character Reader : 광학적 문자 판독장치)이 처음 나왔을 때만 해도 "저것이 일종의 인공지능이다!"라는 목소리가 나왔었다. 하지만 요즘에 누가 OCR을 인공지능이라 말하는가?
마찬가지로 지금은 인공지능의 일종이라 말하는 음성인식 기술도 이제 '일반화'되어 가고 있다. 아마 몇 년 후에는 인공지능이라 말하지도 않을 것이다. 그때에는 그 때의 가장 앞선 기술을 인공지능이라 부르고 있겠지…… 마찬가지로 지금 바둑에 한참 밀려 관심 밖인 자동운전 차량도 향후 실용화가 되었을 때 무엇이라 부를까?
마술의 비밀이 밝혀지면 그것은 더 이상 인공지능이 아니게 된다. 우리가 검색엔진에서 보던 연관 키워드도 어느 시대에서는 인공지능이라 했을지도 모른다.
"인공지능이란 무엇인가?" 에 대한 답은 늘 시대와 함께 변화하는 것이다.
지금의 인공지능 유행의 계기는 구글의 자동 운전과 음성 인식이~
인공지능 연구 자체는 1950년대부터 시작되어 온 60년의 역사가 있다. 그러나 웬일인지 최근 급속히 주목을 받으며, '제 3차 인공지능 유행'이란 목소리가 들려오고 있다. 이에 대한 요인은 다음 두 가지로 생각해 볼만 하다.
하나는 인공지능의 구체적인 운용 사례가 보이기 시작한 것이다. 그중에서도 큰 영향을 준 것이 Google의 자동운전 차량. 구글이 2012년 3월 YouTube에 데모 동영상을 공개한 후, 자동운전을 지원하는 기술로 인공지능에 주목하기 시작했다.
또한, 아이폰의 Siri나 구글의 음성검색 등도 인공지능에 의해 실현되었다. 친밀한 서비스의 침투가 이 세상의 인공지능에 대한 인지도를 끌어올린 셈이다.
다른 하나는 사회적 요인이다. 한국은 물론이고 세계적으로 선진국에서 보이는 고령화 시대는 향후, 노동인구 감소로 인한 경제 및 사회에 미치는 영향에 우려를 받고 있다. 부족해질 노동력을 어떻게 보완해야 하나~ 그것을 하나의 솔루션으로서 인공지능을 탑재한 시스템과 로봇의 활약으로 기대하게 된 것이다.
아마 이 글을 읽고 있는 사람을 비롯한 대부분이 "인공지능은 부족한 노동력을 보완하기보다는 인간의 일을 빼앗는 존재"라는 비관적인 견해에 더 익숙해 있을지도 모른다.
하지만, 그건 그만큼 오랜 연구 끝에 실생활에 응용 가능한 수준으로 발전해 우리의 생활에 미치는 영향을 무시할 수 없는 존재가 되었다는 것. 그런 존재가 된 것이 지금의 유행에 배경이라 볼 수 있다.
인공지능 연구에 돌파구를 가져온 것은 '뇌 과학'
1950년대 연구가 시작된 초기에 인공지능은 신경망의 아이디어를 바탕으로 인간의 뇌를 모방하여 실현하고자 했다. 그러나 당시 그것은 생각만큼 잘 풀리지 않았다.
"목표를 너무 높게 잡았다고 해야 할까?" 1950년대의 기술로 인간의 뇌와 같은 대단히 복잡한 장비를 만들려고 했다? ……실현될 리 없었다.
또한, 뇌를 모방했다고 하나 뇌의 기본 요소인 뉴런(신경 세포)의 움직임을 정말 초보적인 고등학교 수준의 함수로 시뮬레이이션 했기 때문에, 당시의 움직임은 솔직히 말해 약간의 과장이 있었다고도 느껴진다. 더군다나 당시의 컴퓨터 처리 능력은 한계가 있었다. 결국 당시 인공지능의 별 쓸모가 없었다.
이후, 당시 연구자들을 비롯한 많은 관계자들은 그런 결과물에 환멸을 느끼며 결국 신경망을 기초로 한 인공지능 연구를 포기했다. 그 후, 당분간 인간의 지적 능력을 일종의 기호와 규칙으로 표현하는 방식이 주류를 이루게 된다. 하지만 것도 대단한 성과를 내지 못한 채, 1990년대부터 인공지능 분야는 혹독한 겨울을 맞이한다.
그러나 사실 이것은 "뇌를 흉내 내는"라는 접근 자체가 잘못된 거였다. 꾸준히 연구를 계속해온 극히 일부의 연구자들에 의해 2000년대에 이르러서야 인공지능 기술은 크게 발전될 수 있었다. 그 배경에는 '뇌 과학'의 발전이 있었다.
인공지능에 대한 '새로운 싹'을 볼 수 있었던 것도 2004년부터 대략 2006년 정도로 21세기에 이르러서야 가능했다. 그 이면에는 1990년대 '뇌 과학' 분야에서 일어난 다양한 돌파구 덕분이었다. 특히 뇌 중에서도 '시각 파질'이란 부위의 정보 처리 메커니즘을 밝혀온 것이 컸다. 우리가 어떤 물건을 볼 때, 그것이 무엇인지 인식하는 구조를 어느 정도 알게 된 것이다.
또한, 함께 발전해온 수학적 알고리즘으로 인해, 수식으로 표현할 수 있게 되었다. 그것을 그대로 인공지능 연구자가 이어 받아 컴퓨터 프로그램에 도입한 결과, 지금의 큰 성과가 나온 것이다.
세계적인 '화상인식 대회'에서 다른 것들에 비해 압도적으로 높은 인식률을 보이며, 그것을 경계로 인공지능에 대한 주목은 단번에 솟구치게 된다. 이것이 지금 한참 이세돌(?)과 함께 한참 화제에 오르고 있는 딥 러닝(deep learning: 딥 신경망, 깊은 학습)이라 부르는 기술이다.
결국, 최신 뇌 과학의 지식을 계승한 뒤에야 인공지능을 실용 레벨 기술로 기대할 수 있는 비약적인 진화를 이룬 것이다.
