지금까지 연재된 IoT(사물인터넷), 인공지능(AI), 알파고, 빅데이터, 머신러닝, 딥러닝 등 현재의 최신 기술 트렌드는 사실 밀접한 연관성이 있다.

알파고는 영국의 딥마인드라는 회사에서 개발한 인공지능을 기반으로한 바둑 시스템이다. 인공지능이 세상에 처음으로 선보인지 이미 60년이 지났지만, 최근 머신러닝, 특히 딥러닝을 통한 학습법을 통해 인공지능은 괄목할 만한 성장을 하게 됐다.

이전엔 컴퓨터에게 컴퓨터가 알 수 있는 기호나 정보를 부여해서 인간과 같은 사고능력을 갖도록 노력했지만 인간에게는 학습과 경험을 통해 습득한 정보로 기호나 정보로 표기하기 어려운 부분이 많이 있었다. 이를 ‘직관’이라고 한다.
예를 들어 ‘고양이’란 동물을 인간이 인식하는 과정은 어릴 때 그림책이나 TV에서 혹은 실생활에서 접한 경헙과 학습을 통해 진행된다. 같은 과정으로 컴퓨터에게 알 수 있도록 특징을 설명해서 컴퓨터가 고양이를 인식하게 할 수 있지만, 예외적인 상황이 많아서 고양이를 컴퓨터가 인식하는데는 한계가 있었다. ‘장화 신은 고양이’를 인간은 고양이라고 인식하지만 컴퓨터는 인식하지 못할 수 있다.

컴퓨터가 인식하는 기호로 표현 못하는 이런 비정량화된 정보를 인간과 같이 학습하는 과정이 기계에도 필요하다는 것을 깨달으면서 인공지능 개발이 본격적으로 진행됐다.

딥러닝은 인공지능의 핵심원리로서 기계가 스스로 정보를 모으고 추상화시켜 학습하는 것을 말한다.여기서 딥러닝은 엄청난 데이터를 기반으로 학습을 하게 되는데 이것을 빅데이터라고 볼 수 있다. 이런 빅데이터는 사물인터넷(IoT)을 기반으로 점점 더 엄청난 데이터들을 습득하게 된다.

다시 간단히 정리를 해보면, IoT에게 생기는 빅데이터를 이용해서 딥러닝을 통해,  스스로 학습을 통해 인공지능이 발전하게 되는 것이다.

그 대표적인 예가 알파고인 셈이다. 알파고의 경우는 엄청난 양의 이전의 바둑기보를 바탕으로 어떤 수를 두었을 때 승률을 계산하게 한 후 가장 최선의 수를 선택하도록 훈련을 시킨 것이다.

인간이 바둑을 둘 때와 거의 흡사하다. 사람들이 어떤 수를 둘 경우, 그후에 어떻게 진행이 될지 10수 혹은 20수를 미리 내다보면서 가장 좋은 수를 택하는 것처럼, 알파고의 경우는 인간보다 많은 수를 계산할 수 있는 능력을 이용해서 40수 앞까지 내다 봤다고 한다.

차이가 있다면 인간의 학습과 발전에는 한계가 있는 점이다. 알파고와 대적한 이세돌 9단의 경우도 최고의 자리에 오르기까지는 수십년의 노력이 필요했다.

인공지능의 경우는 아직 초기단계라고 하지만 사람과 다르게 수면과 식사 시간 없이  쉼없는 학습으로 발전하면 인간의 한계를 넘어 설 것으로 예상된다.

이렇게 빨리 발전하면, 나중엔 인간이 풀 지 못한 난제 혹은 미지의 영역까지 인공지능이 스스로 찾아낼지는 알 수 없는 일이다.

이처럼 인공지능이 빠르게 발전하면 인간의 미래는 어떻게 될 것인가?

다음 칼럼에서는 가까운 미래, 인공지능을 이용해서 사람이 보다 편리하고 안전한 생활을 영위할 수 있는 지를 알아 볼 것이다.

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