인공지능(AI)의 한계는 무엇일까. 세계적인 바둑 고수들을 꺾은 ‘알파고’로 유명세를 얻은 구글 딥마인드의 연구성과가 세계를 선도하고 있다. 지난 7월 초 딥마인드의 공식 블로그에는 사람 모양의 물체가 스스로 학습하면서 장애물을 피하는 영상이 공개됐다. 사람 모양의 물체는 반복적인 시행착오를 통해 점점 자연스럽게 행동함에 따라, 물리적인 움직임마저 학습할 수 있는 가능성을 보여준다. 어떻게 움직임을 학습할 수 있는 것일까.그 비결은 다름 아닌 강화학습이다. 강화학습은 수많은 시행착오를 통해 최적의 전략을 도출해내는 인공지능 기술로 목표가 분명한 게임 인공지능에서 주로 활용된다. 바둑 인공지능 프로그램인 알파고 역시 자체 대국의 승패 여부로 전략을 발전시키는 강화학습을 사용했다. 그러나 사람의 움직임은 행위의 목표가 불분명하다. 예를 들어 몸의 균형을 잡는 움직임은 게임처럼 승패로 논의하기는 어렵다. 따라서 움직임의 경우 적절하거나 올바른 행위는 있을 수 있으나 반드시 맞고 틀리다의 개념은 아니다. 이번에 딥마인드가 개발한 동작을 흉내 내는 인공지능은 강화학습의 개선된 형태를 적용하여 새로운 영역에 도전했다고 볼 수 있다. 사람 또는 물체의 움직임을 묘사하는 것은 다양한 잠재성을 내포한다. 먼저 사람과 같은 보행능력을 통해 컴퓨터 애니메이션이나 게임에 더욱 자연스러운 움직임으로 표현할 수 있다. 이미 멸종한 동물의 구조적 특징을 바탕으로 움직임을 묘사할 수도 있을 것이다. 또한 생물역학(Biomechanics)의 새로운 가능성을 제시한다. 생물역학은 생물의 구조와 운동 역학을 분석해 그 결과를 응용하는 분야다. 이번 딥마인드의 연구 결과는 보행 능력을 어떻게 습득하는지에 대한 단서를 제공했다. 이를 통해 사람처럼 움직이는 로봇인 휴머노이드(Humanoid) 분야에 적용될 가능성이 높다고 보인다. 스스로 학습해 장애물을 피하는 보행 능력은 재난 구조 로봇에 충분히 활용될 수 있을 것이다. 딥마인드는 매번 다양한 시도와 참신한 연구결과로 인공지능의 가능성을 관철하고 있다. 그간의 인공지능은 사람의 인지·추론 능력에 집중되어 있었다. 이미지에서 물체를 구별하고 사람의 음성을 인식하는 인공지능 기술은 이미 사람 수준에 도달했다. 특히 게임 인공지능은 사람보다 월등한 성능을 보여준다. 그러나 움직임을 학습한다는 것은 다른 차원의 문제라고 볼 수 있다. 움직임에 대한 판단 기준이 모호하기 때문이다. 이번 연구결과는 인공지능이 사람의 모든 행위를 학습할 수 있다는 가능성을 시사한다. 미래의 인공지능이 더욱 궁금해지는 대목이다.

구글의 인공지능(AI) 알파고가 바둑 세계 1위인 중국의 커제(柯潔) 9단과의 대국에서 3판 전승을 거두고 바둑계에서 은퇴한다.알파고의 전적은 68승 1패로 남게 됐다. 한국의 이세돌 9단이 알파고를 이긴 유일한 바둑 기사로 기록된다. 알파고 개발사인 구글 딥마인드의 데미스 허사비스 최고경영자(CEO)는 27일 중국 우전(烏鎭) 인터넷 국제컨벤션센터에서 열린 ‘바둑의 미래 포럼’ 폐막 기자회견에서 “이번 행사가 알파고가 참가하는 마지막 바둑 대국”이라고 밝혔다. 허사비스 CEO는 “바둑의 발상지에서 최고수 기사들이 참여한 가운데 열린 이번 주 ‘바둑의 미래 포럼’ 행사는 알파고가 대국 시스템에서 최고 프로기사들과 대결할 수 있는지를 측정하기 위한 것이었다”며 이같이 말했다. 이로써 알파고의 전적은 이세돌 9단과 5번기, 연초 인터넷 대국 60판, 커제 9단과 3번기, 단체 상담기까지 합쳐 모두 68승 1패로 남게 됐다. 알파고가 지난해 1월 네이처 논문으로 정식 데뷔하기 전 판후이(樊麾) 2단에게 5전 전승을 거둔 것까지 합하면 73승 1패다.알파고에 유일한 패배를 안긴 주인공은 이세돌 9단이다. 이세돌 9단은 지난해 3월 서울에서 열린 ‘구글 딥마인드 챌린지 매치’ 5번기 4국에서 ‘신의 한 수’ 백78로 알파고를 무너뜨렸다. 당시 팽팽한 형세에서 이세돌 9단에게 일격을 당한 알파고는 이후 버그를 일으키며 엉뚱한 수까지 두다가 항복 선언을 했다. 알파고는 이세돌에게 패한 이후에는 더욱 완벽한 바둑으로 무패 행진을 벌였다. 허사비스 CEO는 “지난 23일부터 시작된 대국은 예상을 뛰어넘었다. 우리는 천재인 커제 9단이 알파고를 극한으로 밀어붙이는 것을 확인했으며 대국도 아름답게 펼쳐졌다”고 강조했다. 그는 또 “이번 대국은 인공지능의 최고 수준을 체현함으로써 인류가 인공지능을 도구로 삼을 수 있다는 잠재력을 확인한 것”이라며 “앞으로 인공지능은 인류가 새로운 지식영역을 개척하고 진리를 발견할 수 있도록 돕게 될 것”이라고 강조했다. 알파고를 바둑에 특화된 인공지능이 아닌 범용 인공지능으로 확대 진화시키겠다는 의미로 해석된다. 새로운 치료법, 에너지 소비 감축법, 혁신적인 소재 등을 찾기 위해 복잡한 문제를 해결하는 범용 인공지능 개발이 알파고의 다음 과제다. 그는 이어 “이번에 치러진 복식전과 상담기는 우리가 창안한 새로운 대국형식으로 이런 바둑 대결과 협력은 사상 처음이었다”며 “알파고가 딥마인트 개발팀과 공동으로 많은 것을 학습했다”고 전했다. 딥마인드는 그간 알파고가 치른 대국의 기보를 정리하고 알파고가 스스로 학습하면서 치른 셀프 대국의 기보도 공개하겠다고 밝혔다. 알파고와 처음 겨뤘던 유럽의 프로 바둑기사 판후이 2단은 연단에 나와 “알파고팀은 앞으로 커제와 협력해 이번 대국을 분석하고 알파고 내부 데이터도 연구하는 한편 대국 과정을 복기해 영상을 제작해 공개하겠다”고 말했다. 그는 또 “전세계 바둑팬을 위해 또다른 선물을 준비했다”며 “알파고가 이세돌 9단과 대국 이후 스스로 강화학습을 위해 벌였던 ‘셀프 대국’ 기보 50판을 공개할 예정”이라고 말했다. 판후이 2단은 현재 일반인들이 딥마인드 웹사이트에서 10판의 알파고 셀프대국 기보를 내려받을 수 있으며 앞으로 매일 10판의 기보를 추가 공개할 예정이라고 덧붙였다. 이 기보를 먼저 살펴본 스웨 9단은 “여태까지 본 적이 없는 대국이다. 상상하던 저 먼 미래의 대국 같다”고 소감을 밝혔고, 구리 9단도 “정말 놀랍다. 이를 통해 많은 것을 배울 수 있을 것”이라고 기대했다. 한편 딥마인드는 알파고가 지난해 이세돌 9단과의 대결 이후 업그레이드된 진화 과정을 논문으로도 작성할 계획이다. 허사비스 CEO와 데이비드 실버 알파고팀 리드는 딥마인드 공식 블로그에도 알파고 바둑에 관한 소회를 남겼다. 이들은 “알파고는 경쟁 상대에서 한 걸음 더 나아가 바둑 기사들에게 새로운 전략을 시도하고 새로운 아이디어를 얻을 수 있도록 영감을 주는 도구가 됐다”며 “이세돌 9단과의 대국에서 보여준 창의적인 수들은 바둑계에 완전히 새로운 지식을 가져다줬고, 올 초 비공식 온라인 대국은 많은 기사에게 영향을 미쳤다”고 자평했다. 온라인뉴스부 iseoul@seoul.co.kr

구글의 인공지능(AI) 알파고2.0은 홀로 배워 깨우쳤다. 인간이 만든 기보를 참고하지 않은 채 스스로를 스승으로 삼아 일취월장했다는 뜻이다. 다만 지난해 이세돌 9단을 이기던 시절에 비해 인간의 손길에서 더 자유로워졌음에도 이번 커제 9단을 연거푸 꺾는 알파고에게서 좀더 인간과 비슷한 면모가 포착된다고 바둑 전문가들은 평가하고 있다.지난해 대국에서 알파고가 일정한 시차대로 기계적으로 수를 뒀다면, 이번에는 쉬운 수는 빠르게, 어려운 수는 숙고한 뒤 수를 놓는 모습도 포착됐다. 인간 기보를 참고하지 않은 채 알파고끼리 대적하는 형태의 강화학습을 했지만 인간이 생각하는 방식을 따랐기 때문이다.알파고를 만든 구글 자회사 딥마인드의 데미스 허사비스 최고경영자(CEO)와 연구개발(R&D) 책임자인 데이비드 실버 박사는 25일 알파고와 중국 프로기사단의 대국이 펼쳐지고 있는 중국 저장성 우전에서 열린 기자간담회에서 올해 알파고의 성과를 설명했다. 허사비스는 “인간 데이터에 의존하지 않고도 (지난해) 예전 버전의 알파고와 비교가 어려울 정도로 실력이 좋아져 범용 AI로의 가능성을 입증했다”고 총평했다. 그가 말한 ‘범용 AI’란 사전 지식 없이도 다양한 지식을 유연하게 익혀 고급 지적 작업을 원활하게 수행할 수 있는 AI다. 이 단계가 되면 전문가가 수행하고 있지만, 연산 능력이 좋을수록 업무 수행 효율성이 높아지는 거의 전 분야에서 AI 활용처가 생길 것으로 전망된다. 허사비스는 “범용 AI는 과학자, 의사, 간호사에게 놀라운 도구”라며 “질병을 진단·치료하고, 신약을 개발하고, 단백질 접힘 현상 같은 복잡한 연구를 할 때 AI가 큰 도움이 될 수 있다”고 덧붙였다. 하지만 강력한 학습능력을 무기 삼아 AI가 인간의 윤리의식과 같은 고차원 주제를 배울 수 있겠느냐는 질문에 허사비스는 “아직 기술적으로 초기 단계라 당장 검토하기 이르다”고 답했다. 그는 “(윤리·판단의 문제를 AI가 다룰 수 있을지는) 언젠가 논의해야 할 흥미로운 사안”이라며 웃었다. 알파고가 지난해 이세돌과 겨룰 때보다 10배 이상 성능이 개선됐고, 현재 세계 최정상 프로기사들보다 3~7수 앞서는 실력임이 대국이 거듭될수록 드러나고 있지만 허사비스는 알파고의 한계를 명확하게 지적했다. 그는 “알파고는 아직 바둑밖에 둘 줄 모른다”면서 “‘바둑을 둬서 이겨라’와 같은 목적은 인간이 제시한다”고 말했다. 기억, 상상, 목표 설정, 언어의 미묘한 뉘앙스 등은 AI에게 여전히 취약한 난제라는 것이다. 물론 현 단계의 알파고 능력으로도 응용할 부분은 충분히 많다. 딥마인드는 알파고 기술을 의료 진단, 에너지 최적화 등의 분야에 활용하는 시범사업을 진행 중이다. 딥마인드 측은 “구글의 대규모 전산 설비인 데이터 센터 열기를 식히는 데 필요한 전력을 AI 최적화를 통해 40%나 절약했다”고 밝혔다. 홍희경 기자 saloo@seoul.co.kr

강화학습 통해 ‘또 한번의 진화’ 대국 내내 거침없는 ‘한수 한수’구글의 바둑 인공지능(AI) 알파고가 강화학습(reinforcement learning)을 통해 또 한번의 진화에 성공했다. 알파고가 중국 저장성 우전 국제인터넷컨벤션센터에서 23일 열린 ‘바둑의 미래 서밋’에서 중국의 커제 9단을 첫판부터 무너뜨리자 AI 전문가들은 “예측했던 결과”란 반응을 보였다. 그렇더라도 알파고가 대국 내내 망설임 없이 수를 놓았다는 점, 지난해 3월 이세돌 9단과의 대국 당시와 다르게 바둑 전문가들을 실소하게 만든 의외의 실수를 하지 않았다는 점 등은 기대 수준을 뛰어넘은 장면으로 평가받았다. ●작년엔 아시아 최고수들의 기보로 학습 다른 소프트웨어처럼 ‘알파고’도 진화를 거듭해 왔다. 2015년 10월 판후이 2단과의 대국에서 승리한 ‘알파고 v.(버전) 13’이 유럽 기사들의 아마추어 기보에 의존해 기계학습(딥러닝)을 했다면, 지난해 이세돌과의 대국에 나선 ‘알파고 v.18’은 아시아 최고수들의 기보를 학습해 4승1패를 했다. 이때까지만 해도 알파고는 인간 최고수의 바둑을 흉내내는 수준으로 인식됐다. 이번 커제와의 대국에 선보인 ‘알파고2.0’은 강화학습을 통해 연마했다. 강화학습이란 추가로 기보를 더 입력하는 게 아니라 이세돌을 꺾은 ‘알파고 v.18’끼리 대결을 반복하며 기보를 완성해 갔다는 뜻이라고 전문가들은 설명했다. 이와 관련, 대국에 앞서 알파고 산파인 데미스 허사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)는 “인간의 기보를 입력할 필요가 없었고, 저전력으로 구동됐다”고 밝힌 바 있다. 강화학습은 인간이 돌발적인 상황을 직관을 발휘해 돌파하는 것을 흉내낸 알고리즘으로 이뤄진다. 가용할 수 있는 자원을 활용해 목적을 달성하기에 최적화된 방식을 수없이 고려한 뒤 실제로 감행, 시행착오를 거쳐 체화하는 방식이다. 허사비스는 지난해 방한 중 KAIST 강연에서 1980년대 유행했던 전자오락기의 벽돌깨기 게임을 활용해 AI 강화학습을 설명한 바 있다. 아래 판에서 공을 튕겨 내 위쪽에 있는 벽돌을 깨는 게임을 AI에게 시키자 처음 100회까진 잘 못했지만, 300회쯤 게임을 반복하자 아래 판으로 공을 받아야 게임에서 이긴다는 점을 AI가 학습해 내고, 500회쯤에 이르자 게임 고수의 면모를 보였다는 것이다. 사람 역시 같은 방식으로 게임을 연마한다. ●“AI의 실수 발견·시정… 혁신적 역량” 익명을 요구한 국내 AI 전문가는 알파고가 지난해 이세돌과의 대국 때와 다르게 ‘의외의 실수’를 전혀 하지 않은 모습에 주목했다. 그는 “AI의 실수가 어디에 있었는지 발견해 내는 것은 매우 어려운 일”이라면서 “그것을 알아내 시정한 자체가 높이 평가받을 혁신적인 소프트웨어 역량”이라고 치켜세웠다. 하드웨어적 개선도 있었다. 더버지 등 외신은 이번 알파고에 지난해 대국에서 구글이 고안한 AI용 칩인 T텐서프로세서유닛(TPU) 2세대가 활용됐을 가능성이 높다고 보도했는데, TPU 2세대가 적용됐다면 지난해보다 알파고의 연산 속도가 몇 십배 이상 빨라졌을 것으로 보인다. 최상의 경지에서 한 걸음 더 나아간 알파고의 진화상은 국내 AI 연구계에 허탈감을 안겨 주기도 했다. 지난해 ‘알파고 충격’으로 AI 열풍이 분 이후 AI가 빠르게 따라갈 수 있는 분야가 아니라는 자각도 얻었기 때문이다. 김진형 지능정보기술연구원(AIRI) 원장은 연합뉴스와의 인터뷰에서 “지난해 알파고 덕분에 우리나라 정보통신기술(ICT) 업계와 정부가 AI 연구의 중요성을 실감하게 됐다”면서도 “금방 따라갈 수 있는 분야가 아니며 우리나라 AI 연구개발 수준은 미국 등과 큰 격차가 있다”고 설명했다. 그는 “데이터 수집, 분석 기술을 중심으로 더 (연구) 노력을 기울여야 한다”고 덧붙였다. ●이번엔 ‘AI 공포증’ 대신 활용 기대감↑ 알파고를 처음 접한 지난해 일각에서 이른바 ‘AI 공포증’이 생긴 것과 다르게 AI의 활용 가능성에 대한 기대감이 높아진 것도 달라진 부분이다. 허사비스는 “알파고에 사용된 기계학습 방식은 이미 에너지 절약, 의료 진단, 헬스케어 등 다양한 부문에서 중요한 문제를 해결하는 데 사용되고 있다”고 설명했다. 이어 “기계학습은 또 여러 구글 제품에 활용돼 불가능했던 일을 현실로 만들고 있다”면서 “사람들은 이제 구글 포토를 사용해 눈 오는 날 찍은 강아지 사진을 바로 검색해 찾을 수 있고, 최근 구글 번역은 지난 10년간 있었던 품질 개선을 모두 합한 것보다 더 큰 개선을 한번에 이뤘다”고 덧붙였다. 지난해 이세돌과의 대국 전 알파고의 승리를 전망했던 서울과학종합대학원 빅데이터학과의 김진호 주임교수는 “주민등록등본을 뗄 때 지문 인식을 하는 것, 스팸메일을 걸러 내는 장치 등이 모두 알파고와 비슷한 AI의 영역”이라고 설명했다. 김 교수는 “알파고가 ‘바둑의 신’처럼 보이지만 사실 알파고는 스스로 바둑을 두는지 인식하지도 못한 채 대국에서 이기는 최적의 방법을 찾는 기계일 뿐”이라면서 “기후예측, 신약 개발 등 최적화된 방법을 찾아야 하는 모든 분야에서 활용될 수 있다”고 설명했다. 홍희경 기자 saloo@seoul.co.kr

교사대상 무료 수업자료지원 사이트인 동아출판㈜의 ‘두클래스’가 초등 수준별 영어학습 서비스를 개시한다고 밝혔다. 72년 전통의 교육출판 전문 기업인 동아출판㈜가 운영하는 ‘두클래스’는 초∙중·고 교사에게 수업에 필요한 각종 학습 자료를 무료로 제공해주는 사이트다. 두클래스에는 전학교급의 과목별, 학년별, 단원별 자료가 풍부하게 제공되어 교사들의 수업준비를 지원하고 있으며, 주요 메뉴로는 스마트교과서, 교수학습자료, 문제은행, 교과자료실, 창의적 체험활동, 자유학기제 등이 있다. 두클래스는 지난해 말 2015 개정교육과정 서비스 오픈을 통해 과목별 상세 안내 및 집필진의 인터뷰를 제공하였고 2월부터는 초등 수준별 영어학습 서비스를 제공한다. 이번 서비스는 학생들의 흥미를 유발하고 실력 향상을 돕는 영어 학습 프로그램을 수준별로 지원한다. 교사들은 이 서비스를 이용해 Phonics 기초의 Level 1부터 예비중등(6학년) 대상 Level 8까지 총 8단계의 세분화된 맞춤형 수업을 진행할 수 있다. 파트별 강화학습법, 재미있는 이야기로 이루어진 e-book, Key expressions(주요 문장)으로 꾸며진 Song & Chant, 그리고 교실에서 구현하기 간편하고 흥미로운 100개의 Activity Play가 제공된다. 또한 두클래스는 초등 수준별 영어 학습 서비스 오픈을 기념하여 댓글 작성 이벤트도 진행한다. 가장 주목되는 초등 영어 콘텐츠 한 가지를 선정 하여 댓글로 공유하면 50명을 선정, 베스킨라빈스 아이스크림 케이크 상품권을 증정한다. 이번 이벤트는 다음 달 3월 3일까지 진행하고, 3월 9일 홈페이지 공지를 통해 당청자를 발표한다. 한편 이외에도 두클래스는 매월 교사들을 대상으로 한 다양한 이벤트를 제공할 계획이다. 온라인뉴스부 iseoul@seoul.co.kr

뇌신경 모사 ‘뉴로모픽칩’ 개발 GPU 열 발생 문제 등 해결해야 지난 일주일간 전 세계를 뜨겁게 달궜던 이세돌 9단과 구글의 인공지능 알파고의 바둑대결이 막을 내렸다. 표면적으로는 4대1이라는 성적으로 알파고가 우세했지만 4국이 끝난 뒤 데미스 하사비스 구글 딥마인드 대표가 “이 사범 덕분에 알파고의 약점을 파악하게 됐다”고 말한 것처럼 완벽해 보이는 인공지능도 한계를 갖고 있음을 알 수 있었다. 1202개의 중앙처리장치(CPU), 176개의 그래픽처리장치(GPU)로 구성된 알파고는 딥러닝 기술로 프로기사의 기보 16만개를 5주 만에 학습했다. 보통 사람이 1년에 1000개 정도의 기보를 공부한다고 한다. 따라사 알파고가 학습한 기보의 숫자는 평생 배워도 따라갈 수 없는 숫자다. 알파고는 스스로 대국해 훈련하는 강화학습 기능까지 갖추고 있다. 알파고는 몬테카를로 트리 탐색(MCTS) 기법에 컨볼루션 신경망(CNN)을 이용해 다음 수를 찾고, 기보를 바탕으로 다음 착점 장소를 빠르게 찾는 정책 네트워크, 국지적 패턴인식을 통해 승률이 높은 수를 찾는 가치 네트워크를 다단계로 나눠 적용하는 딥러닝 기법으로 최적의 수를 찾는다. 오류처럼 보이는 수는 알파고가 충분히 학습하지 못한 부분에서 어떤 수가 가장 나을지에 대한 분석이 불완전하게 됐기 때문이라는 설명이다. 전문가들은 현재 인공지능 기술개발은 ▲빅데이터를 활용한 딥러닝 기술 ▲인간과 유사한 다양한 형태의 지능 구현 ▲컴퓨터 아키텍처 기술과 시스템 소프트웨어 기술 등 크게 세 방향으로 이뤄지고 있다고 설명한다. 한편 알파고에서 그래픽과 이미지를 처리하는 GPU의 역할이 매우 크다. 문제는 GPU의 연산처리 마이크로프로세서 코어의 수가 GPU 1개당 2000~3000개에 이르기 때문에 과도한 전력수요를 유발하고 이에 따른 엄청난 열이 발생한다는 점이다. 때문에 인공지능 기술은 알고리즘 개선뿐만 아니라 하드웨어적 문제를 해결하는 데도 집중될 것으로 보인다. 민옥기 한국전자통신연구원(ETRI) 휴먼컴퓨팅연구실 실장은 16일 “인공지능 기술을 개발하는 많은 글로벌 기업은 인간의 뇌신경을 모사한 차세대 반도체인 뉴로모픽칩이나 양자역학의 원리에 따라 작동하는 차세대 컴퓨팅기술인 양자컴퓨터 개발 등에 매달리고 있다”고 설명했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

이세돌 9단과 알파고의 바둑대결에 대한 대화가 온통 주변을 메우고 있다. 인공지능의 학습 능력에 감탄하는 사람들, 아직은 인간의 영역이 불가침이라고 주장하는 사람들, 그리고 인공지능이 가져올 사회적 변화를 기대하거나 우려하는 사람들로 우리 사회가 들끓고 있는 듯하다. 올 초 다포스포럼에서 인공지능이 4차 산업혁명을 견인할 와해성 혁신으로 세간의 관심을 모은 지 얼마 되지 않았는데 2025년까지 세계적으로 인공지능 시장 규모가 2000조원에 육박할 것이라는 전망이 알파고의 선전으로 인해 자연스럽게 받아들여지는 분위기가 조성되고 있다. 이러한 분위기에 고무되어 알파고의 산파 역할을 한 구글 딥마인드 대표 허사비스는 알파고가 평범한 인간의 일상을 모방할 수 있는 단계로 진화할 것이라는 전망을 내놓기도 했다. 이러한 분위기에서 문득 알파고가 스타워즈의 ‘스리피스’로 실현되지 않을까라는 생각을 하는 것은 필자만은 아닐 듯하다. 오래된 기억을 더듬어 필자가 기억하는 ‘스리피스’는 ‘알투디투’보다 문제해결 능력은 현격히 떨어지지만 감성적이었고 유머러스했다. 좀 더 어려운 단어들로 표현하자면 자신이 처한 환경을 구성하는 여러 가지 프레임들 가운데 어떤 프레임이 중요한지를 스스로 선택할 수 있었다. 그리고 그 프레임 안에서 목적 지향적이지 않은 행위를 적절히 수행했다. 이것이 인간에 의해 주어진 프레임 안에서 문제해결을 위한 최적의 선택을 하는 ‘알투디투’에 비해서 ‘스리피스’가 우리에게 훨씬 더 인간적(?)으로 보인 이유일 것이다. ‘알투디투’에 가까운 알파고는 빅데이터 분석, 이미지 분류, 음성인식 등에서 활용되고 있는 딥러닝 방식을 채용하고 있다. 좀 더 구체적으로 알파고는 바둑 대국에서 상대방이 어떤 위치에 돌을 놓는지에 따라 선택을 달리하는 알고리즘과 승자를 예측하는 알고리즘이 결합하여 있다고 한다. 알파고는 바둑돌의 다음 위치를 예측하도록 하는 지도학습과 대국의 결과에 따라 보상을 주는 강화학습, 바둑돌의 위치 평가를 바탕으로 결과에 대한 예측력을 강화하는 과정을 통해 지금 이 순간에도 지속적으로 자신을 발전시키고 있다. 필자는 과거 인공지능이 가진 가능성에 대해서 부정적인 생각을 가지고 있었다. 전문적인 지식을 보유한 인간의 개입을 필수적으로 요구하던 기계학습의 한계가 분명했기 때문이며, 인간의 개입을 배제한 학습의 과정은 지나치게 많은 시간이 필요했기 때문이다. 또 하나의 이유는 필자가 사회현상을 연구하는 직업을 가지고 있기 때문이기도 했다. 그러나 이제는 인공지능에 대한 접근방법에서 인식론적 전환과 기술적 발전으로 인해 인공지능에 대한 평가가 긍정적으로 바뀌어야 할 시점에 와 있다는 것을 부정하기는 어렵다. 그럼에도 불구하고 필자는 여전히 현재의 인공지능 접근방법이 인간의 근본적인 행위를 대체할 수 있다고는 생각하지 않는다. 그 이유는 의사소통을 포함한 대부분의 인간 행위가 문제해결과 결부되어 있거나 개념적 사고를 바탕으로 두고 있지 않기 때문이다. 인공지능이 인간이 어떻게 상황이 주는 무수히 많은 행위 프레임들 가운데서 특정한 프레임을 중요한 것으로 선택하는지, 그리고 선택된 프레임과 관련성을 가지는 다양한 요인들에 대한 감수성을 높이는지를 배우지 못한다면 우리는 앞으로도 ‘알투디투’의 개선된 형태를 보는 것에 만족해야 할 것이다. 필자는 우리가 목격하고 있는 인공지능 분야의 성과와 발전 가능성을 부정하거나 폄훼하려는 것이 아니다. 인공지능은 분명히 안정적인 대량의 데이터가 존재하는 정의된 문제해결의 영역에서 인간이 하는 많은 활동들을 대체하게 될 것은 자명하다. 다만 인공지능이 자신의 신체, 욕구, 감정, 사회·문화적 배경으로부터 사고를 통하지 않고서도 행위를 발생시키는 인간적 방법을 배우지 못한다면 인공지능은 앞으로도 인간이 활용하는 도구에 머물러 있을 것이다. 물론 인공지능이 인간을 학습할 가능성은 여전히 존재하지만 가까운 미래에 그 가능성이 현실화되는 것을 보기는 어려울 것이다.

이세돌 9단이 인공지능 알파고에 2연패를 당하자 이를 만들어 낸 개발자들에도 관심이 쏠리고 있다. 알파고를 개발한 구글 딥마인드는 지난 2010년 영국에서 데미스 허사비스 최고경영자(CEO)와 셰인 레그, 무스타파 술레이만 세 명이 공동 창업한 회사다. 당초 ‘딥마인드 테크놀로지’였던 사명이 2014년 구글에 인수되면서 ‘구글 딥마인드’로 바뀌었다. 구글 딥마인드는 현재 직원 100여명 규모로 머신러닝(기계학습)과 신경과학을 기반으로 스스로 학습할 수 있는 컴퓨터 알고리즈을 개발하고 있다. 미리 프로그램된 인공지능과는 달리 머신러닝을 통해 정보를 처리함으로써 특정 분야에 국한하지 않고 다양한 분야에서 활용할 수 있는 범용 학습 알고리즘을 만드는 것이 중점 연구 분야다. 당시 구글은 딥마인드의 인수가를 구체적으로 밝히지 않았지만 외신들은 4억 달러(약 4800억원 가량) 쓰였다고 보도했다. 구글이 최근 수년간 인공지능 분야에 투자를 확대하면서 딥마인드의 가능성을 일찌감치 파악하고 핵심 동력으로 삼은 것이다. 구글 딥마인드는 특히 심층 인공지능 기술인 ‘심층 큐 네트워크’(DQN)를 독자적으로 보유하고 있다. 이 기술은 다층 신경망(Deep Neural Network)과 큐 러닝(Q-Learning)을 조합한 기술로, 게임에서 높은 점수를 내기 위한 조작 알고리즘을 심층 강화학습을 통해 자동으로 생성하는 것을 말한다. 창업자인 허사비스 CEO는 영국에서 아끼는 ‘천재’로 꼽힌다. 1976년생인 허사비스는 13세 때 세계 유소년 체스 2위에 오르는 등 일찍부터 천재로 불렸다. 15세 때 고교 과정을 마쳤고 17세에는 수백만개의 판매고를 올린 시뮬레이션 게임 ‘테마파크’를 개발하면서 유명세를 치렀다. 22세에 영국 케임브리지대 컴퓨터공학 학사 과정을 마쳤고 바로 비디오게임 회사인 ‘엘릭서 스튜디오’를 차려 글로벌 게임 업체들과 협업해 다양한 게임을 출시했다. 다섯 차례 세계 게임 챔피언 자리에 오르기도 했다. 이어 33세 때인 2009년 영국 유니버시티칼리지런던(UCL)에서 인지신경과학 박사 학위를 받고서 이듬해 딥마인드를 창업했다. 그가 쓴 뇌과학 관련 논문은 2007년 과학계에서 가장 역량 있는 최상위 논문 10위권에 든 적이 있다. 또 다른 창업자 레그는 뉴질랜드 출신으로 와이카토대를 나와 오클랜드대에서 자연과학 석사, 스위스 소재 IDSIA에서 박사 학위를 받았다. 영국 UCL 산하 ‘개츠비 컴퓨테이셔널 신경과학 연구소’ 박사 과정 연구원으로 있으면서 2010년 허사비스와 만나 딥마인드를 창업했다. 그는 인공지능과 머신러닝, 인공지능 보안 등 분야에서 이론과 실행에 두루 밝은 인물로 알려졌다. 술레이만은 19세 때 영국 옥스퍼드대를 자퇴하고 청소년을 대상으로 전화 상담을 해주는 비영리기관인 ‘무슬림 청소년 헬프라인’을 설립한 특이한 경력을 지녔다. 현재 딥마인드에서 인공지능 응용 부문 책임자(CPO)로서 다양한 구글 제품에 인공지능 기술을 접목하는 일을 총괄하고 있다. 알파고와 이세돌 9단의 대국에 참여하면서 방한한 직원들도 내로라하는 인물들이다. 알파고 개발을 총괄한 데이비드 실버 박사는 영국 케임브리지대 컴퓨터공학과를 수석으로 졸업한 인재다. 알파고 대신 바둑 돌을 놓는 아자 황 연구원은 대만 출신으로 알파고의 핵심 기능인 몬테카를로 트리 검색 방법을 연구하고 있다.온라인뉴스부 iseoul@seoul.co.kr

이세돌과 기세 싸움 벌이고 판세 불리할 땐 승부수 던져… 인간 신경망처럼 획기적 진화 이세돌 9단과 마주 앉은 알파고는 전투 바둑에 임하는 일류 프로 기사의 직관과 호흡 그대로였다. 알파고는 이 9단과 기세 싸움을 벌이는가 하면, 판세가 불리해지자 승부수를 던지기도 했다. 고개를 절레절레 흔들던 이 9단은 186수에 이르러 마침내 돌을 던졌다. 9일 서울에서 열린 ‘인류 최강자’와 컴퓨터의 첫 번째 바둑 대결은 인간의 불계패로 끝났다. “우리는 달에 착륙했다.” 데미스 하사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)가 소셜네트워크서비스(SNS)에 남긴 말처럼 이번 사건은 세계 과학사에 새겨질 이정표로 남게 됐다. 모든 경우의 수가 10의 170제곱에 달하는 바둑은 수읽기라는 ‘계산’뿐 아니라 직관과 통찰 등 ‘감각’의 영역까지 아우른다는 점에서 인간에게는 ‘최후의 보루’로 여겨진다. 1997년 체스(IBM ‘딥블루’), 2011년 퀴즈(IBM ‘왓슨’)에서 인간을 이긴 인공지능(AI)에도 바둑만큼은 ‘난공불락’이었다. 이병두 세한대 생활체육학과(바둑학) 교수는 “인공지능을 시험할 수 있는 마지막 관문이 바둑”이라면서 “이제 인공지능은 어떤 분야로든 뻗어 나갈 수 있게 된 것”이라고 말했다. 알파고의 승리는 컴퓨터가 학습을 통해 인간의 직관마저도 모방할 수 있게 됐음을 의미한다. 이는 인공지능 연구 진영의 가장 뜨거운 화두인 ‘딥러닝’(Deep Learning)의 성과다. ‘딥러닝’은 대량의 데이터 속에서 컴퓨터가 스스로 특징 또는 개념을 찾아내는 인공지능의 기계학습(Machine Learning) 방법이다. 사람이 입력하지 않아도 컴퓨터가 스스로 추상화 작업을 해내고, 문자뿐 아니라 이미지와 패턴까지 인식한다는 점에서 인공지능 기술 발전의 획기적인 전기로 여겨진다. IBM의 ‘왓슨’ 프로젝트에 참여했던 감동근 아주대 전자공학과 교수는 “바둑을 ‘계산’의 차원에서 모양을 읽어내는 ‘인지능력’의 차원으로 전환해 성과를 거뒀다는 점에서 의미가 있다”고 짚었다. 불과 5개월 전까지만 해도 ‘최상급 아마추어’ 정도라는 평가를 받았던 알파고가 세계 정상급 기사를 꺾을 정도로 성장한 데 대해서는 과학계도 놀라움을 금치 못하고 있다. 이병두 교수는 “5개월간의 학습을 통해 알파고의 인공 신경망을 구성하는 정책망과 가치망을 정교하게 단련했다”면서 “특히 각 수마다 자신과 상대의 승률을 예측하는 가치망은 강화학습을 통해 획기적으로 진화했다”고 분석했다. 알파고가 마치 사람처럼 승부수를 던진 대목에서는 “별도의 알고리즘을 입력하지 않았다면 쉽지 않은 일”(감동근 교수)이라는 추측도 나온다. 전 세계에 딥러닝의 위력을 과시한 구글은 벌써 다음 발걸음을 옮기고 있다. 제프 딘 구글 브레인팀 수석연구원은 “딥러닝 기술은 인간의 신경망을 닮은 현존하는 가장 강력한 도구”라면서 “사람이 일일이 규정해 주지 않더라도 기계가 스스로 패턴을 발견해 문제를 해결할 수 있다”고 설명했다. 전체 구글 솔루션의 20~50% 정도인 1500여개 솔루션에 딥러닝 기술이 적용될 정도로 딥러닝 기술을 확산시키고 있다. 구글 딥마인드는 바둑에 이어 전략 시뮬레이션 게임인 ‘스타크래프트’에 도전할 계획이다. 구글의 음성인식 기술은 외국어나 아이들의 웅얼거리는 소리, 강한 악센트가 섞인 말도 정확하게 인식할 정도로 발전했다. 구글뿐 아니라 IBM, 페이스북, 애플, 아마존, 중국의 바이두 등 글로벌 정보기술(IT) 공룡들은 인공지능 기술 선점을 위해 각축전을 벌이고 있다. 구글은 알파고의 성과를 의료와 보건 분야에 활용할 계획이다. 딘 수석연구원은 “미국의 한 대학과 공동으로 질병 진단과 치료에 딥러닝 기술을 적용하는 프로젝트를 진행 중”이라면서 “다른 여러 산업에도 광범위하게 활용될 가능성이 크다”고 말했다. 김소라 기자 sora@seoul.co.kr