[모두를 위한 人工知能] 1部 - 還甲이 훌쩍 넘은 人工知能의 어제와 오늘

[IT東亞]

[編輯者註 / '人工知能(AI)'은 더 以上 SF映畫에서나 보던 想像의 技術이 아닙니다. 이미 現實과 實際가 되어, 알게 모르게 우리 日常에 스며들고 있습니다. 이에 人工知能에 關한 普遍的 知識은 現代人이라면 누구라도 가볍게 알아 둘 만합니다. 이 連載에서는 人工知能의 歷史부터 日常/産業 내 融合, 國內外 人工知能 産業 現況, 人工知能 關聯 最新 트렌드, 近未來의 人工知能 融合技術 等, 筆者가 오랜 동안 現業에서 얻은 다양한 經驗과 知識을 하나씩 讀者와 共有합니다.]

요즘은 ‘AI(Artificial Intelligence)’라고 表記하는 ‘人工知能’이 多樣한 分野에서 言及되고 있다. 實際로 AI는 대단히 빠른 速度로 모든 産業에 適用되는 趨勢다. 産業의 觸媒劑와 같은 役割인 것이다.

筆者가 屬한 ‘人工知能産業融合事業團(AICA)’에 支援하는 AI 企業/스타트업들의 AI 技術 活用度가 每年 눈에 띄게 擴張되고 있음을 皮膚로 느끼고 있다. 美國의 境遇 人工知能 政策 基調를 維持한 트럼프 政權과 바이든 政權에 肯定的인 評價가 나올 만큼, AI는 이제 全 世界 모든 이들의 日常에 반드시 必要한 技術로 認識됐다.

오라일리(O’Reilly)가 公開한 ‘AI Adoption in the Enterprise 2021(2021年 産業郡別 AI 適用 現況)’에 따르면, 컴퓨터, 電子, 技術 分野에만 局限되지 않고 다양한 産業群에 AI 技術이 活潑하게 適用되고 있다.

그런데, 果然 이 AI, 人工知能이란 무엇일까? 이에 對해 이야기하려면 먼저 AI의 定義를 알아야 한다. AI라는 用語가 처음 登場해 槪念이 定立된 時點을 1956年으로 보는 視角이 많다. 1956年 ‘다트마우스(Dartmouth)’ 컨퍼런스에서 처음으로 言及된 것으로 알려졌기 때문이다.

電子式 컴퓨터의 始初인 ‘애니악(ENIAC)’李 1946年 2月에 처음 動作을 始作했으니, 人類가 電子式 컴퓨터를 만든 지 10年 後에 AI의 槪念이 나타난 것이다. 只今으로부터 無慮 66年 前의 일이다.

AI는 좁게는 ‘머신러닝을 거쳐 人間의 일을 代身하는 것’이라 定義할 수 있다. SF映畫에서 보는 ‘人間처럼 생각’하는, ‘人間처럼 行動’하는, 나아가 ‘合理的으로 생각하고 行動’하는 시스템으로 槪念이 發展되고 있으며, ‘弱한’ AI와 ‘强한’ AI로 分類되기도 한다. AI 技術이 發展하며 그 槪念도 함께 發展하는 것이다.

컴퓨터 科學의 아버지라 불리는 科學者 알랜 튜링(Alan Turing)은 ‘컴퓨터로부터의 反應을 人間과 區別할 수 없다면 컴퓨터는 생각(Thinking)할 수 있는 것’이라 定義하여, '機械와 사람의 對話를 사람이 區別하지 못하면 AI다'라는 ‘튜링 테스트’ 方法(1950)을 提案했다.

다만 여기서 單純히 例外 없는 수많은 規則(Rule)을 入力할 수 있고, 이를 土臺로 定해진 對話를 한다면 表面的으로는 機械인지 사람인지 區分하기 어려울 것이다. 卽 機械 또는 컴퓨터는 定해진 規則에 依해 對話를 만들어 갈 뿐, ‘스스로 생각’해야 한다는 알랜 튜링의 理論을 證明하는 데는 問題가 생긴다.

<參考: 알랜 튜링의 ‘튜링 테스트’ 槪要>

앨런 튜링은 AI의 判斷 基準이 둘의 對話에서 第3者가 사람인지 컴퓨터인지를 區分하지 못하면 ‘컴퓨터는 생각을 할 수 있다’고 定義했다.

實際로 筆者가 AI 分野를 專攻했던 90年 代 後半(AI 發電의 2次 癌側氣를 지나는 時點이었다)에는 컴퓨터科學 專攻者들은, 只今처럼 사람과 같이 생각하는 AI 보다는 單純히 스스로 判斷하는 基準(Graph)를 修正할 수 있게 學習이 되면 AI로 分類했다.

아래에 그림처럼 세모와 네모를 區分하는 AI가 있다고 假定하자. 朱黃色 線 위에 位置하면 세모, 그 아래 位置하면 네모로 判斷하여 알려준다. 그런데 가운데 붉은色 네모처럼 그 境界에 있다면 세모인지 네모인지 判斷할 수 없을 것이다.

이처럼 正確히 境界에 걸쳐 있다면 AI는 50% 確率로 세로 或은 네모로 判斷한다고 알려줄 것이다. (實際로 AI는 數學과는 다르게, 正答이 아닌 ‘몇 %의 確率로 이럴 것이다’라는 結果를 알려준다.)

이런 境遇 사람이 介入해 ‘이건 네모’라고 알려주면, AI는 이를 學習해 스스로 그래프를 붉은 點線처럼 修訂하게 된다. 以後로는 以前의 警戒와 비슷한 位置에 있는 圖形을 네모로 區分할 確率이 높아진다.

다시 말해, AI는 基本的으로 사람처럼 생각하기보다, 스스로 學習을 통해 判斷하는 基準의 確率을 높일 수 있도록 設計된다.

요즘은 이러한 水準을 넘어 ‘判斷에 對해 說明’하는 水準, ‘사람보다 合理的인 判斷’을 할 수 있는 水準을 目標로 發展되고 있다. 이렇듯 AI에 對해 다양한 定義가 나와 있으며, 모든 正義를 滿足하는 AI도 없고, 但只 知能的인 行動 中心으로 發展되는 것이다. AI는 또한 엄청나게 넒은 範圍를 包括하는데, 現在는 그의 한 部分인 머신러닝과 또 그의 한 部分인 딥러닝 分野가 事業化에 成功해 協業에 適用되고 있다.

머신러닝의 基本이 되는, 사람의 神經網을 흉내 낸 人工神經網이라는 槪念은 1957年 프랭크 로센블래트(Frank Rosenblatt)가 具現했지만, 머신러닝은 1980年代에 들어서야 具體化되기 始作했다. 이렇듯 事業化에 成功해 널리 活用되는 觀點을 中心으로 AI의 發展을 論하는 視角도 存在한다.

한便에선, AI 技術의 發展을 사람처럼 생각하고 行動하는, 漸次 사람을 닮아 가는 過程을 技術로 具現하는 觀點으로 接近하기도 한다.

AI의 槪念이 定立된 1950年 代 末에 活潑히 硏究되던 AI가 1970年代 中盤부터 1980年代 後半까지 이른 바 ‘1, 2次 暗黑期’라 불리는 答보기를 겪었다. 現在는 몇 秒에 不過한 AI 具現 計算 作業이 當時에는 一週日, 길게는 한달 以上 걸리곤 했다. 當時의 컴퓨팅 環境은 只今과는 比較조차 어려운 水準이었기 때문이다. 現在 사람들이 使用하는 스마트폰에도 못미치는 辭讓과 性能이었다.

AI의 1次 暗黑期였던 80年 代 빌 게이츠는 1981年 PC用 運營體制를 發表하면서, ‘640KB 程度(藥 0.6MB)의 메모리 容量이면 누구에게나 充分하다’라고 말했다. 只今은 數十 GB의 메모리를 裝着한 PC가 一般的인 것에 比較하면 그야말로 隔世之感이다. 當時 640KB의 메모리와 고작 몇 MB의 貯藏裝置를 가지고 AI의 基盤인 人工神經網을 計算하려 努力한 容器와 執念에 工學徒로서 그저 拍手를 보낸다.

筆者가 美國의 한 大學院에서 AI를 工夫하던 90年代 後半에도, 몇 MB 메모리와 數百 MB 貯藏裝置로 人工神經網이나 遺傳子 알고리즘 等의 AI를 컴퓨터에서 돌렸다. 只今이라면 1秒도 안 걸릴 작은 作業을 1週日 以上 實行해야 했는데, 그 渦中에 누군가 失手로 컴퓨터 電源을 꺼버려 울고 싶을 만큼 虛脫해 했던 記憶이 아련하다.

AI 技術이 이처럼 世上에 널리 퍼지게 된 理由는, AI 技術 自體의 發展보다는 ‘GPU(Graphic Process Unit)’라는 그래픽 프로세서가 AI 處理에 使用됐기 때문이다. 흔히 PC의 그래픽 性能(게임/映像 等)을 높이는데 使用하는 GPU가 이제는 그 目的이 바뀌어 ‘AI 加速器’로 待接받고 있으니 世上 참 모를 일이다.

2016年 3月, 이 GPU 위에 얹혀진 머신러닝 基盤의 AI ‘알파고’가 이세돌 9段과의 바둑 對局에서, 모두의 豫想을 깨고 壓倒的으로 勝利하며 世上을 깜짝 놀라게 했다. 이듬 해에는 알파고보다 엄청나게 能力이 뛰어난 알파制로도 선보였다. 앞으로 GPU가 아닌 AI 專用칩이 適用된다면, 스스로 알아서 學習하는 비지도 學習 AI까지 登場해 人間 知能을 넘어서는 次世代 AI로 發展되리라 豫想한다.

이렇게 대단한 컴퓨팅 파워를 갖춘 AI가 널리 퍼지고 있는 時代이기에, 이런 AI를 어떻게 만들고 活用하는 지에 對해 眞摯하게 들여다 볼 必要가 있다. 다음 連載부터 하나씩 알아 본다.

글 / 人工知能産業融合事業團 곽재도 本部長

美國 로체스터 大學에서 人工知能 分野를 工夫한 뒤, 文化體育觀光部 文化技術 PD로 在職하며 硏究開發 事業을 企劃했다. 現在 大統領 所屬 知識財産委員會 4,5,6期 專門委員으로 活動 中이며, 人工知能産業融合事業團 所屬으로 國家 人工知能 데이터센터를 비롯해 人工知能 産業融合 生態系 造成을 위한 集積團地 造成事業을 推進하고 있다.

整理 / IT東亞 이문규 (munch@itdonga.com)