요즘들어 인공지능에 대한 관심이 상당히 높아져가고 있다. 아마 요즘 진행되고 있는 구글이 인수한 딥마인드의 알파고(AlphaGo)가 세계 바둑챔피언이었던 이세돌 9단과 바둑대전을 펼치고 있는 것 때문에 바둑에 관심이 없었던 나처럼 마치 영화처럼 기계와 사람의 대결로 대표되는 이 이벤트(암만봐도 구글이 자신들의 기술력을 알리고 마케팅적으로 써먹기 위해 진행한 이벤트라는 생각이 든다 -.-)에 관심을 갖게 된 것이 아닐까 싶다. 한국기원 입장에서는 이 이벤트 덕분에 바둑에 대한 전국민적 관심이 높아졌으니 나름 만족할(?) 성과를 얻었다고 할 수 있을 듯 싶고 구글은 앞서 잠깐 언급한 것처럼 자신들의 인공지능 기술에 대해서 제대로 마케팅을 하고 있으니 서로서로 윈-윈 전략이 잘 통한 듯 싶다.


뭐 어찌되었던 이 글을 쓰고 있는 현재 알파고와 이세돌의 대전 결과는 5국 승부 중 1승 3패로 알파고가 3승을 먼저 이겼고 이세돌이 지난 주 일요일에 드디어 1승을 거둠으로 0:5의 완패에서 벗어날 수 있게 되었다는데 위안을 삼고 있는 상황이다. 솔직히 맨 처음에는 그래도 바둑의 경우에는 인공지능보다는 사람이 우세하지 않을까, 5:0의 완승은 아니더라도 4:1이나 3:2 정도의 승부가 되지 않겠느냐 생각을 했는데 맨 처음 시합인 1국에 이세돌이 돌을 던지는 것을 보고(바둑에서 플레이어가 더 이상 돌을 둘 수가 없을 때 자신의 패배를 인정하는 의미에서 돌을 던진다고 하고 상대방은 불계승을 땄다고 얘기하는거 같더라) 이거 만만치 않겠다, 어쩌면 0:5의 완패도 일어날 수 있겠다 싶었다. 2국, 3국을 이세돌이 내리 지면서 그런 생각이 더 강하게 들었다. 바둑이라는 종목에 대해서는 잘 모르지만(장기는 그래도 나름 잘 두는데 ^^) 아무리 수 싸움이라고 하더라도 상당히 빠른 속도로 시뮬레이션을 하면서 최적의 확률로 돌을 두는 알파고가 아무래도 유리하지 않겠느냐 하는 생각이 들어서 말이지. 그런데 저번 주 일요일에 알파고에게 1승을 드디어 따낸 이세돌의 모습을 보면서 인공지능이라고 해도 완벽은 없다는 것을 알게 되었으며 왠지 인간의 집념과 기력이 인공지능, 기계를 넘어선거 같아서 내심 기쁘기도 했다.



쓰고자 하는 얘기는 그런 얘기는 아니고.. 알파고가 이세돌에게 이긴 1국부터 3국 사이에 많은 이야기들이 나왔다. 인공지능의 수준이 이제는 사람을 넘어서는 수준에 왔다는 얘기부터 영화 터미네이터처럼 기계가 사람을 지배할 시대가 왔다는 얘기까지. 또 인공지능의 발전이 사람의 일자리를 빼앗기 때문에 사람의 삶이 더 피폐해질 것이라는 얘기도 나왔다. 예전부터 인공지능의 발달, 기술의 발달은 사람의 삶의 질을 높힐 수도 있지만 일자리를 빼앗는 경우도 있기 때문에 마냥 좋은 것만은 아니라는 논문들이나 연구 결과들도 많이 나오고 있기도 하고 말이다. 어찌되었던 알파고의 이런 선전(?)으로 인해 인공지능에 대한 많은 관심과 또 우려가 넘처나는 일주일이었던거 같다. 재미난 것은 지난 주에 있었던 4국에서 이세돌이 알파고를 이기자 인간의 승리를 찬양하는 내용의 기사들과 글들이 쏟아져나오고 있으며 인공지능이 완벽한 수준은 아니기 때문에 아직까지는 희망(?)이 있다는 얘기가 나오고 있다는 것이다. 뭐 어찌되었던 알파고의 선전으로 인해 인공지능의 수준이 상당한 수준에 이르렀다는 것은 부인할 수 없는 사실인 듯 싶다.


하지만 한가지 생각을 해야 할 것이 알파고가 보여준 바둑 대전에서의 성능, 인지능력 등은 놀라운 것이지만 알파고가 인공지능 세계를 다 대변해주지는 않는다는 것이다. 많이들 얘기하는 것이 알파고의 인공지능으로서의 성능이 이전에 인공지능계에서 널리 알려진(?) IBM의 왓슨을 넘어섰다고 하는 얘기다. 참고로 구글의 알파고 이전에 IBM의 딥퍼블루(딥블루의 업그레이드 버전)가 1997년에 체스 챔피언을 누르고 체스 챔피언이 된 적이 있었으며 2011년에 왓슨이 제퍼디 퀴즈쇼에서 퀴즈 챔피언이 된 적이 있다. 그래서 IBM의 왓슨이 현재까지는 인공지능 분야에서 가장 많이 앞서나간 상태라고 얘기되고 있으며 IBM도 이것을 열심히 이용하여 마케팅을 하고 있는데 이번에 딥마인드를 인수한 구글이 알파고를 내세워 IBM의 왓슨을 지워버린 것이나 다름없는 상황이 되었다. 하지만 구글의 알파고가 IBM의 왓슨을 뛰어 넘었다고 단정하기는 어렵다고 생각이 든다.


인공지능에 사용되는 다양한 알고리즘이 있는데 기본적으로 내 생각에는 빅데이터 시스템과 머신러닝, 딥러닝과 같은 기술들이 기본으로 들어간다고 본다. 엄청나게 많은 방대한 데이터들을 수집하고 그것을 분류하고 처리하며 그 데이터들을 분석한 내용을 다시 자신의 시스템에 적용하여 다른 데이터들과 대입하여 또 분석하는 기술은 빅데이터 시스템의 데이터 수집 및 저장, 처리 기술에 머신러닝, 딥러닝의 자기학습 능력을 더한 것이라고 생각이 든다. 그리고 그 안에 다양한 알고리즘들을 이용하여 최적의 결과값을 가져가는 것, 그 결과를 판단의 결과로 내세우는 것이 인공지능의 기본이라고 생각한다. 구글의 알파고는 몬테카를로 트리 검색 방식을 내부적으로 사용했다고 알려지고 있으며 이 외에도 수많은 판단을 위한 검색 알고리즘들이 인공지능에 동원되고 있다. 이것은 알파고 뿐만이 아니라 IBM의 왓슨도 마찬가지일 것이다. 인터넷을 돌아다니면 수집한 방대한 자료들을 저장하고 빨리 분석하고 그 결과를 저장하고 그 결과를 기반으로 시뮬레이션을 돌려서 최적의 값들을 지속적으로 찾고 통계 데이터를 뽑아내고 그것을 반복함으로 정답에 가장 가까운 근사치를 선택하도록 하는 인공지능의 기본 방식은 알파고나 왓슨이나 비슷하다는 생각이 든다.


하지만 알파고가 왓슨을 지금 당장 넘기에는 무리라고 생각을 하는 것이 바로 적용력, 적용 분야에 있다고 본다. 알파고는 이름에서 알 수 있듯 바둑을 위한 인공지능 시스템이다. AlphaGo의 Go라는 단어가 바둑을 의미하는 것인데 알파고의 모든 알고리즘은 바둑 대전에 맞춰져 있다고 생각할 수 있다. 물론 그 알고리즘을 다른 분야에 적용하는 것은 그렇게 어려울꺼 같지는 않다. 기본 알고리즘이 잘 갖춰져 있으면, 즉 기본이 잘 되어 있으면 응용하는 것은 어렵지 않기 때문이다. 하지만 그 응용이라는 것도 많은 시간과 테스트를 필요로 한다. 간단히 얘기하면 어떤 사람이 그동안 열심히 영어를 공부해서 영어에 능통하게 되었는데 하루나 이틀 사이에 중국어나 일본어와 같이 다른 언어에 능통하기는 어렵다는 얘기다. 중국어나 일본어를 하기 위해서는 그 언어에 대해서 다시 공부해야 하며 대화도 많이 해보고 학습을 통해 익혀야 한다. 예가 적절하지 못할 수도 있지만 알파고는 딥마인드의 관계자가 얘기하듯 바둑에 최적화된 인공지능 시스템이다(이 얘기는 이세돌과 알파고의 4국 이후 인터뷰 시간에 어떤 기자가 인공지능의 이런 버그가 실제로 의학에 적용된다면 어떻게 되겠느냐 하는 질문에서 언급된 내용이다). 프로토타입 수준까지도 아니고 이름처럼 알파, 즉 시작단계에 불과하다는 얘기다. 바둑 세계에서의 인공지능으로서는 나름 이제는 인지도를 얻을 수 있었지만 산업 전반에 다 적용하기에는 아직은 시기상조라는 얘기다. 이런 의미에서 볼 때 이미 다양한 산업에서 인공지능을 적용하고 있고 나름대로의 성과를 거두고 있는 IBM의 왓슨에 비해 알파고가 가야 할 길은 아직 멀었다는 생각이 든다. IBM의 왓슨은 금융, 법률, 의료 분야에서 실질적으로 적용되어 사용되고 있다. 물론 그 산업의 전반적인 기능을 다 대체하는 수준이 아닌 보조자 역할에 불과하지만 그래도 해당 산업에 대한 경험을 쌓고 있고 그 데이터를 바탕으로 지금도 지속적으로 자기학습을 통해 발전하고 있다는 얘기다. 알파고는 이제 바둑 분야에 대해서만 진행하고 있지만 왓슨의 경우에는 이전부터 다양한 분야에서 데이터들을 분석하고 학습을 하고 있다는 얘기다.


하지만 알파고가 왓슨을 영원히 못이길 것이라고는 보지 않는다. 앞서 얘기했듯 기본만 튼튼하다면 응용은 그렇게 어려운 얘기가 아니다. 어떤 경우든 기본이 잘 갖춰진 경우라면 그 위에 무엇을 얹어서 해도 금방 그 분야에서 힘을 발휘할 수 있다. 왓슨이 바둑으로 뭔가를 하지는 않았지만 구글의, 딥마인드가 갖고 있는 인공지능으로서의 기본 경쟁력이나 성능은 왓슨에 못잖은, 어쩌면 앞설 수도 있는 가능성이 높다고 생각하기 때문에 그 기본 시스템 위에 다양한 산업에 맞는 프로그래밍이 더해진다면, 그리고 그 분야에서 더 많은 데이터들을 수집하고 분석하고 자기학습을 통해 지속적으로 정답에 가까운 통계 데이터를 확보할 수 있다면 왓슨 못잖은 여러 산업에 인공지능으로서의 명성을 날릴 수 있지 않을까 하는 생각을 해본다. IBM도 나름 소프트웨어적으로 많은 기술을 보유하고 있지만 구글이 갖고 있는 소프트웨어 파워를 결코 무시할 수 없기 때문에 말이지. 하지만 현재의 시점에서 구글의 알파고가 IBM의 왓슨보다 더 우수한 인공지능 시스템이라고 단정할 수는 없다고 할 수 있는 것이 바로 지금까지 각 산업에서의 적용 경험에서의 차이가 크기 때문이 아닐까 싶다.


뭐 알파고든 왓슨이든 인공지능의 수준이 과거에 우리가 알고 있었던 수준보다는 상당히 향상되었음은 자명한 사실인 듯 싶다. 뭐 그렇다고 호사가들이 얘기하는 것처럼 영화 터미네이터와 같이 기계가 인간을 지배하려는 그런 상황까지는 안올 듯 싶다. 지금의 인공지능은 사람이 하는 일을 보조해주는 역할로 진행되고 있다는 생각이 든다. 사람이 어떤 일을 하는데 있어서 보조자 역할, 조수로서의 역할을 하는 것이지 메인으로의 역할을 맡기에는 아직까지는 한계가 있지 않겠는가 하는 것이다. 물론 분야에 따라서 메인의 역할을 할 수도 있을 것이다. 하지만 그런 분야에서도 최종적으로 인공지능을 사용하는 기계에게 뭔가를 지시하는 최종 사용자는 사람이 될 것이다. 영화처럼 기계가 스스로 지시하고 수행하는 그런 무시무시한 사회는 아직까지는 좀 멀지 않겠는가 하는 것이 내 생각이다. 지금도 많은 부분에서 인공지능을 통해서 나오는 데이터들을 참고하면서 일을 하고 있기는 하지만 그 결과에 대한 책임은 기계보다는 사람에게 있다는 것이 아직까지는 인공지능이 모든 산업에 있어서 메인보다는 서브 역할에 있게 되는 이유가 아닐까 싶다.


PS) 그나저나 이세돌과 알파고의 4국 대전에서 알파고가 돌을 던질 때의 모습이 재밌는데 알파고의 기본 OS가 리눅스인 우분투를 쓰고 있다고 하고 돌을 던질 때에는 Alert() 명령을 이용해서 메시지를 띄워서 자기의 패를 인정했다고 한다.

구글이라서 윈도를 안쓰고 리눅스를 쓰는 듯 싶은데 MS도 인공지능 시스템을 만들고 있고(코타나라는 스마트 비서 서비스도 어떤 의미에서 인공지능 시스템이라고 할 수 있다) 만약 MS의 인공지능 시스템이 저런 상황이었다면 아마도 윈도 10에서 MessageBox()를 띄웠을 듯 싶다. ^^


PS) 뭐 결과가 어찌되었던 인공지능에 대한 이슈는 이번 알파고와 이세돌의 바둑 대전으로 인해 구글이 다 가져가는 듯 싶다. 앞서 위의 글에서도 썼지만 IBM이 그렇게 오랫동안 딥블루, 왓슨을 통해 인공지능의 선구자 역할을 해왔다고 생각하고 그것을 이용해 열심히 마케팅을 해왔는데 구글이 한방에 다 가져가버렸다. 이 이벤트로 인해 구글은 웃을 것이고 IBM은 무척이나 배가 아플 듯 싶다.



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