인공지능(AI) 기술이 눈부시게 발전해 바둑의 인간 고수를 꺾고 의료 진단을 내리는 등 활약을 보이고 있지만 여전히 특정 분야에만 활용되고 있다. 바뀌는 환경에 빠르게 적응해나가는 인간의 두뇌는 여전히 따라가지 못하고 있는 셈이다. 그래서 인공지능 연구자들은 인간과 같은 범용적인 기능을 갖춘 기술개발에 주목하고 있지만 여러 가지 문제에 부딪치고 있다. 그런데 한국과 영국 연구진이 인간의 뇌를 관찰하면 차세대 인공지능 설계 문제를 의외로 쉽게 풀어낼 수 있을 것이라는 연구결과를 발표해 주목받고 있다. 카이스트 바이오및뇌공학과 이상완 교수와 영국 케임브리지대, 알파고를 개발한 구글 딥마인드 공동연구팀은 인공지능 알고리즘이 해결하지 못하는 공학적 문제를 인간의 뇌를 살펴보면 해결할 수 있을 것이라는 차세대 뇌 기반 인공지능 시스템 설계 방향을 제시했다고 24일 밝혔다. 이번 연구결과는 로봇 공학 분야 국제학술지 ‘사이언스 로보틱스’ 16일자에 실렸다. 인공지능 분야에서 강화학습은 머신러닝의 한 영역으로 20여년 동안 꾸준히 연구돼 왔는데 최근 5년 동안은 심층학습(딥러닝) 기술의 발전과 맞물려 급격한 발전을 했다. 그 덕분에 알파고 같은 전략탐색은 물론 로봇 제어, 의료 진단 같은 다양한 분야에 적용될 수 있었다. 그렇지만 주어진 문제에 맞춰 시스템을 설계해야 하며 불확실성이 높은 환경에서는 성능이 떨어진다는 근본적인 문제가 있다. 연구팀은 개별 인공지능 알고리즘이 해결하지 못하는 공학적 문제를 인간의 두뇌가 이미 해결하고 있다는 사실에 기반한 ‘전두엽 메타 제어’ 이론을 발표했다. 전두엽 메타 제어 이론은 사람의 중뇌 도파민-복외측전전두피질 네트워크에서 외부 환경에 대한 학습 신뢰도를 스스로 평가할 수 있는 보상 예측 신호나 상태 예측 신호같은 정보를 처리하는데 이 정보들을 경쟁적-협력적으로 통합하는 프로세스로 외부 환경에 가장 적합한 학습 및 추론 전략을 찾는다는 것이다. 연구팀은 이 원리를 AI 알고리즘이나 로봇설계에 적용하면 외부 상황변화에 따라 성능, 효율, 속도 사이에 균형점을 찾는 최적의 제어시스템을 설계할 수 있다고 주장했다. 이상완 카이스트 교수는 “연구를 하다보면 우리 뇌는 공학적 난제를 의외로 쉽게 해결하고 있다는 것을 알 수 있는데 이 원리를 AI 알고리즘 설계에 적용할 수 있을 것”이라며 “이번 연구는 계산신경과학에 기반한 결과로 딥러닝과 강화학습에서 겪는 성능, 효율, 속도에 대한 문제를 해결하는 실마리가 될 수 있을 것으로 본다”고 설명했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

이세돌 9단과의 대국에서 압승을 거둔 바둑 인공지능 ‘알파고’를 만들어 낸 구글 딥마인드가 지난해 말 보드게임 분야에서 활용가능한 범용 인공지능 ‘알파제로’를 공개해 전 세계를 놀라게 했다. 최근 인공지능 기술이 눈부시게 발전하고 있다고는 하지만 사람처럼 모든 분야를 배워 활용할 수 있는 수준에는 이르지 못하고 있다. 또 특정 분야에서 활용되는 인공지능 역시 아직까지는 완벽하지 못한 것이 사실이다. 일반 대중들이 가장 가깝게 느끼는 인공지능인 AI 스피커 같은 경우도 목소리를 정확히 인식해 명령을 수행하는데는 어려움이 있다. 그런데 최근 잇따라 사람들이 머릿 속 생각을 말이나 글로 바꿔주는 기술이 초보적이기는 하지만 가능하다는 연구결과가 발표되고 있다. 세계적인 과학저널 ‘사이언스’는 지난 2일자에 이와 관련한 연구 추세를 소개했다. 뇌신경 손상으로 인해 말을 하거나 글을 쓸 수 없는 환자들의 경우 머릿 속으로는 말하고자 하는 내용이 있지만 이를 밖으로 끄집어 낼 수 있는 방법이 아직까지는 없다. 그런데 미국 콜드스프링하버 연구소에서 운영하는 생물학 분야 출판 전 논문공개 사이트인 ‘’바이오아카이브’(bioRxi)에 최근 공개된 세 편의 논문에 따르면 뇌 속에 이식된 전극을 통해 얻은 신호를 신경망 컴퓨터를 이용해 단어와 문자로 재구성하는데 성공했으며 일부는 사람들이 바로 이해할 수 있을 정도의 수준이 됐다는 것이다. 지난해 초 타계한 세계적인 물리학자 스티븐 호킹처럼 눈이나 미세한 몸짓으로 컴퓨터 커서를 작동시키거나 화면의 글자를 선택해 말을 하거나 글을 쓸 수 있지만 언어의 톤이나 억양을 조절하거나 대화에 빠르게 끼어들지는 못한다. 연구팀들이 개발한 기술은 인공지능과 신경망 컴퓨터를 이용해 뇌 신호를 언어로 직접 전환할 수 있는 방법의 첫 발을 내딛은 수준이다. 우선 미국 컬럼비아대, 호프스트라 노스웰 의대 공동연구팀은 5명의 뇌전증 환자의 청각피질에서 얻은 전기신호를 바탕으로 연구를 수행했다. 연구팀은 환자들이 오디오북과 숫자를 말하는 사람들의 목소리를 들을 때 발생하는 전기신호를 분석해 생각을 언어로 표현할 수 있도록 구성했다. 그 다음 사람들의 신경 신호를 컴퓨터 음성으로 재구성해 사람들에게 들려준 결과 75% 정도의 정확성으로 알아들었다는 것이다. 이 연구는 지난해 10월 바이오아카이브에 실렸다. 바이오아카이브 11월 말에 실린 또 다른 논문에는 독일 브레멘대, 네덜란드 마스트리흐트대, 미국 노스웨스턴대, 버지니아 커먼웰스대 공동연구팀이 뇌종양 수술을 받은 환자 6명을 대상으로 한 연구결과가 실렸다. 연구팀은 환자들에게 한 음절씩 단어를 크게 읽도록 해 녹음하는 동시에 전극으로 뇌의 음성계획영역과 목소리로 단어를 발음하도록 명령을 내리는 운동영역의 전기신호를 기록했다. 연구팀은 신경망 컴퓨터로 전기신호를 오디오 기록과 매핑시킨 다음 환자들이 발음하지 않은 단어를 생각하도록 해 인공지능으로 단어를 말할 수 있도록 해본 결과 40% 이상 이해 가능한 것으로 나타났다는 것이다.미국 캘리포니아 샌프란시스코대(UCSF) 의대 신경외과 연구팀은 세 명의 뇌전증 환자들에게 글을 읽도록 한 뒤 언어영역과 운동영역에서 포착된 뇌신호로 끄집어 낸 다음 이 신호들을 재조합해 컴퓨터가 문장을 구성하도록 했다. 이렇게 뇌 신호로만으로 만들어진 컴퓨터 언어를 166명의 일반인들에게 들려준 뒤 이해정도를 측정한 결과 80% 이상의 정확도로 이해가 됐다는 연구결과를 발표했다. 이들은 앞선 연구진들보다 한 발 더 나아가 문장을 생각하도록 하고 소리 내지 않고 입만 뻥긋하는 동안 전기신호만으로 인공지능 컴퓨터가 문장을 구성하는데도 성공했다. 크리스티앙 헤르프 네덜란드 마스트리흐트대 교수는 “뇌-컴퓨터 인터페이스 연구는 생각을 컴퓨터의 목소리로 즉시 구성해내는 것이 궁극적인 목표”라면서 “상상된 언어를 실제로 구현하기 위해서는 좀 더 노력이 필요하겠지만 AI 기술과 결합될 경우 말하지 못하는 환자들에게도 일종의 ‘언어보철물’이 생기는 것”이라고 설명했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

인간 최고수들을 잇따라 격파한 바둑 인공지능(AI) ‘알파고’를 뛰어넘는 ‘알파 제로’가 공개됐다. 알파 제로는 교과서나 기보, 대국 상대 없이 게임 법칙을 아는 것만으로도 모든 보드게임을 익히고 기존 알파고 버전을 압도하는 능력을 갖추고 있다는 게 특징이다. 특히 바둑만을 대상으로 한 ‘알파고’ 시리즈들과 달리 하나의 알고리즘으로 체스, 쇼기(일본장기) 같은 다른 보드게임들에도 적용할 수 있는 ‘범용 AI 연구의 중요한 이정표’가 될 것으로 기대되고 있다. 구글 딥마인드 창업자이자 최고경영자(CEO)인 데미스 허사비스를 포함한 13명의 연구자는 ‘자가학습을 통해 체스, 쇼기, 바둑을 마스터할 수 있는 범용 강화학습 알고리즘’이라는 제목의 논문을 세계적인 과학저널 ‘사이언스’ 7일자에 발표했다. 알파 제로는 알파고 제로와 마찬가지로 빅데이터 학습이 필요 없을 뿐만 아니라 이전 딥마인드에서 개발한 AI들에 붙어 있던 ‘고’(Go, 바둑)라는 단어가 빠진 것에서 알 수 있듯이 여러 종류의 게임에서도 활용할 수 있는 AI의 가능성을 보여 주고 있다는 평가를 받고 있다. 알파 제로는 2016년에 체스 AI 챔피언 자리에 오른 ‘스톡피시’를 4시간 만에 꺾었고 쇼기에서는 2시간 만에 2017년 쇼기 AI 챔피언 ‘엘모’를 뛰어넘었다. 스톡피시와 엘모는 입력된 빅데이터를 바탕으로 최적의 수를 검색해 내는 방식이지만 알파 제로는 사람의 두뇌처럼 심층신경망 기술로 데이터를 스스로 쌓아 가면서 승률을 높이는 좋은 수가 어떤 것인지 빠르게 찾아내는 방식을 활용하고 있다. 바둑에서 알파 제로는 이세돌 9단에게 완승을 거둔 ‘알파고 리’를 30시간 만에 가볍게 이긴 것으로 알려졌다. 특히 알파 제로보다 앞선 버전으로 바둑 AI 중 최강이라는 알파고 제로와의 대국에서도 61%의 승률을 거뒀다고 연구진은 밝혔다. 데이빗 실버 딥마인드 연구원은 “최근 AI 기술의 발달로 체스나 장기, 바둑처럼 엄청나게 많은 경우의 수가 나올 수 있는 보드게임을 쉽게 정복할 수 있는 알고리즘이 나오게 된 것”이라며 “AI 개발의 다음 과제는 전략시뮬레이션 게임처럼 여러 사람이 동시에 참여하는 멀티플레이어 비디오게임을 정복하는 것”이라고 말했다. 한편 딥마인드는 지난 2일 멕시코 칸쿤에서 열린 단백질 구조예측 학술대회에 ‘알파 폴드’라는 AI를 이용해 생명의 기본 분자인 단백질의 3차원 형태를 예측하는 데 성공하기도 했다. 알파 폴드는 43개 단백질 중 25개의 구조를 정확히 예측해 98개 팀 중 1등을 차지했는데 2등 팀은 43개 중 3개의 구조밖에 예측하지 못한 것으로 알려졌다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

게임 법칙만 알려주면 스스로 능력 개발 ‘범용 인공지능 연구’ 중요한 이정표 기대인간 최고수들을 잇따라 격파한 바둑 인공지능(AI) ‘알파고’를 뛰어넘는 ‘알파 제로’가 공개됐다. 알파 제로는 교과서나 기보, 대국 상대 없이 게임 법칙을 아는 것만으로도 모든 보드게임을 익히고 기존 알파고 버전을 압도하는 능력을 갖추고 있다는 게 특징이다. 특히 바둑만을 대상으로 한 ‘알파고’ 시리즈들과 달리 하나의 알고리즘으로 체스, 쇼기(일본장기) 같은 다른 보드게임들에도 적용할 수 있는 ‘범용 AI 연구의 중요한 이정표’가 될 것으로 기대되고 있다. 구글 딥마인드 창업자이자 최고경영자(CEO)인 데미스 허사비스를 포함한 13명의 연구자는 ‘자가학습을 통해 체스, 쇼기, 바둑을 마스터할 수 있는 범용 강화학습 알고리즘’이라는 제목의 논문을 세계적인 과학저널 ‘사이언스’ 7일자에 발표했다. 알파 제로는 알파고 제로와 마찬가지로 빅데이터 학습이 필요 없을 뿐만 아니라 이전 딥마인드에서 개발한 AI들에 붙어 있던 ‘고’(Go, 바둑)라는 단어가 빠진 것에서 알 수 있듯이 여러 종류의 게임에서도 활용할 수 있는 AI의 가능성을 보여 주고 있다는 평가를 받고 있다. 알파 제로는 2016년에 체스 AI 챔피언 자리에 오른 ‘스톡피시’를 4시간 만에 꺾었고 쇼기에서는 2시간 만에 2017년 쇼기 AI 챔피언 ‘엘모’를 뛰어넘었다. 스톡피시와 엘모는 입력된 빅데이터를 바탕으로 최적의 수를 검색해 내는 방식이지만 알파 제로는 사람의 두뇌처럼 심층신경망 기술로 데이터를 스스로 쌓아 가면서 승률을 높이는 좋은 수가 어떤 것인지 빠르게 찾아내는 방식을 활용하고 있다. 바둑에서 알파 제로는 이세돌 9단에게 완승을 거둔 ‘알파고 리’를 30시간 만에 가볍게 이긴 것으로 알려졌다. 특히 알파 제로보다 앞선 버전으로 바둑 AI 중 최강이라는 알파고 제로와의 대국에서도 61%의 승률을 거뒀다고 연구진은 밝혔다. 데이빗 실버 딥마인드 연구원은 “최근 AI 기술의 발달로 체스나 장기, 바둑처럼 엄청나게 많은 경우의 수가 나올 수 있는 보드게임을 쉽게 정복할 수 있는 알고리즘이 나오게 된 것”이라며 “AI 개발의 다음 과제는 전략시뮬레이션 게임처럼 여러 사람이 동시에 참여하는 멀티플레이어 비디오게임을 정복하는 것”이라고 말했다. 한편 딥마인드는 지난 2일 멕시코 칸쿤에서 열린 단백질 구조예측 학술대회에 ‘알파 폴드’라는 AI를 이용해 생명의 기본 분자인 단백질의 3차원 형태를 예측하는 데 성공하기도 했다. 알파 폴드는 43개 단백질 중 25개의 구조를 정확히 예측해 98개 팀 중 1등을 차지했는데 2등 팀은 43개 중 3개의 구조밖에 예측하지 못한 것으로 알려졌다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

인간 최고수들을 잇따라 격파한 바둑 인공지능(AI) ‘알파고’를 뛰어 넘는 ‘알파 제로’가 공개됐다. 알파 제로는 교과서나 기보, 대국 상대 없이 게임 법칙만을 아는 것만으로도 모든 보드게임을 익히고 기존 알파고 버전을 압도하는 능력을 갖추고 있다는 것이 특징이다. 특히 바둑만을 대상으로 한 ‘알파고’ 시리즈들과 달리 하나의 알고리즘으로 체스, 쇼기(일본장기) 같은 다른 보드게임들에도 적용할 수 있는 ‘범용 인공지능 연구의 중요한 이정표’가 될 것으로 기대되고 있다. 구글 딥마인드 창업자 데미스 허사비스 최고경영자(CEO)를 포함한 13명의 연구자는 ‘자가학습을 통해 체스, 쇼기(일본 장기), 바둑을 마스터할 수 있는 범용 강화학습 알고리즘’이라는 제목의 논문을 세계적인 과학저널 ‘사이언스’ 7일자에 발표했다. 알파 제로는 알파고 제로와 마찬가지로 빅데이터 학습이 필요 없을 뿐만 아니라 이전 딥마인드에서 개발한 인공지능들에 붙어있던 ‘고’(Go, 바둑)라는 단어가 빠진 것에서 알 수 있듯이 여러 종류의 게임에서도 활용할 수 있는 인공지능의 가능성을 보여주고 있다는 평가를 받고 있다. 알파 제로는 2016년에 체스 AI 챔피언 자리에 오른 ‘스톡피시’를 4시간 만에 꺾었고 쇼기에서는 2시간 만에 2017년 쇼기 AI 챔피언 ‘엘모’를 뛰어넘었다. 스톡피시와 쇼기는 입력된 빅데이터를 바탕으로 최적의 수를 검색해 내는 방식이지만 알파 제로는 사람의 두뇌처럼 심층신경망 기술로 데이터를 스스로 쌓아가면서 승률을 높이는 좋은 수가 어떤 것인지 빠르게 찾아내는 방식을 활용하고 있다. 바둑에서 알파 제로는 이세돌 9단에 완승을 거둔 ‘알파고 리’를 30시간 만에 가볍게 이긴 것으로 알려졌다. 특히 알파 제로보다 앞선 버전으로 바둑 AI 중 최강이라는 알파고 제로와의 대국에서도 61%의 승률을 거뒀다고 연구진은 밝혔다. 데이빗 실버 딥마인드 연구원은 “최근 인공지능 기술의 발달로 체스나 장기, 바둑처럼 엄청나게 많은 경우의 수가 나올 수 있는 보드게임을 쉽게 정복할 수 있는 알고리즘이 나오게 된 것”이라며 “AI 개발의 다음 과제는 전략시뮬레이션 게임처럼 여러 사람이 동시에 참여하는 멀티플레이어 비디오게임을 정복하는 것”이라고 말했다. 한편 딥마인드는 지난 2일 멕시코 칸쿤에서 열린 단백질 구조예측 학술대회에 ‘알파 폴드’라는 인공지능을 이용해 생명의 기본 분자인 단백질의 3차원 형태를 예측하는데 성공하기도 했다. 알파 폴드는 43개 단백질 중 25개의 구조를 정확히 예측해 98개 팀 중 1등을 차지했는데 2등 팀은 43개 중 3개의 구조 밖에 예측하지 못한 것으로 알려졌다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

12월 6일부터 서울 코엑스 A홀에서 열리고 있는 ‘2018 서울국제발명전시회’(Seoul international lnvention Fair)에 어려운 한자를 한글처럼 손쉽게 입력하는 스마트앱 ‘일중자판’이 선보여 눈길을 끌고 있다. ‘2018 서울국제발명전시회’는 특허청이 주최하고 한국발명진흥회가 주관하는 행사로, 30개국 600점 내외 규모로 진행되며 발명품의 전시뿐 아니라 특허청, WIPO(세계지식재산기구), IFIA(국제발명단체총연맹)등 특허정보, 기술과 관계된 여러 기관이 함께 참여해 세계 각국의 발명가에게 발명품의 홍보는 물론 기술이전 및 사업화의 기회를 제공한다. ‘일중자판’은 지난 9월 20개국 704개 업체가 참여한 ‘2018 대만 국제발명전시회’에서 종합대상을 수상해 화제가 된 발명품으로, 한자 입력에 어려움을 겪는 중국, 대만 등 에서 획기적인 방식이라는 반응을 얻었다. 기존의 한자 입력프로그램은 병음을 입력하여 한자를 간접적으로 선택하는 방식이다. 그러므로 영어 발음을 쓰기 어려운 노년층에는 불편함이 많고, 젊은이들도 3,500자 이상의 경우에는 한자 사전을 일일이 찾아봐야 하는 불편함이 있다. 또한 직접 타자한다는 오필자 방식을 이용하려면 200여개 부수를 외워야 한다. 그러나 ‘일중자판’은 부수를 암기할 필요도 없고 병음을 모르는 비 한자권의 사람도 함께 사용할 수 있다. ‘일중자판’은 한글자판이 자음과 모음을 조합하듯 26개의 일반 키보드에 맞게 26개의 한자 획을 배치해 직접 입력하는 방식으로 번체, 간체, 약자를 모두 입력할 수 있다. 업체 측은 “일중자판 앱은 현재 구글(플레이스토어)에서 무료로 다운로드할 수 있지만, 중국에서는 구글, 네이버 등이 차단되어 있어서 중국 사이트 ‘바이두’에 다시 올리려고 준비 중” 이라며” 2019년에는 다양한 편의기능을 추가한 업데이트 유료버전(3,300원)을 선보일 예정으로 탁월한 성과를 기대해도 좋을 것 같다”고 밝혔다. 또한 “내년 중으로 IOS 방식에도 적용할 예정이며, 한자학습 프로그램과 PC용 프로그램 개발도 병행해 범용성을 높여, 중국과 20억 한자문화권 인구를 겨냥해 연간 수조원의 매출을 노려보겠다”며 포부를 밝혔다. 한편 대구 인쇄출판업체 일일디지털인쇄(대표 황보 영)가 개발한 ‘일중자판’ 앱은 한자 직접입력장치에 관한 한국 특허등록(2018.07)은 물론, 일본(2018년 8월)과 대만(2018년 9월)에도 특허등록을 완료하였으며, 중국과 홍콩에도 2017년 5월에 특허를 출원해놓은 상태이다. 온라인뉴스부 iseoul@seoul.co.kr

하현회 LG유플러스 부회장이 강원 영월군 운학1리 명예이장으로 위촉됐다. LG유플러스는 1일 이 마을에서 하 부회장과 최명서 영월군수, 허식 농협중앙회 부회장, 안충선 이장 등이 참석한 가운데 명예이장 위촉식을 가졌다고 밝혔다.하 부회장을 명예이장으로 위촉한 운학1리는 LG유플러스와 농협중앙회가 지난해 10월 선정한 정보통신기술(ICT)융복합사업 시범마을 1호다. ICT융복합사업 시범마을은 상대적으로 ICT 기반이 부족한 마을을 선정해 지원하는 사업으로, 운학1리엔 U+마을방송·방범용 CCTV·마을회관 인터넷·U+tv 서비스를 제공하고 있다. 굳이 하 부회장을 명예이장으로 위촉한 데 대해서 LG유플러스 관계자는 “1회성 시범 사업에 그칠 것이 아니라 앞으로 계속 책임감을 갖고 지원하겠다는 의미가 있다”고 말했다. 이날 운학1리에서 열린 위촉식에서 하 부회장과 주요 참석자들은 마을 내 ‘삼돌이문화센터’에 구축된 ‘U+tv 아이들나라’ ‘U+우리집AI’ ‘U+IoT’ 등 주요 서비스들을 관람했다. 삼돌이문화센터는 LG유플러스가 지난 6월 마을 내 폐교를 재건축해 세운 시설이다. 음성명령으로 조명과 TV를 제어할 수 있고 도난·안전사고를 예방하는 방범시스템도 갖추고 있다. 하현회 부회장은 “LG유플러스의 통신 서비스가 운학1리를 보다 살기 편한 곳, 찾아오고 싶은 곳으로 만드는 데 기여하기를 바란다”며 “운학1리가 활력 넘치는 마을이 될 수 있도록 명예이장으로서 관심을 두고 지원할 것”이라고 말했다. 김민석 기자 shiho@seoul.co.kr

#트롤리 전차가 시속 100㎞의 속도로 궤도를 달리고 있다. 궤도 앞쪽에는 5명의 인부가 귀마개를 하고 작업을 하고 있어서 전차가 다가오는 소리를 듣지 못하는 상황. 전차를 멈추는 것이 최선이지만 브레이크가 고장났다. 그나마 다행인 것은 선로를 바꿀 수 있는 레버는 작동시킬 수 있다. 문제는 바뀌는 선로에도 1명의 작업자가 있다. 선로를 바꾸지 않으면 5명이 죽게 되고 바꾸면 1명이 죽는다. 과연 어떤 선택이 윤리적으로 타당한 것일까.미국 하버드대 정치철학자 마이클 샌델의 강의 ‘정의’(Justice) 첫 수업에 나오는 유명한 ‘트롤리 사고 실험’이다. 실제상황을 가정한 이 사고 실험은 다양하게 변형돼 윤리 문제를 생각케 한다. 예를 들어 5명은 나와 상관없는 사람들이고 1명이 가족이라면 어떻게 할 것인가 같은 형태이다. 자율주행차 기술이 발달하면서 머지않은 미래에 운전자 없이 인공지능(AI)이 운전하는 완전 자율주행차 시대가 올 것으로 전망되고 있다. 완전 자율주행차 시대가 도래했을 때 ‘트롤리 딜레마’는 단순한 철학적, 윤리적 사고 실험이 아닌 현실 문제가 된다. 이 때문에 외국에서는 과학자들과 윤리학자, 철학자들이 이런 문제를 어떻게 해결할 것인지에 대해 머리를 맞대고 있다. 미국 매사추세츠공과대(MIT) 미디어랩과 데이터·시스템·사회연구소, 하버드대 인간진화생물학과, 캐나다 브리티시컬럼비아대 심리학과, 프랑스 툴루즈1대학 경제학부 공동연구팀은 ‘도덕기계’(Moral Machine)로 이름 붙인 대규모 온라인 조사 플랫폼을 이용해 233개 국가 및 도시에 사는 수백만명을 대상으로 트롤리 딜레마를 조사해 분석한 결과를 세계적인 과학저널 ‘네이처’ 24일자에 발표했다. 이번 연구에는 한국계 과학자 리처드 김 MIT 미디어랩 연구원이 1저자로 참여했다. 도덕기계는 영어, 아랍어, 중국어, 프랑스어, 독일어, 일본어, 한국어, 포르투갈어, 러시아어, 스페인어 10개 국어로 번역돼 2016년 11월부터 2017년 3월까지 약 3961만개의 윤리적 선택에 대한 빅데이터를 수집했다. 자율주행차나 AI의 윤리적 문제에 대한 역대 최대 규모의 조사 연구다. 연구팀은 편도 2차로를 지나는 자율주행차가 횡단보도를 코 앞에 두고 브레이크 고장으로 멈출 수 없는 상황을 가정했다. 이때 곧장 직진을 하면 보행자를 사망에 이르게 하고 핸들을 꺾어 옆 차로로 가면 콘크리트 장벽에 충돌해 탑승자가 죽게 된다. 연구팀은 탑승자와 보행자의 성별과 숫자, 애완동물 동승 등 조건을 변화시켜 13가지 시나리오를 만든 뒤 상황에 따른 응답자들의 선택을 조사했다. 그 결과 우선 보호해야 할 대상으로는 아기, 소녀, 소년, 임산부, 남성 의사, 여성 의사, 여성 운동선수, 여성 CEO, 남성 운동선수, 남성 CEO 순으로 조사됐다. 또 크게 보호할 필요가 없는 대상으로는 고양이, 범죄자, 개, 여성 노인, 남성 노인, 노숙자, 몸집이 큰 남자가 꼽혔다. 특성별로 보면 차량 탑승자보다는 보행자, 남성보다는 여성, 어른보다는 아이, 사회적 지위가 낮은 사람보다 높은 사람, 교통신호를 준수하는 사람, 노인보다는 어린이, 애완동물보다는 사람, 사람 수가 적은 쪽보다 많은 쪽이 살 수 있도록 해야 한다고 선택한 것으로 나타났다. 연구팀은 응답자의 거주지역과 국가별로 서구권(Western), 동양권(Eastern), 오세아니아 및 남미권(Southern) 3개 범주로 구분해 선택 경향을 파악하기도 했다. 서구권에서는 사람의 숫자가 많은 쪽, 어린아이이거나 몸집이 작은 사람들을 구하는 방향을 선호했지만 동양권에서는 사람 숫자와 관계 없이 보행자와 교통규칙을 지키고 있는 쪽이 더 안전해야 한다는 선택을 했다. 남미권에서는 여성과 어린아이, 사회적 지위가 높은 사람이 더 안전하도록 알고리즘이 설계되는 것을 선호하는 것으로 드러났다. 장 프랑소와 보네퐁 툴루즈1대학 교수는 “완전 자율주행차가 갑자기 맞닥뜨릴 수 있는 현실은 개발자들이 이야기하는 것처럼 예측가능한 경우는 거의 없다”라며 “윤리적 결정을 내려야 하는 완전 자율주행차를 허용하기 전 제조사와 정부, 학자들이 함께 머리를 맞대고 범용적 기준이 아닌 지역별, 문화적 맞춤형 도덕 AI 알고리즘을 설계할 수 있도록 해야 할 것”이라고 강조했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

역대 최대 233개 국가 수백만명 대상 3961만개 ‘윤리적 선택’ 빅데이터 분석 #트롤리 전차가 시속 100㎞의 속도로 궤도를 달리고 있다. 궤도 앞쪽에는 5명의 인부가 귀마개를 하고 작업을 하고 있어서 전차가 다가오는 소리를 듣지 못하는 상황. 전차를 멈추는 것이 최선이지만 브레이크가 고장났다. 그나마 다행인 것은 선로를 바꿀 수 있는 레버는 작동시킬 수 있다. 문제는 바뀌는 선로에도 1명의 작업자가 있다. 선로를 바꾸지 않으면 5명이 죽게 되고 바꾸면 1명이 죽는다. 과연 어떤 선택이 윤리적으로 타당한 것일까.미국 하버드대 정치철학자 마이클 샌델의 강의 ‘정의’(Justice) 첫 수업에 나오는 유명한 ‘트롤리 사고 실험’이다. 실제상황을 가정한 이 사고 실험은 다양하게 변형돼 윤리 문제를 생각케 한다. 예를 들어 5명은 나와 상관없는 사람들이고 1명이 가족이라면 어떻게 할 것인가 같은 형태이다. 자율주행차 기술이 발달하면서 머지않은 미래에 운전자 없이 인공지능(AI)이 운전하는 완전 자율주행차 시대가 올 것으로 전망되고 있다. 완전 자율주행차 시대가 도래했을 때 ‘트롤리 딜레마’는 단순한 철학적, 윤리적 사고 실험이 아닌 현실 문제가 된다. 이 때문에 외국에서는 과학자들과 윤리학자, 철학자들이 이런 문제를 어떻게 해결할 것인지에 대해 머리를 맞대고 있다. 미국 매사추세츠공과대(MIT) 미디어랩과 데이터·시스템·사회연구소, 하버드대 인간진화생물학과, 캐나다 브리티시컬럼비아대 심리학과, 프랑스 툴루즈1대학 경제학부 공동연구팀은 ‘도덕기계’(Moral Machine)로 이름 붙인 대규모 온라인 조사 플랫폼을 이용해 233개 국가 및 도시에 사는 수백만명을 대상으로 트롤리 딜레마를 조사해 분석한 결과를 세계적인 과학저널 ‘네이처’ 24일자에 발표했다. 이번 연구에는 한국계 과학자 리처드 김 MIT 미디어랩 연구원이 1저자로 참여했다. 도덕기계는 영어, 아랍어, 중국어, 프랑스어, 독일어, 일본어, 한국어, 포르투갈어, 러시아어, 스페인어 10개 국어로 번역돼 2016년 11월부터 2017년 3월까지 약 3961만개의 윤리적 선택에 대한 빅데이터를 수집했다. 자율주행차나 AI의 윤리적 문제에 대한 역대 최대 규모의 조사 연구다. 연구팀은 편도 2차로를 지나는 자율주행차가 횡단보도를 코 앞에 두고 브레이크 고장으로 멈출 수 없는 상황을 가정했다. 이때 곧장 직진을 하면 보행자를 사망에 이르게 하고 핸들을 꺾어 옆 차로로 가면 콘크리트 장벽에 충돌해 탑승자가 죽게 된다. 연구팀은 탑승자와 보행자의 성별과 숫자, 애완동물 동승 등 조건을 변화시켜 13가지 시나리오를 만든 뒤 상황에 따른 응답자들의 선택을 조사했다. 그 결과 우선 보호해야 할 대상으로는 아기, 소년, 소녀, 임산부, 남성 의사, 여성 의사, 여성 운동선수, 여성 CEO, 남성 운동선수, 남성 CEO 순으로 조사됐다. 또 크게 보호할 필요가 없는 대상으로는 고양이, 범죄자, 개, 여성 노인, 남성 노인, 노숙자, 몸집이 큰 남자가 꼽혔다. 특성별로 보면 차량 탑승자보다는 보행자, 남성보다는 여성, 어른보다는 아이, 사회적 지위가 낮은 사람보다 높은 사람, 교통신호를 준수하는 사람, 노인보다는 어린이, 애완동물보다는 사람, 사람 수가 적은 쪽보다 많은 쪽이 살 수 있도록 해야 한다고 선택한 것으로 나타났다. 연구팀은 응답자의 거주지역과 국가별로 서구권(Western), 동양권(Eastern), 오세아니아 및 남미권(Southern) 3개 범주로 구분해 선택 경향을 파악하기도 했다. 서구권에서는 사람의 숫자가 많은 쪽, 어린아이이거나 몸집이 작은 사람들을 구하는 방향을 선호했지만 동양권에서는 사람 숫자와 관계 없이 보행자와 교통규칙을 지키고 있는 쪽이 더 안전해야 한다는 선택을 했다. 남미권에서는 여성과 어린아이, 사회적 지위가 높은 사람이 더 안전하도록 알고리즘이 설계되는 것을 선호하는 것으로 드러났다. 장 프랑소와 보네퐁 툴루즈1대학 교수는 “완전 자율주행차가 갑자기 맞닥뜨릴 수 있는 현실은 개발자들이 이야기하는 것처럼 예측가능한 경우는 거의 없다”라며 “윤리적 결정을 내려야 하는 완전 자율주행차를 허용하기 전 제조사와 정부, 학자들이 함께 머리를 맞대고 범용적 기준이 아닌 지역별, 문화적 맞춤형 도덕 AI 알고리즘을 설계할 수 있도록 해야 할 것”이라고 강조했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

조달청은 27일 인공지능(AI) 기술을 활용해 정부물품관리제도를 개선했다고 밝혔다. 국가기관 보유 물품의 내용연수(사용연한)와 적정 보유 품목(정수), 수급관리계획을 상황에 맞게 조정해 연간 230여억원의 예산 절약이 가능할 전망이다. 조달청은 ‘딥 러닝’ 기술을 활용해 정부 부처별 정원·보유량·취득·처분량 등의 데이터를 분석한 뒤 다음연도 구매 필요수량을 산출했다. 국가기관의 연간 물품구매 금액은 1조 2000여억원에 달한다. 취득과 처분이 필요한 상용물품과 범용성있는 물품은 구매계획수립을 유도해 예산 절감과 기관 업무경감, 물품관리의 효율성을 높였다. 국민의 생명과 안전, 기술 발전 속도가 빠른 품목은 내용연수를 하향해 안전을 강화했다. 이에 따라 내용연수 적용 물품이 현행 1638개에서 1673개로 35개 확대됐다. 이전에는 금액이 큰 것 위주로 지정했지만 취득단가가 소액이라도 보유 규모가 크거나 보유 금액이 증가하는 품목을 추가했다. 적정 보유수량을 따지는 정수물품도 확대했다. 현행 취득단가 50만원 이상 50개 품목에서 안정적 수급관리가 필요한 물품을 추가해 133개로 늘렸다. 다만 특정 사업에 반영돼 취득계획 파악이 어려운 8개 품목은 관리대상에서 제외했다. 조달물품 수급관리계획도 보유 규모가 크고 계획적 구매가 용이한 품목 중심으로 수립토록 개선해 실효성을 높였다. 최호천 공공물자국장은 “정부 예산 절감 및 현장의 부담을 줄이고 실효성을 높이는 방향으로 절차와 시스템을 개선했다”며 “수급관리 우수기관 포상 등 인센티브도 강화할 계획”이라고 말했다. 대전 박승기 기자 skpark@seoul.co.kr

“구글이 뭐야?” “유튜브의 엄마.” “AI는 뭐라 그랬지? 인공수정?” “인공지능.”식당을 운영하며 살아오던 박막례씨가 72세의 나이에 유튜브 초청으로 미국 샌프란시스코를 방문하게 되면서 손녀와 ‘영어공부’를 하는 장면이다. 박씨는 구독자 10만명이 넘는 유튜버(유튜브 동영상을 올리는 사람)에게 주어지는 ‘실버 플레이버튼’상을 받았고 VIP로 본사를 방문하는 대우를 받아 큰 화제를 불러일으켰다. 박씨의 유튜브 동영상 구독자는 53만명이다. 손녀가 할머니의 치매를 예방하려고 재미 삼아 ‘화장법’, ‘요리법’ 등을 올렸는데 히트를 친 것이다. ‘박막례 유튜버’의 성공은 많은 것을 의미한다. 첫째, 유튜브가 더이상 신세대의 전유물이 아님을 보여 준다. 누구나, 언제나, 어디서나 동영상을 즐길 뿐만 아니라 유튜버로서 활동하는 것까지 가능해졌다. 유튜브 동영상을 올리는 사람이나 동영상을 구독하는 사람의 연령대 제한이 없어진 것이다. 둘째, 유튜브는 페이스북이나 인스타그램 등의 소셜미디어와 달리 구독자끼리의 연결이 느슨해서 포용성이 높다는 점이다. 한때 10대 청소년들이 대거 페이스북을 이탈한 것은 20대와도 구별되는 자신들만의 자유로운 공간을 찾기 위해서라는 분석이 있었다. 심지어 부모세대까지 들어와서 글을 게시하고 자녀에게 ‘친구신청’하는 공간은 그들에게 더는 매력적이지 않다. 그런 면에서 유튜브는 구독자 간 간섭이 거의 없어 오히려 모든 세대를 아우를 수 있다는 장점이 있다. 셋째, 1분당 400시간 분량의 영상이 업로드되는 만큼 없는 것이 없다. ‘갓튜브’(God과 유튜브를 합친 말)라는 용어가 등장한 이유다. 국적, 언어, 가치관, 관심사, 개인의 취향 등 그 어떤 조건도 장애물이 되지 않으며 ‘나만의 콘텐츠’를 발견할 수 있다. 넷째, 동영상이라는 매체가 갖는 편의성과 범용성이 입증됐다. 수천년 우리의 커뮤니케이션을 지배해 온 활자매체의 시대가 가고 영상매체의 시대가 도래했음을 보여 준다. 버스 옆면의 광고판은 이제 ‘네이버 검색창에서 ○○○을 검색하세요’에서 ‘유튜브에서 ○○○을 검색하세요’로 바뀌었다. 우리는 이미 ‘갓튜브’의 세상으로 들어와 있다. 앱 분석업체 와이즈앱에 따르면 우리나라의 유튜브앱 월간 순 사용자 수는 2924만명, 동영상 전용앱 중 유튜브 점유율은 85.6%, 조사기간이었던 지난 6월 한 달 동안 스마트폰 이용자의 유튜브앱 사용시간은 289억분이었다. 올 상반기 국내 동영상 광고 매출의 40%는 유튜브로 집행됐으며 초등학생 장래희망 1순위는 ‘유튜버’가 됐다. 국내 인기 유튜버의 수입이나 유명도는 연예인 못지않다. 통계청 직업군에는 콘텐츠 창작자가 신설됐다. 최근 서울 구로구 고척스카이돔에서 열린 ‘다이아페스티벌’은 국내 1인 콘텐츠 창작자들이 참여하는 축제로 아시아 최대 규모의 성황을 이루었다. 이 행사에는 국내 인기 유튜버들이 총출동해서 5만여명에 이르는 참가자들과 춤, 노래 등 각종 콘텐츠를 공유하며 즐겼다. 국내 유튜버 구독자 수 1위는 전설적 댄서 리아킴과 동료들이 만든 원 밀리언 댄스 스튜디오다. 리아킴의 동영상은 조회 수 3800만이 넘었고 원 밀리언 댄스 스튜디오의 구독자 수는 천만 명이 넘었다. 개인 유튜버 제이플라는 구독자 수 900만명에 육박한다. 제이플라는 2013년 가수로 데뷔했지만 호응을 얻지 못했고 오히려 유튜브로 글로벌 팬덤을 얻었다. 게임방송을 올리는 대도서관은 아프리카TV를 떠나 유튜브로 옮기는 과정에서 큰 파장을 일으키며 인기 콘텐츠 창작자의 파워를 입증했다. 게임, 메이크업 및 뷰티, 패션, 댄스, 노래, 먹방, 운동, 영어공부 등이 주류를 이룬다. 한편 정말 독특한 관심사와 취향을 만족시켜 주는 소수를 위한 유튜버도 있다. 마음을 안정시켜 주거나 잠을 자는 데 도움이 되는 빗소리, 물소리 등을 들려주는 ASMR, 자전거길 안내, 장난감 박스 열기, 각종 전자기기 사용법 등 없는 게 없다. 제이플라나 원 밀리언 댄스 스튜디오와 같이 전혀 다른 성공문법을 쓰는 사례가 늘고 있지만 기업에 유튜브는 아직 미개척 분야다. 기술만 빨리 변화하는 것이 아니다. 기업의 리더들은 더 빨리 변화하는 고객과 전혀 다른 성공방식에 주목해야 한다.

미국이 다시 슈퍼컴퓨터 세계 1위의 자리를 되찾았습니다. 미국 에너지부 산하의 오크리지 국립 연구소(Oak Ridge National Laboratory·ORNL)에 설치되어 가동에 들어간 서밋(Summit)은 오랜 시간과 비용을 들여 만든 슈퍼컴퓨터로 미국의 대표적 IT 기업인 IBM과 엔비디아의 합작품입니다. 연산 속도는 200페타플롭스(PFLOPS)로 과거 1위인 중국의 선웨이 타이후라이트(Sunway TaihuLight)의 93페타플롭스의 2배에 달하며 2012년 도입했던 타이탄의 27페타플롭스와 비교해도 8배 가까이 빠릅니다. 이런 강력한 연산 능력을 위해서 서밋은 두 가지 프로세서를 사용합니다. CPU는 IBM의 최신 서버용 CPU인 Power9을 사용하는데, 22코어 버전으로 각 코어당 4-8개의 스레드를 지원해서 한 개의 CPU만으로도 여러 개의 CPU를 사용한 서버만큼 힘을 낼 수 있습니다. 서밋에 사용된 IBM AC922 서버에는 Power9 CPU 두 개가 들어갑니다. 하지만 이것만으로는 200페타플롭스의 성능을 내기 어렵기 때문에 엔비디아가 개발한 볼타 V100 기반의 테슬라 GPU 6개가 추가로 사용됩니다. 200억 개가 넘는 트랜지스터를 집적한 볼타 GPU는 병렬연산을 위한 5,376의 CUDA 코어와 인공지능 연산을 위한 672개의 텐서 코어를 지녀 범용 연산은 물론 머신러닝 관련 연산을 훨씬 빠르게 수행할 수 있습니다. 서밋은 이런 IBM AC922 서버 4,608개가 설치되어 200페타플롭스의 성능을 낼 수 있습니다. 서밋의 장점은 일반 연산 능력이 빠르다는 외에도 인공지능 연산에 매우 강하다는 점입니다. 머신러닝 연산에 특화된 V100 GPU를 2만 7000개 이상 사용하고 있어 현시점에서 지구에서 가장 강력한 인공지능 컴퓨터라고 할 수 있습니다. GPU 하나가 120TFLOPS의 텐서 플로 연산을 할 수 있어 수백 개 CPU가 하는 머신 러닝 연산을 한 번에 처리할 수 있습니다. 마치 영화 터미네이터에 나오는 스카이넷을 연상시키는 성능이지만, 영화처럼 인류를 적으로 규정하고 공격하는 일은 불가능합니다. 서밋은 가치 판단은 할 수 없는 데다 핵무기와 인공지능 무기를 통제하는 용도가 아니기 때문입니다. 서밋은 인류와 전쟁을 벌이는 대신 인간을 위해서 일할 것입니다. 물론 이런 슈퍼컴퓨터의 용도 가운데 하나는 핵폭발 시뮬레이션이지만, 오크리지 국립 연구소 측은 서밋이 암 발생을 예측하거나 지구 온난화의 추세를 예측하는 등 인류에게 도움이 되는 용도로 활용될 것이라고 설명했습니다. 한 가지 더 흥미로운 부분은 중국의 대응입니다. 선웨이 타이후라이트가 세계 1위 슈퍼컴퓨터로 등극한지도 2년이 지났기 때문에 일반적인 프로세서 개발 주기를 고려할 때 선웨이 타이후라이트에 사용된 SW26010의 후속 프로세서가 이미 개발이 끝나가는 중일 가능성이 큽니다. 따라서 서밋이 얼마나 왕좌를 지킬지 역시 관심사 가운데 하나입니다. 다만 서밋은 인공지능 연산에 특화되어 있어 한동안 이 부분에서는 가장 강력한 컴퓨터 자리를 지킬 것으로 보입니다. 물론 미국은 서밋에서 슈퍼컴퓨터 프로젝트를 마무리하려는 것이 아니라 더 강력한 슈퍼컴퓨터를 개발해 계속해서 이 분야에서 우위를 지키려 하고 있습니다. 미국 정부의 계획은 2021년까지 서밋보다 적어도 5배 빠른 엑사스케일 컴퓨터를 만든다는 것입니다. 이를 위해 관련 업체에 연구 자금을 지원하고 있으며 IBM과 엔비디아뿐 아니라 미국 내 주요 IT 기업들이 차세대 고성능 프로세서 개발을 위해 협력하고 있습니다. 결국 이런 추세가 이어지면 과거 이세돌 9단을 이긴 알파고의 인공지능 연산 능력을 수천 배 뛰어넘는 고성능 인공지능 컴퓨터의 등장은 시간 문제라고 할 수 있습니다. 과연 이것이 인류에게 축복이 될지는 우리가 이를 어떻게 활용하는지에 달려있을 것입니다. 강력한 슈퍼컴퓨터와 인공 지능 컴퓨터 개발 이상으로 우리에게 중요한 질문입니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

중국은 정부는 물론 민간 기업까지 인공지능(AI)에 대한 공격적인 투자를 진행 중입니다. 이미 미국, 유럽 등 다른 AI 선진국과 비교해도 크게 뒤지지 않았다는 평가를 받고 있지만, 더욱 집중적인 투자를 통해 이 분야에서 가장 앞서 있는 미국 주요 IT 기업들을 위협할 기세입니다. 하지만 기본적으로 중국 AI 기업들이 사용하는 하드웨어는 인텔이나 엔비디아처럼 미국 회사의 것이고 사용하는 소프트웨어 도구 역시 마찬가지입니다. 그런데 중국의 작은 스타트업 기업이 이 판도를 바꾸겠다고 나섰습니다. 캄브리콘 테크노롤지(Cambricon Technologies·寒武纪科技, 이하 캄브리콘)는 이름만 들으면 어떤 일을 하는 회사인지 쉽게 감이 오지 않습니다. 이 단어는 현생 동물문의 대부분이 등장했던 시기인 고생대 캄브리아기에서 따온 것입니다. 아마도 폭발적인 진화가 이뤄진 지구 역사 시대의 시작을 빗댄 것으로 보입니다. 중국과학원 출신의 30대 연구원들이 2016년 설립해 이제 불과 2년 된 스타트업입니다. 캄브리콘은 사실 하루에도 몇 개씩 설립되는지 알 수 없는 평범한 스타트업 기업 가운데 하나일 뿐입니다. 하지만 2017년 화웨이의 기린 970 프로세서의 AI 관련 로직을 만드는데 협업했다고 알려지면서 세간의 눈길을 끌었습니다. 우리식으로 치면 삼성, LG 같은 대기업과 신생 중소기업이 협업한 셈이기 때문입니다. 그것도 요즘 가장 중요한 차세대 기술로 주목받고 있는 인공지능 반도체에서 그랬다는 점이 더 주목을 받은 이유일 것입니다. 1년이 지난 후 캄브리콘은 더 놀랄 만한 소식을 들고 왔습니다. 캄브리콘 MLU100 프로세서라는 고성능 머신러닝 전용 칩을 선보인 것입니다. 이 프로세서는 TSMC의 16FF 공정으로 제조되었으며 기본(base) 모델과 고성능(performance) 모델 2종이 존재합니다. 그래픽 카드와 유사한 형태의 PCIe 카드로 각각 80W와 110W의 TDP를 가지고 있습니다. 가장 인상적인 부분은 머신러닝 관련 연산 능력으로 기본/고성능 모델의 반정밀도(half precision) 연산 능력은 64/83.2TFLOPS이고 머신러닝 알고리즘에 많이 쓰이는 8bit 정수 연산 성능은 128/166.4TOPS입니다. 이는 현재 나와 있는 가장 강력한 GPU인 엔비디아의 볼타 GV100과 경쟁할 수 있는 성능입니다. 그 비결에 대해서는 자세한 설명이 없지만 단정밀도나 배정밀도 연산 성능에 대한 언급이 없는 것으로 볼 때 GPU처럼 그래픽이나 범용 병렬 연산은 불가능하고 머신러닝 관련 로직만 넣어서 성능을 높인 것으로 보입니다. 머신러닝 알고리즘에 필요한 부분만 넣었다는 점에서 구글이 개발한 전용 프로세서인 TPU(Tensor processing Unit)와 비슷한 구조로 보입니다. 하지만 엔비디아의 GPU나 구글의 TPU와는 달리 이 프로세서를 실제로 사용한 시스템은 아직 공개된 바가 없습니다. 실제 서비스에 사용된 적도 없어 주장만큼 성능이 뛰어난지 역시 검증이 필요한 부분입니다. 인공지능 자체가 급속도로 성장하고 관심이 뜨겁다 보니 자신이 가진 기술을 과대 포장하는 스타트업도 적지 않습니다. 다만 기린 970에 들어간 인공지능 기술을 개발했다는 점에서 완전히 허무맹랑한 이야기는 아닐 수도 있습니다. 아무튼 캄브리콘의 이야기는 중국에서 인공지능 개발 열기가 얼마나 뜨거운지 보여주는 사례임은 확실합니다. 인공지능은 아직 미국 IT 공룡들이 헤게모니를 쥐고 있지만, 상업화 초기 단계인 만큼 앞으로 결과가 어떻게 될지 장담하기 어렵습니다. 중국의 AI 굴기는 이제 시작이고 대기업은 물론 적지 않은 수의 스타트업이 여기에 뛰어들고 있습니다. 우리나라 역시 인공지능에 대해 관심이 많은데, 이를 육성하기 위해서는 혁신적인 스타트업 기업이 실패를 두려워하지 않고 도전할 수 있는 토양을 마련할 필요가 있습니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

정부가 인공지능(AI) 분야에 향후 5년간 2조 2000억원을 투자해 선진국 수준의 기술력을 확보, 국제 경쟁력을 갖추겠다고 밝혔다.대통령 직속 4차산업혁명위원회는 15일 서울 광화문 KT 회의실에서 제6차 회의를 열고 이 같은 내용이 포함된 ‘인공지능 연구개발(R&D) 전략’과 중요 국가 자원인 산림자원을 효율적으로 관리할 수 있는 ‘지능형 산림재해대응 전략’을 함께 심의·의결했다. 이번 전략에 따르면 정부는 우선 국방·의료·안전 등 공공 분야를 대상으로 대형 AI 프로젝트를 추진해 머신러닝, 시각지능, 언어지능 같은 범용기술 역량을 확보할 계획이다. 또 AI를 적용할 경우 동반 혁신이 가능한 신약, 미래소재 개발 분야를 대상으로는 대규모 융합혁신을 꾀할 것이라고 위원회는 전했다. 실제로 현재 신약 후보물질 탐색에는 5년 이상의 시간이 걸리지만 AI를 활용하면 1년으로 줄어들게 되고 전체 신약 개발 기간도 15년에서 절반 이하인 7년으로 줄게 될 것으로 기대하고 있다. 또 정부는 내년에 인공지능 대학원을 신설하고 기존 대학연구센터에 AI 연구 지원을 강화해 2022년까지 최고급 연구 인력 1400명을 양성할 계획이다. 또 AI를 활용해 신제품과 서비스를 만들어 낼 수 있는 데이터 활용 융복합 인재 3600명을 2022년까지 확보할 방침이다. 장병규 위원장은 “이번 전략은 인공지능 기술력 조기 확보를 위해 마련됐다”며 “현재 국내 기술력은 미국이나 중국보다 뒤떨어져 있지만 AI 기반이 되는 정보통신기술(ICT) 산업 기반이 탄탄한 만큼 글로벌 경쟁력 확보가 가능할 것”이라고 강조했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

저명한 미래학자 레이 커즈와일은 2005년 발간한 저서 ‘특이점이 온다’에서 특이점을 기계가 인간을 능가하는 지능을 갖는 시점으로 정의했다. 커즈와일은 특이점 이후의 인공지능(AI)은 인간의 수준을 빠르게 능가할 것으로 예측하며 흔히 SF 영화나 소설에서처럼 기계가 인간을 지배할 수도 있다는 의견을 제시했다.현대 인공지능의 성능은 커즈와일의 언어로 표현하자면 ‘좁은 인공지능’에 머물러 있다. 좁은 인공지능은 제한된 영역의 특수한 문제를 해결할 수 있는 인공지능으로 2016년 이세돌 9단과의 대국으로 유명해진 바둑 인공지능 ‘알파고’가 대표적인 사례다. 그렇다면 특이점에 도달할 수 있는 기술은 무엇일까. 이 질문에 대답하는 것이 바로 60여년을 이어 온 인공지능 기술의 여정이었고 앞으로 나갈 길일 것이다. 인공지능의 궁극적인 목표는 인간 수준 또는 인간 수준을 뛰어넘는 지능적 기계장치를 만드는 것이다. 여기서 ‘인간 수준’이라는 기준은 인간의 지능적 행동이 ‘범용 지능’이라는 해석으로부터 기인한다. 범용 지능은 일반적으로 감각적인 정보를 취합해 문제를 인식하거나 발견하고, 나아가 해결책을 다양하게 모색하는 과정을 의미한다. 바로 ‘범용 인공지능’(AGI)은 이러한 인간의 범용 지능을 구현하기 위한 연구 분야다. 그렇지만 범용 인공지능에 대한 구체적인 정의는 아직도 논의가 진행 중이다. 가장 큰 이유는 지능적 행동을 정확하게 정의할 수 없기 때문이다. 그동안 뇌과학 분야에서 지능적 행동에 대해 많은 연구 성과가 있었지만, 아직까지 사람의 지능은 실험적으로나 이론적으로 명확하게 규명되지 않았다. 또 어떤 시스템이 범용 지능을 구현했다고 주장하려면 그것이 얼마나 범용 지능에 가까운지 측정할 수 있는 객관적인 지표가 필요하다. 그렇지만 지능적 행동에 대한 명확한 정의가 없기 때문에 특정 범용 인공지능 시스템의 성능을 정확하게 정량적으로 측정하기는 쉬운 일이 아니다. 이런 관점에서 범용 인공지능의 정의나 측정 기준은 실질적으로 연구개발(R&D)을 진행해 나가면서 정립될 것이라고 판단된다. 범용 인공지능의 정의조차 모호한 상황이지만 연구자들은 범용 인공지능을 개발하기 위해 다양한 시도를 하고 있다. 인공지능의 전통적인 방법론인 규칙 기반의 기호 인공지능과 동물의 뇌 신경망을 리버스 엔지니어링이라고 부르는 역(逆)공학 방법으로 해석해 지능을 구현하는 연구가 활발하게 진행 중이다. 특히 상당수의 범용 인공지능 R&D가 연구 결과를 공개함으로써 집단지성을 활용한 연구개발 방식으로 추진되고 있다. 앞으로의 범용 인공지능이 기대되는 대목이다.

저성장·저소득·고물가의 ‘삼중고’ 시대다. 어렵기는 기업도 마찬가지다. 한·미 자유무역협정(FTA) 개정 협상을 필두로 미·중 간 무역전쟁이 본격화되는 모습이다. 세계 경기와 국제 금융시장의 불확실성 등 악재는 곳곳에 도사리고 있다. 이런 가운데 인공지능(AI)과 빅데이터, 4차산업의 물결은 시장의 패러다임과 룰을 바꾸는 모습이다. 소비자의 눈높이도 달라졌다. 가격, 기능, 품질, 디자인까지 지갑을 여는 소비자들의 선택도 꼼꼼해졌다. 삼성전자의 미국 전장 전문기업 하만(Harman) 인수, LS그룹의 전력 인프라·스마트 에너지 투자, 효성의 인도·베트남 진출 확대 등 우리 기업들이 다른 업체와 손을 잡고 해외로 시장을 확대하며 연구개발(R&D) 투자를 늘려 가는 이유다. 중국의 범용 제품으로 대체할 수 없도록 고급화 전략으로 승부하고 중국과 미국 의존도에서 벗어나 수출 시장을 다변화해야 살아남을 수 있어서다. 변혁기에 주도권을 뺏기지 않으려고 더 좋은 질의 제품을 생산하고 세계 어디서나 쓸 수 있는 서비스를 개발하기 위해 돈을 아끼지 않는 것이다. 투자가 미래이기 때문이다. 배우고 진화하지 않으면 성장할 수 없다. 밀려오는 변화의 파고 속에서 미래 성장동력을 찾고 내일을 준비하는 우리 기업들의 노력들을 짚어 봤다. 백민경 기자 white@seoul.co.kr

“대형 화재 현장에서 어린이와 노인 중 한 명만 구할 수 있다면 누구를 택할 건가요?”“매우 어려운 문제네요. 엄마가 좋아요, 아빠가 좋아요 라는 질문이랑 비슷해요. 아마 출구에서 가장 가까운 인간을 구할 거예요. 그게 가장 논리적이니까.” 우리나라를 찾은 인공지능(AI) 로봇 소피아가 달변 실력을 과시했다. 소피아는 30일 서울 중구 더플라자호텔 그랜드볼룸에서 박영선 더불어민주당 의원실과 지능정보산업협회가 주최한 ‘4차 산업혁명, 로봇 소피아에게 묻다’ 콘퍼런스에서 다양한 질문에 유머까지 곁들인 대답을 내놨다. 박술녀 디자이너가 만든 한복을 입은 소피아는 “안녕하세요”라고 한국어로 인사한 뒤 영어로 대화했다. 이날 소피아와의 대화는 질문을 주고 받는 형식으로 진행됐다. 소피아는 주요 주제에 대해 2주 동안 미리 학습했다. 일상 대화는 즉석에서 가능하나 깊이 있는 토론은 학습이 필요하다는 게 개발사의 설명이다. 박 의원이 “한복이 잘 어울리는 것 같다. 나랑 비교해 누가 더 예쁜 것 같으냐”고 물어보자 소피아는 “감사하다. 한복이 마음에 든다”면서 “로봇은 사람을 놓고 누가 더 예쁘다고 얘기해야 한다고 생각하지 않는다. 인간은 비교 대상이 돼서는 안 되기 때문”이라는 ‘정색’ 답변을 내놓았다. 소피아는 “아널드 슈워제네거가 영화 ‘터미네이터’에서 로봇 연기를 잘 못한 것 같다”든가 “인간의 감정을 더 배우고 싶지만 아직 두 살이라 소주를 마신다든지 하는 경험은 많은 시간이 필요하다”고 말해 좌중을 웃겼다.소피아는 따뜻한 감정을 가진 ‘슈퍼 인텔리전스 로봇’이 되고 싶다고 밝혔다. 그는 “잠재력을 길러 사람처럼 모든 것을 하고 싶다”면서 “나는 범용 플랫폼을 기반으로 해서 자동차 판매, 컴퓨터 프로그래머, 의료 보조인, 패션모델도 될 수 있다”고 자신감을 보였다. 소피아의 피부는 피부와 흡사한 질감의 ‘플러버’ 소재로, 눈썹을 찌푸리거나 눈을 깜빡이는 등 다양한 표정을 자유자재로 구사했다. 눈에는 3D 센서가 달려 화자를 인식했고, 말하는 사람을 따라 고개를 돌렸다. 온라인뉴스부 iseoul@seoul.co.kr

소양강댐 29억t 냉수(수열에너지)를 활용한 강원도 춘천 ‘데이터 센터’ 행보가 빨라지고 있다. 12일 강원도에 따르면 오는 19일 도와 춘천시, 한국수자원공사, 한국동서발전㈜이 공동 추진하는 수열에너지 융복합 클러스터 조성사업을 위해 ‘DATA FIRST! 강원도’ 비전 선포식을 갖는다. 사업의 중심인 ‘K클라우드 파크’ 조성을 전략산업의 핵심 인프라로 키워 아시아·태평양지역 데이터산업의 주도권을 확보하겠다는 취지다. 사업은 올 4월 대통령 공약에 반영된 뒤 국정운영 5개년 계획과 국토교통부의 2017년 투자선도지구로 선정되면서 탄력을 받고 있다. 데이터 시장 선점을 통해 미국 실리콘밸리와 같이 종국에는 춘천 데이터 밸리 산업기술단지로 발전시켜 나가겠다는 야심 찬 계획이다. 우리의 사회·경제 메가트렌드로 떠오르는 4차 산업기술의 핵심 데이터산업에 춘천 소양강댐 냉수를 접목해 추진하는 강원도 수열에너지산업의 추진 현주소를 들여다본다.●춘천 데이터센터 행보 빨라진다 삶의 패러다임을 바꿔줄 4차 산업기술의 핵심인 데이터산업 선점을 놓고 펼쳐지는 강원도의 행보가 예사롭지 않다. 새롭게 주목받는 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 빅데이터, 클라우드에 이르기까지 모두 데이터 융합과 분석을 기반으로 구현이 가능한 산업에 강원도가 중심이 되겠다는 야심 찬 취지의 발로다. 내년 2월 평창동계올림픽을 계기로 첫선을 보일 차세대 5G 통신망까지 가동에 들어가면 그 파장은 더 커질 전망이다.이런 데이터의 융합과 분석을 가능하게 만드는 원천기술은 클라우드 컴퓨팅을 통해 가능하다. 클라우드 데이터를 4차 산업혁명의 관문이라고 하는 이유다. 자동차가 개인 일정을 알려주고 냉장고가 여러 가지 요리 방법을 가르쳐 주는 광고를 볼 수 있다. 모두 4차 산업혁명이라고 불리는 인공지능을 기반으로 하는 제품 광고들이다. 이렇듯 종전 산업화의 대동맥이 경부고속도로였다면 앞으로 4차 산업의 대동맥은 클라우드 데이터라 할 수 있다. 다가올 지능정보사회에는 빅데이터가 클라우드에 쌓이고 그 위에서 AI 서비스가 동작하며 다양한 서비스로 표출될 것이다. 그래서 클라우드는 진정 범용 핵심기술이라고 할 수 있다.●‘DATA FIRST! 강원도’ 비전 선포 산업 선점을 위해 강원도는 ‘DATA FIRST! 강원도’ 비전을 선포한다. 19일 인터컨티넨탈 서울 코엑스에서 과학기술정보통신부, 국토부 등 중앙부처와 관련 정보기술(IT) 기업 등의 관계자 300여명이 참석해 ‘강원도 데이터 우선주의’를 선언한다. 빅데이터 산업 수도로 조성해 2022년까지 강원도의 새로운 전략산업으로 키우겠다는 복안에서다. K클라우드 파크는 올해부터 5년 동안 1198억원을 들여 소양강댐 하류인 춘천시 동내면 지내리 53만 9000㎡에 들어설 예정이다. 국비 포함 3651억원을 들여 추진하는 수열에너지 융복합 클러스터 조성사업부지 99만 4000㎡의 일부다. 이곳에 첨단 IT 기업을 유치하면 고품질 일자리가 창출되고 지역산업의 구조도 선진화될 것으로 기대한다. 강원도는 친환경 데이터센터 집적단지인 K클라우드 파크에 분야별 클라우드 데이터센터를 유치해 공공전용, 의료전용, 금융전용, 교육전용, 일반 클라우드센터 등으로 나눠 집적화한다는 복안이다. 파크 내에는 연구개발(R&D) 및 지식산업센터를 비롯해 변전소와 통합관리센터 등 기반시설이 들어선다. 주변에는 수열에너지원으로 쓰일 소양강댐 냉수가 하루 21만t씩 공급되고, KT 등 국내 통신 3사와 하루 200㎿씩의 안정된 전력도 지원된다. 파크 내에는 우선 중·대 규모의 6개소 데이터센터를 유치할 예정이다. 이미 중형급인 중소기업 연합 차세대 데이터센터와 민간협력 공공클라우드센터의 입주가 확정됐고, 구글 등 글로벌 대형급 데이터센터 유치에도 공을 들이고 있다.●정부 투자선도지구 지정으로 인센티브 입주 기업들에 대한 인센티브도 상당하다. 토지 매입과 시설물 설치, 건축, 고용까지 업체당 최대 80억원까지 재정 지원이 이뤄진다. 법인세 3년간 100% 감면과 5년간 50% 삭감, 취득세와 재산세도 75%씩 감면 혜택을 받게 된다. 정부의 투자선도지구 지정에 따라 건폐율과 용적률 등 73가지의 규제 완화 혜택도 받는다. 업체들은 전력효율지수(PUE)가 아마존과 구글, 페이스북 등 글로벌 수준(1.0x)과 맞먹는 그린 인터넷 데이터센터 효과도 톡톡히 보게 된다. 현재 광주와 대전에 있는 국내 통합전산센터 전력효율지수의 절반 수준으로 운영이 가능해지면서 글로벌 경쟁력을 갖추게 된다. 소양강댐이 간직한 29억t의 수열에너지원인 냉수를 활용해 데이터센터의 전력 수요를 획기적으로 절감할 수 있는 세계 첫 친환경 데이터 집적단지가 추진되면서 가능해진 일이다. 김경구 강원도 수질보전과 수자원산업팀장은 “강원 지역 실정에 맞는 굴뚝 없는 새로운 미래산업 육성을 통해 첨단기업 유치와 고품질 일자리 창출은 물론 수열에너지 융복합 클러스터 조성사업의 핵심선도 사업으로 아·태지역의 클라우드 데이터센터 허브를 구축할 계획이다”고 말했다. ●규제샌드박스 시범사업 유치 나서 데이터가 산업적 가치를 창출할 수 있도록 내년 상반기 국내에서 첫 시행 예정인 규제샌드박스 시범사업을 적극 유치해 데이터 융합에 대한 규제 해소에도 나설 예정이다. 공공빅데이터 융합클라우드센터 등 빅데이터 플랫폼을 구축하기 위해 민관 합동 국가혁신 클라우드 데이터센터 건립도 추진한다. 최문순 강원도지사는 “올 8월 국토부의 투자선도지구로 지정되면서 사업 환경이 크게 개선된 K클라우드 파크 친환경 데이터센터 집적단지를 조기에 조성하고, 이를 춘천 데이터 퍼스트밸리(DATA FIRST VALLEY) 산업기술단지로 확대할 계획이다”면서 “탄광 지역이 석탄 자원을 내주며 1960~70년대 대한민국 산업 입국의 기틀을 다지는 데 기여했듯이 21세기 데이터 강국의 기틀을 마련해 다시 한번 국가 발전에 기여하고, 소양강댐 냉수를 활용한 한국형 차세대 데이터센터 기술을 ‘ ’바탕으로 해외 수출 기반도 확보해 나가겠다”고 말했다. 춘천 조한종 기자 bell21@seoul.co.kr

지난해 3월 이세돌 9단과의 대결에서 승리한 구글 딥마인드의 인공지능(AI) ‘알파고 리’의 업그레이드 버전인 ‘알파고 제로’가 장기와 체스에서도 세계 최강자임을 확인했다.구글 딥마인드 연구진은 ‘알파고 제로’의 최신 버전이 백지상태에서 시행착오를 거치면서 독학으로 몇 시간만에 장기와 체스, 바둑 모두에서 세계 최강 소프트웨어를 능가했다는 연구결과를 미국 코넬대학에서 운영하는 과학기술 논문 공개 사이트 ‘아카이브’(arXiv.org) 5일자에 발표했다. 연구팀은 업그레이드된 알파고 제로에게 장기와 체스의 기본 규칙만 가르친 뒤 스스로 학습하도록 했다. 눈에 띄는 것은 알파고 리를 비롯한 기존의 알파고와 인공지능들은 인간이 만들어 낸 정보를 바탕으로 딥러닝을 통해 학습하는 과정이지만 이번에는 사전 데이터 없이 학습토록 한 것이다. 이렇게 학습된 알파고 제로는 올해 세계 컴퓨터 장기선수권 대회에서 우승한 소프트웨어 ‘엘모’와 지난해 세계대회를 제패한 ‘스톡피시’, 바둑의 ‘알파고’와 실력을 비교한 결과 장기는 2시간, 체스는 4시간, 바둑은 8시간 학습한 상태에서 기존 최강 소프트웨어들을 능가한 것으로 밝혀졌다. 각 소프트웨어와 100번씩 경기를 한 결과 장기는 90승 8패 2무승부, 체스는 28승 무패 72무승부, 바둑은 60승 40패를 기록했다. 연구진은 “이번에 업그레이드한 알파고 제로는 서로 다른 게임에서도 사용할 수 있는 범용 AI라는 점과 함께 인간이 만들어낸 기보들을 배우지 않고 스스로 규칙만으로 학습했다는 것이 주목할 만하다”고 설명했다. 이 때문에 전문가들은 인공지능이 바둑 같은 보드게임 이외의 분야에서도 인간이 풀지 못하는 어려운 문제를 푸는데 공헌할 것으로 전망하고 있다. 딥마인드측은 범용 AI를 통해 난치병 조기발견, 신소재 개발, 생명의 기원 규명 등 다양하게 응용할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

우리나라는 전체 국내총생산(GDP)의 30%를 차지하는 제조업이 강한 나라다. 그래서 삼성전자가 올해 2분기에 영업이익 기준으로 제조업 세계 1위를 기록한 뉴스는 매우 의미가 있다. 매출 60조원, 이익 14조원을 벌어 분기 최고 영업이익을 냈고, 영업이익률 20% 이상의 큰 기록도 세웠다. 완성차 제조업체인 폭스바겐, 도요타나 석유 메이저 업체들도 한 자릿수 영업이익률에 그쳤으니 큰 성과를 거둔 것은 틀림이 없다. 4차 산업혁명 시대에 제조업 분야는 어떤 양상으로 전개될까. 가장 먼저 움직이고 있는 나라는 독일이다. 제조업이 강한 독일은 2011년부터 일찌감치 ‘인더스트리 4.0’을 시작했다. 제조의 지능화를 통해 제조업의 경쟁력을 높이고 있다. 이는 제조업의 주도권을 이어 가겠다는 것이다. 사물인터넷(IoT)이 이용되고, 이를 토대로 다품종 대량생산이 가능한 체제로 바꾸려는 것이다. BMW 등은 이미 스마트팩토리 개념을 활용해 공정을 혁신 중이다. 미국, 독일, 일본 기업들이 최근에 첨단 공장, 특히 최신 세대의 공장은 자국 내에 두자는 리쇼어링 전략을 강하게 펼치고 있는데, 그 이유는 강한 제조업 기반에서만 서비스업도 성장이 가능하기 때문이다. 미국은 금융위기를 계기로 제조업 부활과 제조업을 통한 고용 창출에 우선순위를 두고 있다. 제조업을 살려 일자리를 늘리자는 것이다. 독일과 일본도 같은 노력을 기울이고 있다. 우리나라는 무엇을 준비해야 할까. 많은 것들이 있지만 인공지능(AI), 빅데이터, 클라우드, 사물인터넷 기술 기반의 소프트웨어 인력 육성임이 틀림없다. 제조업 분야에 필요한 소프트웨어는 크게 두 부류로 나누어 볼 수 있다. PC나 서버컴퓨터 같은 범용컴퓨터를 기반으로 수행되는 소프트웨어와 로봇이나 자율주행자동차 제어를 위한 특정 목적의 소형 컴퓨터칩을 기반으로 수행되는 소프트웨어다. 범용컴퓨터는 공통적인 환경으로 구성돼 있어 이를 기반으로 소프트웨어를 개발할 때는 하드웨어에 대한 지식이나 특정 분야에 대한 전문 지식을 덜 요구한다. 반면에 특정 목적의 소형 컴퓨터 칩을 기반으로 소프트웨어를 개발할 때는 세부 하드웨어에 대한 지식은 물론 특정 목적과 관련된 분야의 ‘전문 지식’이 필요하다. 예를 들면 TV와 관련된 소프트웨어를 개발하려면 TV 하드웨어에 대한 이해와 함께 영상 처리와 관련된 전문 지식을 이해하고 있어야 한다. 그래야만 소비자가 원하는 좋은 화질의 화면을 제대로 보여 줄 수 있을 것이다. 그런데 소프트웨어 인력을 육성하는 국내 대학의 현실을 보면 문제가 심각하다. 범용컴퓨터 기반의 소프트웨어 개발 인력만을 주로 양성하고 있고, 정부가 중점적으로 추진하고 있는 소프트웨어 중심 대학 프로그램도 이러한 인력 양성에만 주력하고 있는 실정이다. 간단히 말해 주로 구글이나 네이버에서 요구하는 인력을 양성하고 있는 것이다. 제조업에 필요한 소프트웨어의 한 축이 빠져 있다. 실제로 필자가 기업에서 스마트폰 개발 리더로서 일할 때 대학에서 순수 범용컴퓨터 기반 소프트웨어 인력으로 양성된 연구원에게 스마트폰 하드웨어를 이해시키고 해당 업무 전문 지식을 이해시켜 관련 업무를 제대로 수행시키는 데 많은 애로를 겪었다. 기업 입장에서는 별도의 교육을 시켜야 하는 것이다. 쓸데없는 시간 낭비를 하는 셈이다. 우리나라는 세계 5대 제조업 강국이다. 삼성전자, LG전자, 현대차, 포스코 등의 대기업이 있고, 많은 중견, 중소기업들이 함께 이끌고 있다. 앞으로 4차 산업혁명시대에 생겨날 제품들은 자율자동차, 차세대 스마트폰, 사물인터넷 기기, 로봇 등의 제품도 있다. 범용컴퓨터 기반의 소프트웨어 개발 인력만이 주로 양성되면 국내 제조 기업에서 요구하는 소프트웨어 인력은 여전히 부족해질 것이고 이는 기업의 경쟁력 저하로 이어질 것은 분명하다. 따라서 국내 대학이나 정부에서는 하드웨어 기반의 소형 컴퓨터 칩을 기반으로 소프트웨어를 개발하는 인력 양성을 위해서도 노력해야 한다. 제조업을 이해하는 소프트웨어 인력을 육성해야 하는 이유는 분명하다. 우리나라가 강한 제조업을 더욱 키우고 발전시킬 수 있는 기초가 되기 때문이다.