엄청난 속도로 발전을 거듭하는 ‘인공지능(A.I)’ [지식용어]

[시선뉴스 홍시라] 인공지능 알파고와 이세돌 9단의 바둑 대결 이후 A.I(인공지능)에 대한 관심이 높아졌다. 사람들은 인간의 영역이라 생각했던 바둑 경기에서 알파고가 승리한 것을 보고 충격을 받았고, 인공지능의 미래에 대해 두려워하기도 했다. 우리의 생각 이상으로 발전되어있는 인공지능은 과연 언제 탄생했으며 어떻게 발전되었을까?

1950년대 영국의 수학자 앨런튜링은 자신의 논문을 통하여 컴퓨터가 사람처럼 생각할 수 있다는 견해를 제시했다. 그는 이 논문에서 컴퓨터와 대화를 나누어 컴퓨터와 인간을 구별할 수 없다면 해당 컴퓨터가 사고(思考)를 할 수 있는 것으로 간주해야 한다고 주장했으며, 50년 뒤에는 인간과 컴퓨터가 5분 동안 대화를 한 뒤 컴퓨터의 진짜 정체를 알아낼 수 있는 확률이 70%를 넘지 않을 것을 예견했다. 이 이론은 인공지능(AI:Artificial Intelligence)의 기반이 되었으며, 그의 이름을 딴 '튜링 테스트'는 인공지능을 판별하는 기준이 되었다.

이후 1956년 미국 다트머스 대학에서 처음으로 인공지능(AI)라는 용어가 등장했고, 인간처럼 사고하는 인공지능을 구현하려는 연구는 1970년대까지 활발히 진행되었다. 그러나 단순히 간단한 문제를 넘어 복잡한 문제까지 풀기 위한 수준까지는 도달하지 못했다.

그리고 1980년에서 90년대 초반까지도 인공지능의 개발은 더디게 진행되었다. 그러다 1990대 후반 빅데이터의 등장으로 인해 인공지능은 엄청난 성장을 하기 시작했다. 이른 바 머신러닝(Machine Learning)을 통해 수많은 빅데이터를 분석하여 인공지능이 스스로 학습하는 형태로 진화하게 된 것이다.

이를 인간의 뇌를 모방한 신경망 네트워크(neural networks) 구조로 이루어진 ‘딥 러닝 알고리즘’이라고 부른다. 2006년 캐나다 토론토대학의 제프리 교수가 발표하면서 알려지게 된 딥러닝은 주로 음성 인식, 영상 이해, 기계 번역 등에 쓰였다.

이후 2012년 캐나다 토론토대학의 알렉스 크리제브스키가 이미지넷(IMAGENET)이라 불리는 ‘이미지 인식 경진 대회’에서 자체적으로 이미지를 인식하는 딥러닝 컴퓨터가 우승을 차지하면서 또 한 번 급격한 성장을 보였다. 알렉스는 GPU를 사용하여 딥러닝에서 요구되는 엄청난 규모의 연산을 빠르고 정확하게 처리해 냈다. 최근 2015년에 열린 이미지넷 경진대회에서는 마이크로소프트(MS)팀이 GPU(컴퓨터 그래픽을 연산해주는 부품)를 활용하여 무려 96%가 넘는 정확도를 기록함으로써 이미지 인식 부분은 인간과 유사한 수준으로 발전했다고 할 수 있다. 실제로 알파고는 280개의 GPU를 가지고 있었다고 한다.

그러나 이를 인간처럼 ‘생각하는’ 능력이 있다고 보기에는 아직까지도 논란이 있다. 2014년 6월에 영국왕립학회가 실시한 튜링 테스트에서 '유진 구스트만(Eugene Goostman)'이 처음으로 튜링테스트를 통과했는데, 유진과 대화를 나눈 심사위원 25명 가운데 33%가 진짜 인간이라고 판단했다.

하지만 엉뚱한 대답을 하거나, 대화가 잘 이어지지 않은 경우가 많아서 진정한 ‘생각하는 인공지능’이라는 평가는 받지 못했다. 따라서 앞서 말한 1950년 고안된 앨런튜링의 '튜링 테스트'는 사람처럼 종합적으로 생각할 수 있는 진정한 인공지능을 판별하는 기준이 될 수 없다는 주장도 생겨났다.

하지만 인공지능이 인간 이상의 지능으로 급격히 발전해온 것은 분명하다. 이세돌과 겨뤄 큰 화제가 됐던 A.I 알파고는 이세돌과의 경기를 위해 16만 건이 넘는 프로기사 기보를 토대로 매일 3만 번의 실전 경험을 쌓으며 스스로 학습하며 성장했다고 한다.

불과 몇 십 년 사이에 일어난 인공지능의 성장은 무서울 정도로 빨랐고 예상보다 높은 수준에 알파고의 승리는 더욱 충격이 컸다. 하지만 이 인공지능이 앞으로 인간에게 큰 편리와 도움을 주는 긍정적인 것이 될지, 아니면 우리가 두려워하는 결과를 초래할지는 우리 스스로에게 달려있을 것이다.