아이와 대화 가능·사물 인식…세계 최초 가정환경에서 이용 맞벌이 가정에서 엄마를 대신해 아이들을 돌보고 교육하는 인공지능(AI) 로봇이 올해 등장할 것으로 보인다. 장병탁 서울대 컴퓨터공학부 교수 연구팀은 지난해 7월 로봇 개발 벤처기업인 ‘써로마인드 로보틱스’를 설립하고 ‘보모로봇’을 개발 중이라고 13일 밝혔다. 장 교수는 “세계 최초로 가정환경에서 이용할 수 있는 움직이는 인공지능 로봇을 개발하고 있다”며 “이르면 올해 안에 완성될 것”이라고 말했다. 연구팀은 로봇의 공식 이름에 대해선 밝히지 않았다. 이 로봇의 시나리오는 ‘맞벌이 가정에서 생활하는 초등학교 1학년 어린이’를 가정하고 짜였다. 아이와 기초적인 대화가 가능한 이 로봇은 사람의 얼굴과 사물을 인식할 수 있다. 아이의 계획을 입력할 수 있어 등교 시간에 맞춰 아이를 깨우거나 필요한 준비물을 안내하고 챙겨 주는 것까지 가능하다. 예를 들어 아이가 체육 준비물인 축구공을 챙기지 않으면 축구공의 위치를 알려 주며 가져가라고 말하는 식이다. 카메라 센서 등을 통해 집 안의 장애물을 피하고, 사람과 1m 간격을 유지하며 따라다닐 수도 있다. 컴퓨터가 스스로 학습하는 능력인 ‘머신러닝’ 기술도 도입됐다. 이 로봇은 애니메이션 ‘뽀로로’ 영상을 아이에게 보여 주며 영어교육을 할 수 있는데, 미리 입력된 뽀로로 수백편을 바탕으로 로봇이 스스로 질문을 만들어 내고 답할 수 있다. 엄마와 아이의 대화를 자동으로 녹음하고 이를 학습해 아이와 대화하기도 한다. 장 교수는 “상용화 시기는 알 수 없지만 시제품은 이미 나온 상태”라며 “투자를 논의하고 있어 연말 정도엔 무언가 나올 수 있지 않을까 기대하고 있다”고 말했다. 이성원 기자 lsw1469@seoul.co.kr

속 비치는 듯한 효과… 어깨 노출도 고려 꽃샘추위 때문에 아직은 두꺼운 모직 코트로 몸을 감싸고 있는 3월이지만 속옷에서는 벌써 봄기운이 느껴진다. 국내 주요 속옷 업체가 소개하는 올봄 최신 속옷 디자인을 모아봤다. 13일 속옷 업계가 출시한 올봄 여성 속옷은 대체로 파스텔톤 색상으로 통일됐다. 미국의 색채 전문 연구 기업 팬톤이 발표한 올해의 색상으로 파스텔톤의 핑크와 블루인 로즈쿼츠와 세레니티가 뽑힌 것과도 관련 있다. 불황이 길어질수록 사람들의 마음에 위로를 주는 부드러운 색상이 선호되기 때문이다. 이와 관련해 비비안과 프랑스 수입 란제리 브랜드 바바라에서 출시한 올봄 여성 브래지어 제품은 여리고 부드러운 느낌을 주는 파란색으로 만들어졌다. 강지영 비비안 디자인 팀장은 “파란색이 짙으면 세련됐지만 차가운 느낌을 주는 데 올봄에는 세레니티처럼 여성의 부드러움을 느낄 수 있는 색상을 뽑았다”면서 “베이지나 핑크 같은 붉은색의 속옷에만 익숙한 사람이라도 올봄에는 파란색 속옷을 부담 없이 접할 수 있을 것”이라고 말했다. 예스의 ‘캔디플라워’는 핑크와 라벤더블루 색상을 적용하고 브래지어 컵 전체에 핑크색의 레이스 프릴을 부착해 솜사탕처럼 꾸민 게 특징이다. 김대현 좋은사람들 마케팅팀 과장은 “올봄에는 화사한 색상과 레이스를 부착한 꽃무늬의 속옷이 다채롭게 출시되면서 여성미를 극대화한 디자인이 주목받을 예정”이라고 설명했다. 올봄 시스루의 유행도 계속된다. 시스루란 원단 위에 레이스나 망을 덧씌워 안이 보일 듯 말 듯 섹시한 느낌을 주는 것을 말한다. 비비안의 봄 신상품 ‘스위트볼륨’ 브래지어의 블랙 색상 제품은 안쪽에 베이지색의 원단이 덧대어져 있어 마치 속이 비치는 듯한 시각적인 효과를 준다. 또 섹시쿠키의 ‘시스루 하트 브라’는 시스루 느낌의 브래지어에 레이스를 적용하고 장식 어깨끈에는 하트 모양의 장식을 붙였다. 올봄·여름 어깨를 노출하는 오프숄더 패션이 주목받을 것으로 보여 이를 겨냥해 장식 어깨끈을 과감하게 디자인한 것이다. CJ오쇼핑은 올봄을 맞아 스페인 속옷 브랜드인 ‘프라미스’(PROMISE)를 단독 입점해 다음달 중 판매할 계획이다. 이 브랜드는 유럽과 미국 등 25개국에서 인기 있는 브랜드로 여성스러운 디자인이 특징이다. CJ오쇼핑 관계자는 “프라미스는 홈쇼핑에서 팔릴 예정인 만큼 가격 대비 성능에 초점을 맞춰 해외에서 판매되는 것보다 저렴하게 판매할 계획”이라고 밝혔다. 올봄 남성 속옷에서는 역동적인 남성미가 돋보인다. 다크네이비 등 어두운 색상 중심에서 밝은 오렌지, 부드러운 핑크색 등으로 포인트를 주고 있다. 무늬는 불규칙한 느낌의 기하학 무늬와 체크, 물결 느낌의 스트라이프 등으로 역동적인 게 특징이다. 비비안의 남성브랜드 젠토프를 담당하는 신유리 디자이너는 “최근 스포티즘의 유행으로 상의 러닝과 함께 어울릴 수 있는 스포티한 느낌의 속옷 세트도 선보이고 있다”고 말했다. 김진아 기자 jin@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.

박완수 수석부회장과 함께 70% 득표 골밀도 측정 시연 등 ‘기기 사용’ 강경파 한약 규제 개선·해외 시장 진출 모색도 “한의학이 보약만 처방한다는 인식에서 벗어나 실질적으로 국민 건강을 책임지는 치료 의학으로 거듭나야 합니다. 그러려면 의료기기 등 과학적 도구를 쓸 수 있어야 합니다.” 제42대 대한한의사협회 회장 선거에서 재선에 성공한 김필건 회장은 11일 서울신문과의 인터뷰에서 한의사들의 숙원이기도 한 한의학의 과학화와 이를 위한 의료기기 사용을 반드시 관철하겠다고 밝혔다. 법적 분쟁 우려에도 직접 골밀도 측정 의료기기를 시연하고 단식을 하는 등 한의사 의료기기 사용을 강하게 밀어붙여 온 김 회장이 당선되면서 한의사의 의료기기 사용 요구가 더욱 거세질 것으로 보인다. 김 회장은 당선 일성으로 “한의학이 세계시장에 진출할 수 있도록 변화를 이뤄내겠다”고 밝혔다. 그는 “홍삼만 하더라도 다양한 형태의 제품이 개발되고 있는데, 한약만 유독 규제에 묶여 기술력이 있는데도 마시는 물약 형태에만 머물고 있다”며 “낡은 규제를 개선하는 데 역량을 집중하겠다”고 말했다. 보건 당국에도 아쉬움을 표시했다. 그는 “새로운 형태의 약을 개발해도 안전성과 유효성을 검증하려면 객관적 데이터가 있어야 하는데, 데이터를 얻으려면 과학적 도구가 필요하다”면서 “한약이 해외시장으로 진출하면 상당한 부가가치가 창출될 텐데 보건 당국은 너무 소극적”이라고 지적했다. 김 회장은 “미국·유럽의 전통의학 전문의를 초빙해 선진화한 전통의학 시스템에 대한 강좌를 개최하는 등 우리만 우물 안 개구리에 머물고 있다는 사실을 알리고, 한의사협회 내에 의료기기 교육센터를 만들어 한의사들이 의료기기 사용법을 익히게 하겠다”고 강조했다. 한의학에 대한 민간보험 보장상품 확대, 한약 관련 제도 정비도 추진하겠다고 밝혔다. 김 회장의 러닝메이트인 박완수 수석부회장은 우편과 온라인 투표를 합산해 총 6237표(득표율 69.7%)를 얻어 박혁수 회장·국우석 수석부회장 후보를 3526표 차로 이겼다. 한의사협회 선거관리위원회는 오는 18일까지 이의신청을 받고 21일 당선인 확정 공고를 낼 예정이다. 김 회장과 박 수석부회장은 오는 4월 1일부터 공식 활동에 들어간다. 이현정 기자 hjlee@seoul.co.kr

“인공지능은 조수… 결정은 인간의 몫 강력한 기술… 책임감·윤리의식 필요” “다른 모든 강력한 기술과 마찬가지로 인공지능(AI)도 도덕적이고 책임감 있게 사용돼야 합니다. 인간의 수준에 도달한 인공지능은 아직 수십년도 더 먼 이야기지만 지금부터 토론을 시작해야 하겠죠.” 바둑을 정복한 인공지능 프로그램 ‘알파고’는 전 세계를 ‘AI 충격’에 빠지게 만들었다. 인공지능이 인간을 지배하는 암울한 미래의 서막처럼 받아들여지기도 한다. 11일 대전 유성구 한국과학기술원(카이스트) 본원에서 ‘알파고의 아버지’ 데미스 허사비스(40) 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)는 이 같은 우려에 대해 입을 열었다. “인간이 인터넷과 스마트폰을 사용하는 건 기술을 통해 도움을 받기 위해서입니다. 인공지능도 마찬가지입니다. 인공지능을 조수처럼 활용하고 최종 결정은 인간이 내리면 됩니다.” “인간은 더이상 스스로 선택할 필요 없이 인공지능에 의존하게 되는 것 아닌가”라는 한 학생의 질문에 그가 내놓은 대답이다. 허사비스는 이날 카이스트 바이오 및 뇌공학과가 주최한 석학 특별초청 세미나에 강연자로 나섰다. 최근 며칠 사이 전 세계에서 가장 경이로운 인물로 떠오른 그답게 수백명의 학생과 교수, 취재진이 몰렸다. 강연이 열린 정문술빌딩 드림홀은 발을 딛고 서기도 힘들 정도였고, 강연장 밖에는 안에 들어가지 못한 학생들이 줄지어 선 채 강연을 들었다. ‘인공지능과 미래’를 주제로 한 이날 강연에서 그는 인공지능 회사 딥마인드의 설립과 성장 과정, 연구 성과들을 발표했다. 그는 딥마인드의 연구 목표를 “첫째는 지능이 무엇인지 풀어내는 것, 둘째는 그 지능을 통해 모든 문제를 푸는 데 쓰는 것”이라고 말했다. 그러면서 “딥마인드가 개발하는 것은 인간이 입력한 데이터를 모두 탐색해 답을 내리는 좁은 의미의 인공지능이 아닌, 스스로 지식을 학습함으로써 유연성과 창조력을 갖춘 ‘범용 인공지능’”이라고 강조했다. 그는 기계가 스스로 학습하며 터득해 나가는 ‘딥러닝’ 기법을 적용해 컴퓨터가 스스로 픽셀 게임을 반복하며 ‘고수’가 된 실험 결과를 공개하기도 했다. 딥마인드는 알파고를 의료와 로봇, 스마트폰 등에 적용할 계획이다. 그는 “인공지능을 실제 세계에 적용하면 빅데이터와 기후, 질병, 유전학, 물리학, 엔터테인먼트 등 다양한 분야의 해법을 찾을 수 있을 것”이라면서 “인간의 다양한 수수께끼들, 정신과 꿈, 창조성, 어쩌면 의식까지도 이해하는 데 도움을 줄 수 있을 것”이라고 말했다. 1976년 영국 런던에서 태어난 허사비스는 13세 때 ‘체스 신동’으로, 17세 때 게임 개발자로 이름을 날렸다. 영국의 명문 케임브리지대에 진학해 컴퓨터공학을, 영국 유니버시티 칼리지 런던(UCL)에서 인지신경과학을 전공한 그는 2010년 인공지능 기술 회사인 딥마인드 테크놀로지를 설립했다. 딥마인드는 2014년 구글에 4억 달러(약 4322억원)에 인수됐다. 독특한 이력 탓에 ‘괴짜 천재’라 불리는 그는 유머 감각도 수준급이었다. 연단 앞에 서기 전 활짝 웃으며 자신의 스마트폰으로 청중들의 사진을 찍는가 하면, 강연 마지막에는 프레젠테이션 화면에 ‘채용중!’(We’re hiring!)이라는 제목과 함께 구글 채용 공고를 띄우며 학생들의 폭소를 자아냈다. 대전 김소라 기자 sora@seoul.co.kr

전 세계를 충격의 도가니로 몰고 있는 인공지능 바둑기사 알파고는 딥러닝을 통해 탄생한 괴물이다. 딥러닝 기법은 제프리 힌턴 박사가 2006년에 개발했다. 딥러닝은 인간의 신경망을 모사한 인공신경망이 진화를 거듭해 온 최종 산물 중의 하나다. 구글의 알파고는 IBM의 왓슨과 함께 인류의 미래를 송두리째 흔들어 놓으며 상상을 초월하는 세상을 예고한다. 이제 인공지능과 빅데이터 기술은 신성한 법률의 세계에도 침투하기 시작했다. 미래학자 레이 커즈와일이 예언한 2045년이 오기 전에 인공지능으로 무장한 로봇 변호사의 등장을 암시하는 징후들이 발견된다. 미국 실리콘밸리 중심부에 자리잡은 블랙스톤 디스커버리라는 기업은 인공지능과 빅데이터 기법을 이용해 수백만 건의 법률 자료를 순식간에 분석하는 지능형 검색 기술을 개발했다. 블랙스톤 디스커버리는 미국 법무부를 포함해 이미 많은 고객을 확보하고 있고, 2012년 그 유명한 삼성과 애플의 특허 소송에 참여할 수 있었다. 최근에 미국의 스타트업인 위보스는 빅데이터 등의 기술을 적용해 이혼 확률을 예측하는 소프트웨어를 개발했고 이혼 관련 법률 서비스를 시작했다. 결국 이런 기술들은 첨단 인공지능 기술을 바탕으로 법률적 의미가 있는 모든 자료를 분석하고 패턴을 추출하고 그와 관련된 분쟁의 방향을 예측하는 괴물로 성장할 것이다. 위보스와 블랙스톤 디스커버리가 창립되기 전에 이미 컴퓨터 시스템은 법률 세계에 도전장을 던졌다. 2002년에 미국 연방대법원의 판결 결과를 예측하는 프로젝트가 진행됐다. 예측 프로그램으로 무장한 컴퓨터와 법률전문가의 대결이었다. 기술 수준은 지금보다 보잘것없는 상황이었지만 결과는 컴퓨터의 승리로 끝났다. 컴퓨터의 정확도는 75%였지만 법률전문가들은 59% 정도로 만족해야 했다. 대법원의 판결에 따라 경제구조가 급격한 영향을 받는 미국에서 이런 결과는 충격이 아닐 수 없었다. 이 프로젝트에 사용한 기술은 딥러닝을 이용해 학습하고 진화하는 형태는 아니었지만, 첨단 기술로 무장한 지능형 법률가의 탄생을 예고하는 대사건이었다. 인간과 컴퓨터가 벌인 이 대결의 충격이 사라질 무렵인 2006년 딥러닝이 탄생했고, 그해 미국 특허 소송의 최고 전문가 중 한 명인 리처드 포스너 판사는 그의 논문 ‘21세기 판사의 역할’에서 미래에 탄생할 지능형 법률 시스템이 공정한 재판을 촉진할 수 있다는 긍정적 입장을 표명했다. 몇 개의 변수를 관찰해 판결을 예측하는 단순한 프로그램이 아니라 인간처럼 판단하면서 순식간에 데이터를 처리하고 상대방의 공격을 무력화하는 해법을 제시하는 인공지능 법률가가 탄생한다면 그렇게 단순한 문제는 아닐 것이다. 판사, 검사, 변호사가 동시에 이 인공지능 법률가의 도움을 받는다면 소송은 어떤 식으로 준비되고 어떤 식으로 재판이 진행될까. 재판의 결과에 대한 법적 정의는 어디에 있는 것일까. 이런 걱정을 하고 있는 사이에 법률은 인공지능, 빅데이터 기술과 융합해 비즈니스로 급격하게 진화하고 있고, 법률 생태계는 이미 새로운 국면을 맞이하고 있다. 새로운 세상을 열어 갈 인공지능 시장을 선점하기 위해 IBM, 구글 등의 해외 거대 정보기술(IT) 기업들은 치열하게 경쟁하고 있다. 또한 인공지능을 의료, 금융, 법률 분야에 적용하는 대대적인 실험을 하고 있으며, 이런 분위기 속에서 법률 스타트업 기업들이 속출하고 있다. 대표적으로는 IBM의 인공지능인 왓슨을 기반으로 한 지능형 법률 자문회사인 로스인텔리전스가 있다. 로스인텔리전스는 단순 키워드 검색이 아니라 일상의 대화체로 질문을 하면 질문과 연관성이 높은 법률적 대답을 근거 자료와 함께 제공해 ‘스마트한 자료 조사’가 가능하게 한다. 알파고와 이세돌의 대결에서 진정한 승자는 구글이라고 한다. 그러나 진정한 승자는 이세돌을 응원하는 대한민국 국민일 것이다. 우리는 이 대국을 통해 인공지능의 의미와 영향력을 생생하게 느끼게 됐으니 말이다. 알파고 사태를 기점으로 우리가 미래 성장 동력으로 인공지능에 집중한다면 법률 융합뿐 아니라 금융, 복지, 범죄예방 등 모든 분야에서 세기의 작품을 만들 수 있지 않을까?

이세돌 9단과 구글의 인공지능인 알파고의 바둑 대결에 온 이목이 쏠려 있습니다. 처음에는 이세돌 9단이 이길 것이라는 의견이 많았으나 2연패 이후 이제는 과연 사람이 인공지능을 상대로 한 번이라도 이길 수 있을지에 관심이 쏠리는 상황입니다. 불과 5개월 만에 엄청난 수준으로 성장한 알파고를 보는 시선 역시 호기심에서 이제는 두려움이 섞인 시선이 교차하고 있습니다. 많은 사람이 이러다가 기계가 인간을 모두 대체하게 되는 것이 아닌지 걱정하고 있는 것이죠. 심지어 기계가 인간을 지배하는 게 아닌가 걱정하는 의견도 있습니다. 그러나 현재 인공지능을 수준을 고려하면 인류에 반기를 드는 스카이넷 같은 이야기는 너무 앞서가는 이야기입니다. 반면 큰 문제 없다는 예상은 신기술이 사회에 미칠 영향을 너무 간과한 주장입니다. 현재의 변화는 더 큰 틀에서 볼 필요가 있습니다. 인공 지능 이전에도 분업화, 기계화, 자동화가 인간의 노동을 대체해왔고 이제는 더 복잡한 작업까지 자동화와 기계화가 이뤄지는 것으로 이해하는 것이 더 옳을 것입니다. 우리가 정말 걱정해야 하는 것은 앞으로 이 변화에 얼마나 잘 적응하면서 사회적 충격을 최소화할 수 있느냐입니다. 러다이트 운동과 네오 러다이트 운동 1811년과 1813년 사이, 영국에서는 러다이트 운동(Luddite)이 발생합니다. 이 운동은 산업혁명 시기 직장을 잃거나 저임금 노동자로 전락한 수공업자를 중심으로 산업화, 기계화에 저항했던 운동입니다. 대개는 시대착오적인 저항으로 인식되고 있지만, 사실 그 배경은 더 복잡합니다. 당시 러다이트 운동 (가상의 리더인 러드를 내세웠기 때문에 붙은 명칭)은 1799년 단결금지법으로 인해 새롭게 등장한 노동자 계층이 자신의 요구를 내세우기 어려운 상황에서 나폴레옹 전쟁 등으로 인해 영국 내 물가가 폭등하고 경제 상태가 어려워지자 발생했던 것입니다. 그때는 정당한 방법으로 불만을 표출하기 어려웠으므로 기계를 파괴하고 벽에 대자보를 붙이는 방식으로 항의했던 것이죠. 그러나 이와 같은 항의에도 불구하고 영국 노동 계층의 삶은 더 나아지지 않았습니다. 19세기 인구가 급증했지만, 농업 생산력은 더 많이 증가해 적은 노동력으로 농사를 지을 수 있게 되었고 남는 잉여 노동력이 도시로 몰리면서 당시 기업가들은 저렴한 노동력을 대거 이용할 수 있었기 때문입니다. 오히려 좁은 도시로 인구가 집중되면서 주거 환경은 더 열악해지고 노동 환경 역시 매우 열악했습니다. 19세기 후반에 이런 산업화의 역설을 본 사람들 가운데는 공산주의 같은 극단적인 해결책을 들고나온 사람도 있었고 점진적인 개선을 통해서 해결해야 한다는 의견을 내놓은 사람도 있었습니다. 결과적으로 보면 후자가 맞는 이야기였죠. 세월이 흘러 이제는 새로운 형태의 라다이트 운동이 발생하고 있습니다. 네오 러다이트 운동이라고 불리는 이 운동은 아직 구체적인 실체가 있는 것은 아니지만, 요약하면 인공지능과 로봇, 그리고 다양한 자동화 기술이 사람들에게 직장을 빼앗고 양극화를 심화시킬 것이라는 내용입니다. 최근 열렸던 세계 경제 포럼에서 발표된 '미래의 일자리'에서는 로봇, 인공지능, 3D 프린터 같은 신기술이 2020년까지 510만 개의 직장을 없앨 것이라는 이야기도 나왔습니다. 미래에는 현재 있는 직장 중 절반 이상이 사라질 것이라는 다소 극단적인 전망까지 나오고 있습니다. 반면 일부에서는 이와 같은 주장은 기우이며 결국 새로운 일자리가 생기면서 문제를 저절로 해결할 것이라는 주장을 내놓고 있습니다. 인간이 단순 노동에서 해방되고 더 창의적인 일을 하게 되리라는 것이죠. 서로 대립적인 주장이지만, 동시에 둘 다 맞으면서 잘못된 의견일 수도 있습니다. 단순한 자동화를 넘어선 인공지능 지금처럼 인공지능이나 로봇, 자율 주행이 화두가 되기 전에도 자동화로 인해 일자리가 사라지는 사례는 무수히 많았습니다. 예를 들어 과거 무거운 용접기를 들고 용접을 하던 자동차 생산라인에 지금은 로봇이 대신 투입되어 일하고 있습니다. 그 결과 인간이 힘들고 위험한 작업에서 해방될 수 있었습니다. 결국, 현재의 로봇과 인공지능의 발전 역시 같은 결과를 낳을 수 있습니다. 그런데 왜 이렇게 최근 인공지능에 대한 거부감이 큰 것일까요? 그것은 단순한 육체노동만 대체하지 않을 수 있기 때문입니다. 이제는 운전처럼 다소 복잡한 업무까지 인공지능이 넘보고 있습니다. 더 나아가 과거에는 대체할 수 없을 것으로 여겨졌던 지식 노동 역시 대체할 가능성이 커지고 있습니다. 자율 주행을 예로 들면 이는 물류 및 운수 사업에 종사하는 많은 사람을 대체할 수 있습니다. 사실 인공지능이 반드시 인간보다 우월할 필요는 없습니다. 다만 안전하게 운전만 할 수 있으면 얼마든지 인간 운전자를 대체할 수 있습니다. 자율주행 트럭이나 택시는 24시간 언제나 달릴 수 있고 인건비 부담이 없으니 최소한 기업으로서는 인간보다 훨씬 매력적인 선택입니다. 과거에는 숙련공만 가능했던 복잡한 노동 역시 인공지능을 가진 로봇들이 대체할 수 있습니다. 리씽크 로보틱스의 소이어와 박스터 로봇은 2만2000 달러에서 2만9000 달러의 비교적 저렴한 가격에 인간이 할 수 있는 동작을 다양하게 모방할 수 있는 로봇팔을 가지고 있습니다. 이 로봇들은 기존의 산업용 로봇과는 다르게 여러 가지 동작이 가능해 한 자리에서 여러 부품을 조립할 수 있습니다. 더 나아가 딥러닝을 통해 더 효율적인 동작을 스스로 학습할 수 있는 연구까지 진행 중입니다. 카네기 멜런 대학의 연구자들은 기계학습을 통해 소이어의 작업 속도를 처음보다 40배 빠르게 진행하는 연구 결과를 선보이기도 했습니다. 하지만 이것보다 사람들을 더 걱정하게 만드는 부분은 지식 노동까지 인공지능이 대신할 수 있다는 점입니다. 이미 단순 육체노동의 자동화를 넘어서고 있다는 것이죠. 예를 들어 사람 대신 프라이빗 뱅킹 서비스를 대신해 줄 수 있는 로보어드바이저 같은 경우가 대표적입니다. 사실 이미 주식 등의 매매를 자동으로 하는 시스템 트레이딩은 금융계에 도입되어 있습니다. 인공지능은 아니지만, 스마트 뱅킹이나 인터넷 뱅킹의 등장은 사람의 필요성을 줄이고 있습니다. 미래에는 로봇 기자가 쓰는 기사를 매일 보고 로봇 주치의의 상담을 매일 받을 수 있는 세상이 열리게 될지도 모르는 일입니다. 교육 역시 내 수준에 알아서 맞춤으로 강의를 해주는 로봇 선생님이 사교육의 필요성을 획기적으로 줄여줄 수도 있습니다. 물론 고도로 창의적인 부분은 기계가 대체하기 어려우므로 이런 부분은 한동안 사람의 영역으로 남겠지만, 문제는 이런 일자리는 매우 한정되어 있다는 것입니다. 자율 주행차 때문에 직장을 잃은 택시 기사가 갑자기 인공지능 관련 프로그래머가 될 수는 없는 일입니다. 지금부터 공존을 준비할 때 미래는 항상 예측이 매우 어렵습니다. 특히 지금처럼 전에 없던 새로운 기술이 대거 개발되는 시기에는 더 어렵습니다. 하지만 과거의 경험을 토대로 생각하면 지나친 낙관론이나 비관론 모두 경계하는 것이 가장 현명한 대응이 될 것입니다. 새로운 직업이 더 많이 생겨서 큰 문제 없이 해결될 것이라는 생각은 지나친 낙관론에 가깝습니다. 농업에서 산업화로 이행하던 초창기, 아직 공장에서 충분한 노동력을 흡수하기도 전에 많은 사람이 도시로 몰리면서 여러 가지 심각한 문제가 생겼던 역사에서 아무런 교훈을 얻지 못한 것이기 때문입니다. 현재도 세계화와 기술의 발전이 양극화를 부추기고 있다는 지적이 적지 않지만, 앞으로는 더 심해질 수도 있습니다. 지금보다 더 고도의 자동화가 이뤄진다면 전통적인 공장 노동자는 물론 서비스 산업 분야에서도 임금 상승이 정체되거나 혹은 실업률이 올라갈 수도 있습니다. 반면 소수의 고소득 지식 인력이 더 많은 소득을 올리는 양극화가 발생할 가능성이 있습니다. 양극화가 심해지면 사회적 안정이 흔들리고 경제도 침체할 수밖에 없습니다. 사람은 극단적인 상황에 몰리면 본래는 하지 않던 생각이나 행동을 할 수 있습니다. 이를 극복하는 열쇠는 역시 교육과 더불어 사회적 준비입니다. 20세기 많은 국가에서 교육을 통해 서비스, 지식 노동 분야에 인력을 공급했습니다. 덕분에 제조업에서 사라지는 일자리를 충분히 극복하고 오히려 더 소득이 높고 안정적인 일자리를 제공하는 데 성공했습니다. 동시에 복지 제도를 포함한 사회적 안전망을 통해 이전세대보다 더 나은 사회를 만들었죠. 아마도 21세기의 해법 역시 크게 다르지는 않을 것입니다. 앞으로는 시대의 변화에 맞는 창의적, 자기 주도적 학습이 무엇보다 중요할 것입니다. 그렇게 생각하면 오로지 명문대 입시에 모든 것이 달린 우리나라의 현 교육 시스템은 미래에 큰 재앙이 될 가능성이 큽니다. 단기간에 시험 성적을 높이기 위한 단순 암기와 문제풀이의 반복이기 때문이죠. 지금 가장 시급하게 바꿔야 하는 부분입니다. 동시에 변화에 대응하기 어려운 취약 계층을 위한 사회적 안전장치가 필요합니다. 일부 선진국에서 시도 중인 기초 소득 같은 제도가 새로운 대안이 될 수도 있습니다. 마지막으로 인공지능과 인간이 대결하기보다 함께 협력해 더 좋은 성과를 거둘 수 있는 미래를 구축해야 합니다. 예를 들어 의료 부분에서 의사의 진단과 치료를 돕는 인공지능 왓슨의 경우 사실 의사를 대체하려는 것이 목적이 아닙니다. 그보다는 의사의 진단이나 치료 과정을 더 효과적으로 만들면서 실수를 줄이는 것이 가장 중요한 목적입니다. 로봇 기자와 인간 기자가 협력하는 미래도 상상할 수 있습니다. 단순한 속보나 사실을 나열하는 기사는 로봇 기자에게 맡기고 인간 기자는 로봇이 할 수 없는 심층 취재나 분석을 하는 식의 더 효율적인 업무 분담이 이뤄져야 합니다. 미래는 준비하는 자의 것입니다. 인공지능이 가져올 미래 역시 크게 다르지 않을 것입니다. 고든 정 통신원 jjy0501@naver.com

몇 분 만에 대장암 등 결과… 98% 정확 유전자 변이 예측 시스템도 일반화돼 인공지능 분야 선두업체인 구글과 IBM이 주목하고 있는 분야 중의 하나는 의료 부문이다. 특히 검진 분야에서는 인간과 비교해 뒤지지 않는 능력을 보여 주고 있어 ‘로봇의사’를 조만간 SF영화가 아닌 현실에서 볼 수 있게 될 전망이다. 11일 IBM에 따르면 미국 유명 퀴즈쇼에 출연해 인간을 제치고 우승한 ‘왓슨’은 이미 암 진단 분야에 활용되고 있다. IBM은 지난해 5월 듀크 암연구소, 예일 암센터 등 10여개 암연구소와 협력해 ‘왓슨 헬스 이니셔티브’ 프로젝트를 시작했다. 최근 미국에서는 유전자 변이 여부를 미리 파악해 암 발생 위험을 예측하는 시스템이 일반화되고 있다. 유전자 변이가 발견되면 발병 전이나 초기에 수술·약물 치료를 하는 방식이다. 할리우드 스타 앤절리나 졸리가 유전자 검사를 바탕으로 2013년부터 지난해까지 유방과 난소, 나팔관 절제술을 받은 것이 대표적인 사례다. 그러나 이런 방식의 치료를 하려면 엄청난 양의 유전 정보와 의료기록, 논문, 임상시험 정보를 비교 분석해야 한다. 환자 1명당 100기가바이트(GB)의 데이터가 필요하다는 것이 IBM의 설명이다. 그런데 왓슨은 환자에 대한 보고서와 의학문헌 등의 근거에 기초해 단 몇 분 만에 종합적인 분석을 끝낼 수 있다. 미국 종양학회에 따르면 왓슨의 암 진단 정확도는 대장암 98%, 직장암 96%, 방광암 91%, 췌장암 94%, 신장암 91%, 난소암 95%, 자궁경부암 100%에 달한다. 왓슨은 유전자 분석을 위해 특별히 설계한 클라우드 서비스 ‘왓슨 게놈 애널리틱스’를 통해 수집한 환자 데이터로 스스로 학습한다. 다양한 인간 유전자와 치료 가이드라인, 연구논문, 특허정보 등의 데이터베이스에 접근할 수 있다. IBM은 지난해 말 다국적제약사 노보 노디스크와 당뇨병 치료 솔루션 개발 계획도 발표했다. 구글도 알파고의 인공지능 딥러닝 기술을 가장 잘 활용할 수 있는 분야로 의료를 꼽았다. 제프 딘 브레인팀 수석연구원은 “미국의 한 대학과 공동으로 질병 진단과 치료에 딥러닝 기술을 적용하는 프로젝트를 진행하고 있다”고 설명했다. 국내에서는 서울아산병원이 지난해부터 딥러닝 기반 분석 및 진단 시스템 개발업체 뷰노와 협력해 폐암 진단 시스템을 개발하고 있다. 하지만 국내 기술은 여전히 걸음마 단계다. 정현용 기자 junghy77@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

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

에릭 슈밋 알파벳(구글 지주회사) 회장은 8일 열린 기자회견에서 “이번 대결의 최종 승리자는 인류”라고 말했다. 그러나 ‘진짜’ 승리자는 구글이라는 데 이론의 여지가 없다. 인간의 턱밑까지 따라온 인공지능 기술을 전 세계에 과시함으로써 세계 과학 역사의 이정표에 구글의 이름을 새겨 넣었기 때문이다. 전 세계가 주목하는 이번 대결을 통해 구글이 거둔 홍보 효과는 1000억원 이상으로 추정된다. 이에 비하면 상금으로 내건 100만 달러(약 12억원)는 ‘푼돈’이나 마찬가지다. 세계 인공지능 시장 규모는 2025년 약 2000조원에 달할 것으로 전망된다. 구글뿐 아니라 페이스북, 애플, IBM, 바이두 등 글로벌 정보통신(IT) 공룡들은 인공지능 분야에서 총성 없는 전쟁을 벌이고 있다. ‘넥스트 모바일’ 시대의 혁신을 인공지능에서 찾고 있는 구글은 인공지능의 핵심 기법인 머신러닝(기계학습) 기술 개발에 모든 동력을 집중하고 있다. 머신러닝은 인간이 컴퓨터에 모든 규칙을 입력해 작동하는 ‘전문가 시스템’이 아닌, 컴퓨터가 방대한 데이터를 바탕으로 스스로 학습해 인지와 판단, 실행이 가능하도록 하는 것이다. 이 같은 머신러닝 기법은 인공지능을 비약적으로 발전시켜 진단과 문제 해결 등을 가능하게 만든다. 슈밋 회장은 지난해 10월 한국을 방문해 “5년 내에 머신러닝은 모든 산업 분야에 적용될 것”이라고 말했다. 구글은 이미 주력 서비스인 검색에 머신러닝을 접목하고 있다. 지난해 서비스를 시작한 ‘구글 포토’는 방대한 양의 사진을 컴퓨터가 스스로 장소나 인물, 시간 등의 맥락에 따라 인지하고 자동 분류하는 서비스다. 구글의 인공지능 기술 개발은 로봇과 자율주행차로 이어지고 있다. 구글은 지난달 인간형 로봇 ‘아틀라스’를 공개했다. 또 2017년 상용화를 목표로 자율주행차도 개발하고 있다. 머신러닝 엔진 ‘텐서플로’를 오픈소스로 공개하며 생태계 확장에 나선 구글은 이번 대결을 통해 IT 공룡들의 인공지능 경쟁에서 선두주자의 위치를 공고히 할 것으로 보인다. 김소라 기자 sora@seoul.co.kr

구글 딥마인드에서 개발한 인공지능 바둑 프로그램 알파고가 이세돌 9단에게 도전장을 냈다. 세기의 대결로 주목받고 있는 이번 대국은 전 세계의 이목을 집중시키고 있다. 많은 전문가들은 이세돌 9단의 우세를 예상하고 있으나 알파고가 이번 대국을 계기로 더욱 성장할 수 있을 것이라 평했다. 인공지능 바둑 프로그램이 인간을 넘어서는 초읽기가 시작된 것이다. 그렇다면 알파고는 사람처럼 사고하는 것일까. 아니면 여전히 단순한 소프트웨어일 뿐일까. 바둑은 인공지능 분야에서 아직 정복하지 못한 인류의 마지막 보루다. 인공지능이 바둑 세계 챔피언에게 도전한다는 것 자체가 위대한 일이다. 가장 큰 이유는 바둑의 복잡성에서 찾을 수 있다. 바둑은 가능한 모든 수를 계산하면 풀 수 있는 문제다. 하지만 바둑의 경우의 수는 우주의 원자수보다 월등히 많기 때문에 경우의 수를 저장하는 것조차 불가능하다. 시간이 많이 주어진다고 해서 풀릴 수 있는 문제가 아닌 것이다. 이것을 어떻게 풀 수 있을까. 알파고가 제시한 해답은 프로 바둑기사의 기보를 학습하는 딥러닝 기술이다. 딥러닝은 인공신경망을 확장한 개념으로 빅데이터 분석, 자율주행 자동차, 소비자 구매 패턴 분석 등 새로운 산업분야 곳곳에서 활용되고 있다. 인공신경망은 사람의 뇌를 모사한 것으로 특히 사람이 학습하는 과정에 중점을 둔 알고리즘이다. 따라서 딥러닝의 핵심은 사람처럼 학습할 수 있다는 것이다. 알파고는 프로 바둑기사들의 기보 16만개를 3주 만에 학습했다. 사람이 1년 동안 배울 수 있는 기보를 1000개라고 해도 160년이 걸린다. 그동안 인류가 쌓아 온 바둑의 정수를 순식간에 학습했다고 볼 수 있다. 더욱이 알파고는 스스로 대국해 프로 바둑기사들의 전략을 더욱 갈고 닦았다. 알파고는 딥러닝으로 학습한 바둑 전략을 활용해 착수를 결정한다. 모든 경우의 수를 고려하는 것은 불가능하므로 경우의 수를 적절히 좁히는 것이 중요하다. 이것은 프로 바둑기사의 수읽기와 유사하다. 현재 대국 상황에서 상대방의 수와 자신의 대응을 예측함으로써 가장 승리할 확률이 높은 경우를 탐색하는 것이다. 바둑 인공지능 프로그램에서 가장 널리 사용되는 알고리즘은 몬테카를로 트리 탐색(MCTS)으로, 무한대에 가까운 탐색의 폭과 깊이를 줄이는 것이다. 알파고는 딥러닝으로 학습한 전문 바둑기사의 관점에서 경우의 수의 탐색 범위를 좁혔다고 볼 수 있다. 그 결과 유럽 챔피언에게 압도적으로 승리했다. 딥러닝에도 한계는 존재한다. 딥러닝은 이미지든, 바둑의 기보든, 심지어 소비자의 구매 선호도까지 학습해 의사 결정의 도구로 이용할 수 있다. 그러나 딥러닝은 한 분야에 국한된 경우가 일반적이다. 알파고가 영화 추천을 할 수 있는 기능은 없다. 다만 알파고의 학습 방법이 다른 분야에 적용될 가능성은 있다. 따라서 인공지능 기술이 인간을 능가할 것이라는 우려는 아직 시기상조라고 볼 수 있다. 스스로 학습할 수는 있으나 스스로 진화할 수 있는 가능성은 아직 높지 않다는 것이다. 이러한 관점에서 알파고는 프로 바둑기사처럼 행동하도록 만들어진 소프트웨어라고 볼 수 있다. 알파고와 이세돌 9단의 대결 결과에 따라 다양한 해석이 있을 수 있으나 인공지능이 바둑에 도전할 수 있다는 점 자체가 큰 의미가 있다. 하지만 필자는 알파고가 인간을 뛰어넘기 위해서는 아직 많은 시간이 필요할 것으로 본다. 그 이유는 바둑 게임의 경우의 수가 여전히 상상할 수 없을 정도로 크다는 점에 있다. 바둑은 인간에게조차 아직 미지의 영역이 존재한다고 볼 수 있다. 따라서 알파고가 프로기사들과 대등해질 수는 있어도 압도하는 상황이 벌어질 가능성은 적다고 본다. 알파고 개발진은 알파고를 활용해 음성인식, 기후변화, 헬스케어 등에 접목하겠다고 밝혔다. 게임 인공지능 프로그램으로 시작했지만 활용 분야는 무궁무진한 것이다. 인공지능 기술은 미래를 더 윤택하게 만들어 줄 문제 해결의 도구인 것이다. 인공지능이 인간의 이성과 지성을 넘어 감성까지 이해하는 시대가 다가오고 있다. 인공지능으로 만들어질 미래에 대해 막연한 걱정보다는 성큼 다가온 인공지능을 받아들이고 이해하는 노력이 필요하지 않을까.

성장 정체에 직면한 우리 기업의 미래 동력으로 인공지능(AI·Artificial Intelligence)이 각광받고 있다. 1956년 창시돼 60년간 인간 지성의 한계를 시험해온 인공지능은 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 클라우드 등 정보통신기술(ICT) 신산업과 융합 시너지가 큰 분야로 주목된다. 우리 기업이 강점을 가진 반도체, 소재, 에너지 등 하드웨어 산업과 밀접한 관련이 있어 인공지능을 도약의 지렛대로 삼아야 한다는 목소리가 나온다. 인공지능은 2번의 빙하기를 거쳤다. 한상기 세종대 교수가 쓴 ‘인공지능의 현재와 미래’에 따르면 1970년대 후반과 1980년대 후반 인공지능 개발이 번번이 실패해 연구 지원이 대폭 축소됐다. 2000년 들어 인간의 두뇌를 흉내 낸 인공 신경망을 이용한 머신 러닝 또는 딥 러닝 방식이 성과를 거두면서 인공지능 분야에 3번째 기회의 문이 열렸다. 미국과 유럽, 일본이 인공지능 관련 연구·개발(R&D)을 앞서가고 있다. 정보통신기술진흥센터에 따르면 우리나라 인공지능 기술은 미국의 75% 수준에 그치고 기술 격차는 2년으로 평가된다. 인공지능 패권 경쟁에 뒤처지지 않으려면 정부와 민간 차원의 대규모 투자가 필요한 상황이다. 2013년 브레인 이니셔티브를 발표한 미국 정부는 10년간 30억 달러(약 3조 6000억원)를 뇌 연구 및 인공지능 개발에 투자하고 있다. 인터넷을 개발한 미 국방고등연구계획국(DARPA)은 인공지능 기술을 통해 인간의 뇌 구조를 닮은 데이터 처리 칩셋 뉴로모픽 칩을 IBM과 공동 개발했다. 유럽연합(EU)은 10년간 10억 유로(약 1조 3000억원)를 투입해 25개국 135개 기관이 참여하는 휴먼브레인 프로젝트(HBP)에 착수했다. 일본은 2021년 도쿄대 입학시험 통과를 목표로 인공지능 로봇 ‘도로보쿤’을 개발 중이다. 내로라하는 글로벌 ICT 기업은 인공지능 기술 전쟁을 주도하기 위해 핵심 인력 확보와 관련 벤처 인수에 사활을 걸었다. 구글은 지난 2012년 인공지능 분야의 3대 석학인 앤드루 응 스탠퍼드대 교수와 브레인 프로젝트를 추진해 유튜브 동영상 1000만개에서 74.8%의 정확도로 고양이를 분류한 인공지능 기술을 깜짝 발표했다. 2013년 AI 전문가 제프리 힌튼 토론토대 교수를 영입한 구글은 영국의 스타트업 ‘딥마인드’와 이미지로 외국어 표지판을 인식해 번역해주는 기술을 가진 ‘월드렌즈’를 인수했다. IBM은 슈퍼컴퓨터 왓슨의 진화에 공을 들였다. 왓슨은 2011년 미국의 유명 TV프로그램 제퍼디 퀴즈쇼에 나와 인간 챔피언을 꺾고 우승을 차지했다. 이후 IBM은 왓슨에 10억 달러를 투자했고 여러 병원에서 암환자를 진단, 치료하는 의사 보조 시스템으로 발전시켰다. 스마트폰 개인비서 ‘시리’를 선보인 애플은 인공지능을 차세대 핵심기술로 보고 모바일 스트리밍 서비스 업체 ‘스웰’, 지능형 개인비서 앱 개발업체 ‘큐’ 등을 인수했다. 페이스북은 AI 3대 석학 얀 르쿤 뉴욕대 교수를 지난 2013년 영입해 40명 규모의 인공지능랩(연구소)을 맡겼다. 중국의 대형 포털 바이두는 2014년 구글의 AI 연구를 이끌던 앤드루 응 교수를 영입하고 5년간 3억 달러를 투입해 실리콘밸리와 베이징에 각각 인공지능 연구소를 지었다. 바이두가 개발한 음성인식 기술인 딥스피치는 주변소음이나 사투리에 관계없이 음성정보를 정확하게 인식해 주목받고 있다. 선진국에 비하면 우리나라의 인공지능 연구는 아직 걸음마 수준에 가깝다. 미래창조과학부는 전자통신연구원, 포스텍, 카이스트 등 26개 연구기관이 참여하는 ‘엑소브레인 프로젝트’에 10년간 1070억원을 투입하고 있다. 대부분의 인공지능 연구가 정부 지원에 의존하다 보니 장기간 대규모 투자가 필요한 슈퍼컴퓨터, 인지컴퓨팅 분야는 소외되고 시청각 인지기술에만 연구가 쏠리는 현상이 나타나고 있다. 민간기업의 적극적인 관심이 인공지능 활성화를 좌우할 전망이다. 네이버는 2012년 딥러닝 연구와 활용에 1000억원을 투자한다고 밝혔으며 카카오는 개인 맞춤형 서비스에 머신러닝을 사용하고 있다. SK텔레콤은 인공지능 비서 에고 메이트를 개발 중이다. 삼성전자와 LG전자 등은 인공지능 연구팀을 막 꾸린 참이다. 루닛, 디오텍, 마인즈랩 등의 벤처기업은 의료 분야에 특화된 AI 기술과 서비스를 개발하고 있다. 오달란 기자 dallan@seoul.co.kr

모든 운동이 모두에게 좋은 것은 아니죠. 나이가 들어가며 몸이 원하는 운동의 형태는 조금씩 달라집니다. 최근 허핑턴포스트가 각 연령대에 따라 도움이 될 운동에 무엇이 있는지 상세히 소개했습니다. 먼저 20대에게 가장 필요한 운동으로는 조깅 등 심혈관 강화 운동과 요가를 꼽습니다. 과거 이스라엘 과학자들은 20대 시절의 심혈관 건강이 향후의 몸 건강을 좌우한다는 연구 결과를 발표했습니다. 이 연구에서 연구팀은 20대인 참가자들에게 트레드밀(러닝머신) 운동을 시키고 그 강도를 높여가며 참가자들의 지구력을 측정했죠. 영화나 드라마에서 흔히 봤던 장면이었죠? 과학자들은 트레드밀의 스피드와 경사도를 점차 증가시키면서 이들이 얼마나 오랜 기간 달리기를 지속할 수 있는지 기록했습니다. 그 후 이들의 건강상태를 장기간에 걸쳐 조사했습니다. 그 결과 달리기 실험을 10분 이상 견딘 사람들은 6분 동안 견딘 사람들에 비교해 사망률이 50% 더 적었고, 심혈관 질환 발생 확률 또한 40% 더 낮았습니다. 이와 더불어 요가의 장점도 충분히 공감되는데요. 20대는 취직준비, 아르바이트, 학업의 삼중고에 만성 스트레스를 갖기 쉽죠. 만성 스트레스는 불면증, 우울증, 면역체계 약화, 소화불량 등 다양한 건강 이상을 초래할 수 있는 만큼 스트레스 완화는 필수적입니다. 연구에 따르면 요가는 코르티솔 분비량 증가나 고혈압 등 스트레스에 의한 신체 반응을 조절하는데 도움을 준다고 합니다. 30대는 근육이 '축 나는' 나이대입니다. 신진대사가 느려지기 시작합니다. 일상생활을 통해 소모하는 칼로리 양이 그만큼 줄어듬을 뜻하죠. 이는 더많은 운동을 하지 않으면 체중이 증가한다는 뜻이기도 하고요. 구간운동, 인터벌운동(interval exercise)은 30대의 신체 상태에 적합한 운동 방식으로 권장됩니다. 구간운동은 운동과 운동 사이의 쉬는 시간에도 추가적으로 간단한 활동을 해 몸이 더 많은 칼로리를 소비하도록 만드는 운동법이죠. 일반적 운동의 칼로리 소모 효과는 4~6시간 동안 지속되지만, 구간 운동을 병행할 경우 이 기간은 10~12시간으로 증가합니다. 30대는 많게는 1년 동안 전체 3분의 1에 달하는 근육이 소실되는 때입니다. 즉, 웨이트 트레이닝을 통해 집중적인 근육강화가 이루어지지 않으면 근육량을 유지하기도 버겁다는 얘기입니다. 40대가 되고 나면 종류를 불문하고 운동 활동량 자체를 늘려야 합니다. 이는 생물 수명에 관여하는 염색체 말단의 염기서열 부위인 ‘텔로미어’의 길이와 연관돼 있습니다. 텔로미어의 길이는 노화가 진행됨에 따라 짧아지게 되며, 가장 짧아졌을 때 생물은 죽음을 맞습니다. 미국 미시시피 대학교 연구팀은 중년에 신체 활동이 활발한 사람일수록 텔로미어 길이가 느리게 줄어들었으며 기타 세포 또한 건강했다는 사실을 밝혀냈습니다. 50대에는 체중부하 운동(Weight-bearing exercise)을 실시할 필요가 있습니다. 체중부하 운동이란 자신의 몸무게를 스스로 지탱하는 종류의 운동으로, 테니스, 댄스, 하이킹 등이죠. 갱년기를 맞아 골밀도가 줄어드는 현상을 막아줍니다. 인간의 뼈는 필요한 정도에 맞는 만큼만 강화되는 성질을 갖기 때문에, 뼈에 지속적으로 적당한 부하를 가해야지만 뼈를 튼튼히 유지할 수 있는 것이죠. 사진=ⓒ포토리아 방승언 기자 earny@seoul.co.kr

바둑은 고도의 사고력과 직관, 통찰력의 총체다. 체스와 퀴즈를 정복한 인공지능에게도 ‘난공불락’으로 여겨졌던 인간만의 고유 영역이었다. 그러나 구글의 인공지능 자회사 딥마인드가 개발한 바둑 프로그램 ‘알파고’는 지난해 10월 유럽에서 활동하는 중국의 판후이 2단을 꺾으며 세계 바둑계와 과학계를 뒤흔들었다. 알파고가 강력한 이유는 “인간이 모든 규칙을 컴퓨터에 하나하나 입력한 전문가 시스템이 아닌, 바둑을 이기는 법을 스스로 파악했다는 점”(데미스 하사비스 딥마인드 최고경영자)에 있다. 정선(定先·하수가 흑돌을 잡고 먼저 두는 것)에서 두 점 깔아야 할 것이라고 점쳤던 프로기사들 사이에서도 “정선으로 해볼 만하다”는 견해가 고개를 들고 있다. 알파고가 형세를 꿰뚫고 판을 흔드는 ‘신의 한 수’까지 가능하게 된다면 인공지능은 또 한번 발전의 전기를 맞을 것이다. 9일 이세돌 9단과의 ‘세기의 반상 대결’에서 베일을 벗을 알파고의 기력(棋力)에 세계의 시선이 쏠리는 이유다. 바둑판 위에서 가능한 경우의 수는 10의 170제곱, 우주의 원자 수보다도 많다. 때문에 바둑의 고수들은 착수(着數)를 할 때 수읽기뿐 아니라 ‘감각’에도 의존한다. 알파고가 기존 바둑프로그램에서 진화한 점은 이 같은 ‘감각’을 흉내 내기 때문이다. 감동근 아주대 전자공학과 교수는 “알파고는 수읽기 차원을 넘어 모양을 이해하는 능력까지 갖춘 것으로 보인다”면서 “판 2단과의 대국 기보를 보면 모양에 따른 급소를 잘 찾아갔다”고 분석했다. 알파고의 정교한 수읽기는 ‘딥러닝’이라는 인공지능의 기계학습 방법을 통해 가능하다. 알파고는 인간 뇌의 신경망을 본뜬 알고리즘인 ‘심층 신경망’을 갖췄다. ‘정책망’과 ‘가치망’이라는 2개의 신경망을 이용해 정책망으로 좋은 수를 판단하고 가치망으로 각 수에 대한 자신과 상대의 승률을 평가한다. 소프트웨어정책연구소는 최근 보고서를 통해 “알파고는 바둑의 탐색 범위를 프로기사의 관점으로 좁힌 것”이라고 분석했다. 알파고에 대한 두려움은 ‘폭식’에 가까운 방대한 학습량에서도 기인한다. 구글 딥마인드에 따르면 알파고는 KGS라는 해외 바둑 사이트에서 확보한 6~9단 유저들의 기보 16만건, 약 3000만개의 착점(着點)을 학습했다. 또 100만번의 대국을 4주 만에 소화하며 스스로 바둑을 배워 나갔다. 지금도 하루 24시간 동안 3만 대국씩을 두며 성장하고 있다. 그러나 학습의 ‘질’에 대해서는 의문점도 적지 않다. 총 16만건의 기보 중에는 아마추어들의 기보가 대부분이다. 일류 프로기사들의 최신 기보를 최대한 학습해야 하지만 한국기원이 공개한 프로기사들의 기보는 1940년대 기보부터 세더라도 총 1만 8000여개에 불과하다. 방대한 학습과 알고리즘에 기반한 정교한 수읽기는 ‘양날의 검’이다. 목진석 9단은 알파고의 대국 스타일을 “모양이 잘 잡혀 있고 수읽기가 정확하다”고 평가했다. 반대로 생각하면 정석에서 벗어난 대국에 약할 수 있다는 의미다. 바둑계에서는 이 9단이 특유의 창의력으로 예측 불가한 수를 둘 경우 알파고가 응수하기 힘들 것이라는 전망이 우세하다. 감동근 교수는 “알파고의 지금의 신경망 구조로는 최대치까지 활용해도 프로 기사의 감각을 완전히 따라갈 수 없다”면서 “‘딥러닝’ 이상의 획기적인 아이디어가 없다면 승리는 힘들지만, 이마저도 시간문제라고 본다”고 내다봤다. 김소라 기자 sora@seoul.co.kr

나이에 따라 신체에 필요한 운동의 종류도 조금씩 다르기 마련이다. 지난 4일(현지시간) 허핑턴포스트가 각 연령대에 도움이 될 운동에 무엇이 있는지 상세히 소개했다. 먼저 20대에 실천할 운동으로는 조깅 등 심혈관 강화 운동을 꼽고 있다. 과거 이스라엘 과학자들은 20대 시절의 심혈관 건강이 향후의 몸 건강을 좌우한다는 연구 결과를 발표한 바 있다. 이 연구에서 연구팀은 20대인 참가자들에게 트레드밀(러닝머신) 운동을 시키고 그 강도를 높여가며 참가자들의 지구력을 측정했다. 과학자들은 트레드밀의 스피드와 경사도를 점차 증가시키면서 이들이 얼마나 오랜 기간 달리기를 지속할 수 있는지 기록했다. 그 후 이들의 건강상태를 장기간에 걸쳐 조사해본 결과 달리기 실험을 10분 이상 견딘 사람들은 6분 동안 견딘 사람들에 비교해 사망률이 50% 더 적었고 심혈관 질환 발생 확률은 40% 더 낮았다. 요가 또한 20대에 적절한 운동으로 선정됐다. 20대는 취직준비, 아르바이트, 학업의 삼중고에 만성 스트레스를 갖기 쉽다. 만성 스트레스는 불면증, 우울증, 면역체계 약화, 소화불량 등 다양한 건강 이상을 초래할 수 있는 만큼 스트레스 완화는 필수적이다. 연구에 따르면 요가는 코르티솔 분비량 증가나 고혈압 등 스트레스에 의한 신체 반응을 조절하는데 도움을 준다. 30대에 접어들고 나면 신진대사가 느려지기 시작한다. 즉, 기본적으로 소모하는 칼로리 양이 줄어들기 때문에 추가적인 운동을 실시하지 않으면 체중이 증가할 수 있다. 구간운동(interval exercise)는 이런 30대의 신체 상태에 적합한 운동 방식이다. 구간운동은 운동과 운동 사이의 쉬는 시간에도 추가적으로 간단한 활동을 해 몸이 더 많은 칼로리를 소비하도록 만드는 운동법이다. 일반적 운동의 칼로리 소모 효과는 4~6시간 동안 지속되지만, 구간 운동을 병행할 경우 이 기간은 10~12시간으로 증가한다. 30대에 접어들어 찾아오는 또 다른 신체변화는 근육량 감소다. 이 시기 많게는 1년 동안 전체 3분의 1에 달하는 근육이 소실된다. 따라서 잃어버린 근육량을 되찾기 위해서는 웨이트 트레이닝이 필수다. 집중적 근육강화가 이루어지지 않으면 근육량을 유지시키는데 그친다. 40대가 되고 나면 종류를 불문하고 운동 활동량 자체를 늘리는 노력이 필요해진다. 이는 생물 수명에 관여하는 염색체 말단의 염기서열 부위인 ‘텔로미어’의 길이와 연관돼있다. 텔로미어의 길이는 노화가 진행됨에 따라 짧아지게 되며, 가장 짧아졌을 때 생물은 죽음을 맞는다. 미국 미시시피 대학교 연구팀은 중년에 신체 활동이 활발한 사람일수록 텔로미어 길이가 느리게 줄어들었으며 기타 세포 또한 건강했다는 사실을 밝혀냈다. 50대에는 체중부하 운동(Weight-bearing exercise)을 실시할 필요가 있다. 체중부하 운동이란 자신의 몸무게를 스스로 지탱하는 종류의 운동으로, 테니스, 댄스, 하이킹 등이 포함된다. 체중부하 운동은 갱년기를 맞아 골밀도가 줄어드는 현상을 막아준다. 인간의 뼈는 필요한 정도에 맞는 만큼만 강화되는 성질을 갖기 때문에, 뼈에 지속적으로 적당한 부하를 가해야지만 뼈를 튼튼히 유지할 수 있다. 사진=ⓒ포토리아 방승언 기자 earny@seoul.co.kr

커제 등 세계 바둑계, 이세돌 압승 점쳐 “알파고 수백만 대국” 과학계 의견 갈려 인간 바둑 최고수와 최강 컴퓨터의 ‘반상 대결’이 임박하면서 바둑계와 과학계의 관심이 쏠리고 있다. 사람과 인공지능(AI)이 벌이는 역사적 대결 결과에 대한 다양한 예측도 쏟아지고 있다. 세계 정상의 프로바둑 기사 이세돌(33) 9단은 9일부터 서울 광화문 포시즌스호텔에서 구글 자회사 딥마인드의 AI 바둑 프로그램 ‘알파고’(AlphaGo)와 자존심을 건 5번기를 벌인다. 알파고와의 대결을 앞두고 지난 5일 중국 상하이에서 열린 농심신라면배 세계바둑최강전 최종국에서 중국의 커제 9단에게 불계패한 이 9단은 “알파고와의 대국에 영향은 없다”며 선전을 다짐했다. 커제는 이 9단이 5-0으로 승리할 것으로 내다봤다. 상금 100만 달러(약 12억원)가 걸린 이번 5번기는 9일 첫판을 시작으로 10일(2국), 12~13일(3~4국), 15일(최종국)까지 펼쳐진다. 대국은 오후 1시부터 유튜브 채널, 바둑TV 등을 통해 중계된다. 이 9단이 승리하면 상금 100만 달러가 주어진다. 알파고가 이기면 상금은 유니세프 등에 기부된다. 이 대결은 백을 쥔 기사에게 7집 반 덤을 주는 중국 규칙이 적용된다. 이는 알파고가 그동안 중국 규칙으로 학습해 왔기 때문으로 보인다. 제한 시간은 각 2시간이며 이후 1분 초읽기 3회씩이 주어진다. 마지막 초읽기에서 60초 안에 착수하지 못하면 시간패로 처리된다. 알파고 개발에 참여한 아자황(아마 6단)이 알파고의 ‘손’ 노릇을 한다. 세계 바둑계에서는 이 9단의 압승을 점치고 있다. 프로바둑 기사 출신 정보기술(IT) 전문가인 김찬우(6단) AI바둑 대표는 “알파고는 아직 완벽하지 않다. 알파고가 한 판이라도 이기기는 어렵다”고 전망했다. 바둑계는 “인간을 대표한 이 9단이 컴퓨터에 지면 안 된다는 부담감이 적지 않을 것”이라면서 “그 중압감을 어떻게 이겨 내느냐가 관건”이라고 입을 모았다. 과학계에서는 이 9단의 승리를 예상하지만 그렇지 않은 목소리도 있다. 정재승 카이스트 바이오 및 뇌공학과 교수는 “알파고는 단기 전략은 우수하지만 멀리 내다보고 미리 수를 쓰는 능력은 현저히 떨어진다. 이 9단이 이길 확률이 더 높다”고 전망했다. 하지만 김진호 서울과학종합대학원 교수 등은 알파고는 기존 프로그램과 달리 스스로 학습하며 지능을 키우는 ‘딥러닝’이 하루가 다르게 발전하고 있다면서 승률을 50대50으로 추정했다. 이들은 “알파고가 지난해 10월 중국 프로기사 출신 판후이 2단과 대국(알파고의 5-0 완승)한 이후 수백만 판을 두면서 능력을 더 키웠을 가능성이 있다”며 조심스러워하고 있다. 김민수 선임기자 kimms@seoul.co.kr

에릭 슈밋 알파벳(구글 지주회사) 회장이 이세돌 9단과 알파고의 ‘세기의 대결’을 보기 위해 한국을 찾는다. 4일 구글코리아에 따르면 슈밋 회장은 오는 9일부터 서울에서 열리는 이 9단과 구글 딥마인드가 개발한 인공지능(AI) 프로그램 알파고의 대국을 관전하기 위해 방한할 예정이다. 8일 예정된 갈라디너 행사에도 참석해 관계자들을 격려할 것으로 보인다. 슈밋 회장의 방한은 지난해 10월 이후 5개월 만이다. 채 반 년도 되기 전에 한국을 다시 찾은 것은 그만큼 이번 대국이 구글에 중요하기 때문인 것으로 분석된다. 구글은 머신러닝(기계학습) 등 인공지능 기술을 적극적으로 개발하고 있다. 이번 대결을 통해 그동안 축적한 인공지능의 기술력을 전 세계에 과시함은 물론 세계 과학계에 이정표를 세운다는 게 구글의 계획이다. 이 9단과 알파고의 대국은 서울 종로구 포시즌스호텔 서울에서 9일부터 15일까지 5회에 걸쳐 진행된다. 김소라 기자 sora@seoul.co.kr

가사노동에 대한 사회적 인식이 점차 높아지고 있다. 20대 총선에 전업주부들이 비례대표 후보로 출마하는 등 변화하는 위상을 확인시켰다. 여기에 가사노동 자체의 물리적 운동으로서 의미 및 내용을 분석한 연구 결과가 나와 눈길을 끈다. 최근 영국의 영양식품 전문 업체 ‘머슬푸드닷컴’(musclefood.com)은 자사 전문가들의 도움을 통해 일상적 가사노동의 칼로리 소모량을 계산하는 간단한 연구를 진행했다고 밝혔다. 직장생활과 가사노동을 병행하느라 따로 운동에 시간을 할애하지 못하는 사람들에게 위안이 될 만한 연구 결과가 발표돼 관심을 끈다. 대런 빌 머슬푸드닷컴 대표는 “단순한 집안일로도 칼로리가 상당히 소모된다는 사실을 알고 우리 스스로 놀랐다”며 “가사노동량이 많아 운동할 시간이 부족한 사람이라면 칼로리 섭취에 대한 부담을 조금 덜어도 될 것 같다”고 전했다. 각 가사노동별 칼로리 소모량은 다음과 같다. 욕조 청소하기욕조를 문질러 닦는 것은 팔과 어깨 근육 발달에 도움이 되는 노동으로, 15분 동안 지속할 경우 최대 100㎉를 사용하게 된다. 이것은 점핑스쿼트 30회에 맞먹는 운동량이다. 설거지매일 15분씩 설거지를 할 경우 1주일동안 총 560㎉의 열량을 소모할 수 있다. 이는 2500m를 헤엄쳤을 때와 동일한 만큼의 칼로리 소모량이다. 청소기 사용하기청소기를 사용해 30분 동안 청소를 하면 90㎉의 열량을 쓴다. 15분 동안 킥복싱을 했을 때 소모되는 열량과 같다. 집안이 충분히 넓다면 걷기 운동의 효과도 기대할 수 있다. 비질과 걸레질청소기를 이용한 청소도 도움이 되지만, 더 큰 운동효과를 보고 싶다면 빗자루와 걸레를 사용해보자. 비질과 걸레질을 30분 동안 실시하면 145㎉ 정도의 칼로리 소모가 가능하다. 이는 트레드밀(러닝머신)을 15분 동안 이용했을 경우와 동일한 수준이다. 먼지 털기집안 곳곳에 쌓인 먼지를 털어내는 단순한 활동 또한 칼로리를 다소 소모한다. 15분 동안 먼지를 청소할 경우 25㎉가 소모되는데, 이는 플랭크 운동 2분의 칼로리 소모량과 동일하다. 창문 닦기집안의 창문들을 한 시간에 걸쳐 닦았다고 가정할 경우 330㎉를 소모할 수 있다. 이것은 팔굽혀펴기 40회에 해당하는 만큼의 칼로리 소모량이다. 다림질3시간 동안 다림질을 하면 420㎉의 열량을 소모할 수 있다. 다만 이는 바닥에 앉는 대신 제자리에 서서 다림질을 했을 경우에 한정된다.한 자리에 장기간에 걸쳐 서있을 경우 신체의 코어근육(횡격막, 다열근, 복횡근, 골반기저근 등 신체 균형유지에 필요한 근육) 강화에 도움이 된다. 운동효과를 극대화하려면 다리미를 누르는 힘을 균일하게 하고 양 팔을 번갈아가며 사용하는 것이 좋다. 사진=ⓒ포토리아 방승언 기자 earny@seoul.co.kr

가사노동에 대한 사회적 인식이 점차 높아지고 있다. 20대 총선에 전업주부들이 비례대표 후보로 출마하는 등 변화하는 위상을 확인시켰다. 여기에 가사노동 자체의 물리적 운동으로서 의미 및 내용을 분석한 연구 결과가 나와 눈길을 끈다. 최근 영국의 영양식품 전문 업체 ‘머슬푸드닷컴’(musclefood.com)은 자사 전문가들의 도움을 통해 일상적 가사노동의 칼로리 소모량을 계산하는 간단한 연구를 진행했다고 밝혔다. 직장생활과 가사노동을 병행하느라 따로 운동에 시간을 할애하지 못하는 사람들에게 위안이 될 만한 연구 결과가 발표돼 관심을 끈다. 대런 빌 머슬푸드닷컴 대표는 “단순한 집안일로도 칼로리가 상당히 소모된다는 사실을 알고 우리 스스로 놀랐다”며 “가사노동량이 많아 운동할 시간이 부족한 사람이라면 칼로리 섭취에 대한 부담을 조금 덜어도 될 것 같다”고 전했다. 각 가사노동별 칼로리 소모량은 다음과 같다. 욕조 청소하기욕조를 문질러 닦는 것은 팔과 어깨 근육 발달에 도움이 되는 노동으로, 15분 동안 지속할 경우 최대 100㎉를 사용하게 된다. 이것은 점핑스쿼트 30회에 맞먹는 운동량이다. 설거지매일 15분씩 설거지를 할 경우 1주일동안 총 560㎉의 열량을 소모할 수 있다. 이는 2500m를 헤엄쳤을 때와 동일한 만큼의 칼로리 소모량이다. 청소기 사용하기청소기를 사용해 30분 동안 청소를 하면 90㎉의 열량을 쓴다. 15분 동안 킥복싱을 했을 때 소모되는 열량과 같다. 집안이 충분히 넓다면 걷기 운동의 효과도 기대할 수 있다. 비질과 걸레질청소기를 이용한 청소도 도움이 되지만, 더 큰 운동효과를 보고 싶다면 빗자루와 걸레를 사용해보자. 비질과 걸레질을 30분 동안 실시하면 145㎉ 정도의 칼로리 소모가 가능하다. 이는 트레드밀(러닝머신)을 15분 동안 이용했을 경우와 동일한 수준이다. 먼지 털기집안 곳곳에 쌓인 먼지를 털어내는 단순한 활동 또한 칼로리를 다소 소모한다. 15분 동안 먼지를 청소할 경우 25㎉가 소모되는데, 이는 플랭크 운동 2분의 칼로리 소모량과 동일하다. 창문 닦기집안의 창문들을 한 시간에 걸쳐 닦았다고 가정할 경우 330㎉를 소모할 수 있다. 이것은 팔굽혀펴기 40회에 해당하는 만큼의 칼로리 소모량이다. 다림질3시간 동안 다림질을 하면 420㎉의 열량을 소모할 수 있다. 다만 이는 바닥에 앉는 대신 제자리에 서서 다림질을 했을 경우에 한정된다.한 자리에 장기간에 걸쳐 서있을 경우 신체의 코어근육(횡격막, 다열근, 복횡근, 골반기저근 등 신체 균형유지에 필요한 근육) 강화에 도움이 된다. 운동효과를 극대화하려면 다리미를 누르는 힘을 균일하게 하고 양 팔을 번갈아가며 사용하는 것이 좋다. 사진=ⓒ포토리아 방승언 기자 earny@seoul.co.kr