이세돌 9단이 한국 바둑 사상 네 번째로 1300승 위업을 달성했다. 이세돌은 20일 서울 성동구 한국기원에서 열린 제1회 천부배 세계프로바둑선수권대회 국내선발전 1회전에서 이영구 9단에게 승리하며 개인통산 1300승 고지에 올랐다. 1995년 7월 입단한 이세돌은 제7회 동양증권배 예선 1차전에서 최창원 5단을 상대로 프로 첫 승리를 거뒀다. 1998년 3월 25일 제10기 기성전 예선에서 100승을 기록했고, 2005년 8월 500승, 2012년 12월 1000승을 따내며 국내 여섯 번째로 1000승 클럽에 가입했다. 이세돌은 이날 기준으로 1300승 3무 553패, 승률 70.16%를 기록했다. 문경근 기자 mk5227@seoul.co.kr

2016년 3월 이세돌(35) 9단과의 대결로 세상을 떠들썩하게 만들었던 알파고는 2017년 5월 바둑계에서 은퇴했다. 중국의 1인자인 커제(21)와의 3번기에서 3승을 거둔 뒤 더이상 바둑에서 연구를 발전시켜 나갈 부분이 많지 않다는 판단에서다. 이제는 그 기술을 이용해 의료, 환경, 에너지 등 다양한 분야로 활동을 넓혀 가고 있다. 대신 구글 딥마인드는 그동안의 성과를 정리한 논문을 지난해 10월 과학 학술지 ‘네이처’에 게재했다. 뒤이어 일본에서는 소프트웨어 업체 드왕고와 도쿄대, 일본기원이 공동으로 딥젠고를 개발했다. 2017년 3월에는 일본에서 열린 ‘월드바둑챔피언십’에 도전장을 내밀며 인공지능(AI) 최초로 정식 대회에 출전하기도 했다. 박정환(25) 9단과 조치훈(62) 9단을 상대로 잇달아 승리를 거둔 뒤인 지난 4월 바둑계 은퇴를 선언했다. 현재는 줴이(絶藝·Fine Art)가 현역 최강자 자리를 차지하고 있다. 중국의 정보기술(IT) 기업인 텐센트가 개발한 줴이는 지난달 23~24일 베이징에서 열린 ‘2018 텐센트 세계인공지능 바둑대회’ 예선리그에서 7전 전승으로 1위를 차지했다. 한국의 바둑 AI 중에는 돌바람이 가장 유명하다. 또 다른 국산 바둑 AI인 바둑이는 고등과학원 계산과학부 이주영(59) 교수가 개발 중이다. 2018 텐센트 세계인공지능 바둑대회에서 3승4패를 거두며 선전했다. 한재희 기자 jh@seoul.co.kr

요즘엔 바둑 기사들이 모였다 하면 꼭 ‘엘선생’(엘프고+선생님)이 화제로 오른다. 바둑 인공지능(AI) 프로그램인 엘프고, 릴라제로 등을 통해 연구한 내용을 공유하고 있는 것이다. 모인 김에 함께 노트북을 펴고 다같이 AI에게 한 수 지도를 받기도 한다. AI를 조금이라도 빠르게 구동시키기 위해 고가 컴퓨터 구매도 서슴지 않는다. 2016년 3월 이세돌 9단과 알파고의 ‘세기의 바둑 대결’ 때는 AI의 능력에 충격을 받았다면, 2년이 흐른 지금은 이를 바둑 연구에 적극 활용하는 ‘제2의 AI 열풍’이 불고 있다.AI 바둑 프로그램이 한국 기사들 사이에 퍼지기 시작한 것은 올 초부터다. 당초에는 누구나 이용할 수 있는 ‘오픈소스’가 아니었다. 지난해 말 벨기에의 개발자 지안 카를로 파스쿠토가 릴라제로를 대중에 공개했다. 구글 딥마인드 연구자들이 지난해 10월 과학 학술지 ‘네이처’에 공개한 논문을 바탕으로 제작된 릴라제로는 초반에는 기력이 약하단 평가를 받았으나 계속 개선돼 올 초쯤에는 수준급으로 올라왔다. 뒤이어 지난 5월에는 미국 페이스북에서 개발한 엘프고가 공개되면서 프로 기사들도 이러한 AI를 이용한 학습에 눈길을 돌리기 시작했다. 국산 제품인 돌바람과 바둑이는 아직 오픈소스로 공개되지 않았다. AI 프로그램에서 바둑 기사가 화면에 돌을 놓으면 AI는 재빨리 최선의 수를 계산해 준다. 특정 지점에 착점을 할 때마다 해당 대국에서 승리할 수 있는 확률이 실시간으로 화면에 표시된다. 바둑 기사들은 연습을 하다 막히는 지점이 생길 때마다 컴퓨터를 켜고 이리저리 착점을 해 보며 AI에게 조언을 받을 수 있다. 프로 기사들이 삼삼오오 모여 공부하는 연구회에서 하던 일을 AI를 통해 처리가 가능해진 것이다. AI는 기존에 정석으로 취급받지 못했던 착수도 과감히 권하기 때문에 수읽기의 지평이 넓어지는 것 같다는 평가도 있다. 심지어 한국기원 4층에 위치한 바둑 국가대표실의 컴퓨터 3대에도 AI 프로그램이 깔려 있다. 박정상(9단) 한국 바둑 국가대표팀 코치는 “국가대표실의 컴퓨터가 본래는 인터넷 바둑을 두기 위한 것이었는데 용도가 바뀌었다”면서 “요즘은 AI를 많이 쓰기 때문에 기사들 대국의 초반 포석은 (AI가 찍어 줬던 대로) 외워서 두는 경우가 많다. 최상위 기사나 신예 기사나 초반 운영에는 서로 큰 차이가 없을 정도”라고 말했다. 손근기(5단) 한국프로바둑기사회장은 “이전에는 안 되는 것이라고 규정지었던 수를 AI가 사용하기도 한다. 좀더 다양한 방향으로 바둑을 생각해 볼 여지가 생겼다”며 “AI가 중심이 되고 있는 것도 사실이지만, 기계라도 모든 것이 맞지는 않으니 삼삼오오 모여 (AI가 가르쳐 준 수에 대해) 의논하곤 한다”고 설명했다. AI 때문에 프로 기사들 사이에 고가 컴퓨터 구매 열풍도 불고 있다. 높은 사양의 컴퓨터일수록 다양한 경우의 수를 빨리 계산해 결과 값을 내놓을 수 있어서다. 프로 기사들에게는 민감한 문제다. 한국기원 관계자는 “정상급 기사들 중 AI를 안 쓰는 사람이 거의 없다고 보면 된다”고 전했다. 결국 사실이 아닌 것으로 밝혀졌지만 56개월 연속 한국 바둑랭킹 1위를 달리고 있는 박정환(25) 9단은 최근에 1000만원짜리 컴퓨터를 구매했다는 소문까지 나돌았다. 현역 최연소 ‘입신’이자 한국 바둑의 차세대 에이스로 꼽히는 신진서(18) 9단도 하루에 수시간씩 AI 프로그램을 이용하는 것으로 알려졌다. 수요가 늘다 보니 최근엔 전문 업체까지 등장했다. AI를 구동하기에 적합한 컴퓨터를 판매하면서 엘프고, 릴라제로도 함께 깔아 준다. 제품은 성능에 따라 초급형~기업용까지 6단계로 나뉘어 있다. 가격대는 99만원~1250만원. 연산 작용에 영향을 미치는 그래픽카드(1080Ti)가 기업용에는 4개가 달려 있다. 프로 기사들은 그래픽카드가 1~2개 달린 데스크톱 컴퓨터(300만~500만원대)를 주로 구입한다. 중국에서 대국이 많은 기사는 해외에서도 쓸 수 있도록 노트북을 구비해 둔다. 기존 보유 중인 컴퓨터에 AI 프로그램만 설치하겠다면 5만~9만원으로도 가능하다. 비전문가들은 프로그램을 설치하기가 쉽지 않다. 새로운 기계에 약한 40~50대 프로 기사들은 어려움을 겪는다. 젊은 기사들은 바둑 블로그나 인터넷 커뮤니티에 올라온 설치법을 숙지해 스스로 프로그램을 내려받기도 한다. 강현우(36) 트루와이드 정보통신 팀장은 “이름을 밝힐 수는 없지만 바둑 랭킹 톱10권의 프로 기사 두 명이 컴퓨터를 구매해 갔다”며 “입단 준비 중인 연구생들이 ‘프로 기사가 많이 사용한다는 이야기를 들었다’며 구매 문의를 종종 해 오고 있다”고 말했다. AI는 한국기원 규정에도 영향을 미쳤다. 지난 3월에 열렸던 제23차 운영위원회를 통해 대국 중 휴대폰을 소지하지 못하도록 하고 있다. 몇몇 프로 기사가 대국 중 화장실에 빈번하게 드나들자 AI가 찍어 준 착수를 누군가에게 휴대폰으로 전달받는 것 아니냐는 문제 제기가 있었기 때문이다. 그래서 요즘에는 대국에 앞서 휴대폰을 제출해야만 한다. 만약 휴대폰을 가지고 있는 것이 적발되면 경고가 주어지거나 반칙패를 당하게 된다. 일각에서는 인간의 바둑이 위기에 빠졌다는 지적도 나온다. AI가 프로 기사들을 확연히 앞지르고 있기 때문이다. AI 프로그램끼리 겨루는 대회도 있는 마당에 더 기력이 약한 인간의 바둑을 대중이 봐야 할 이유가 있겠느냐는 우려가 나온다. 그러나 바둑교실을 운영하고 있는 김만수(41) 8단은 “AI의 등장으로 바둑의 위기를 이야기하는 사람도 있지만 오히려 ‘이세돌-알파고 대결’ 이후 바둑교실의 수강생들이 20~30% 늘었다. 저변이 넓어진 것이다”라며 “예전에는 몇 달만 배우고 충분하다며 그만두는 경우가 많았는데 이제는 학부모들도 바둑이 상당히 복잡하고 경우의 수가 많다는 것을 인식했다. 예전에 비해 학생들이 오랫동안 등록해 수강하는 경향이 생겼다”고 설명했다. 박정상 코치는 “AI의 바둑에서는 승리에서 오는 환희, 승부의 괴로움을 느낄 수 없다”며 “알파고가 이세돌 9단과 뒀을 때 나왔던 수가 당시에는 굉장히 센세이셔널했었는데 지금 보면 다소 평범하다. 마치 원래 인간들이 두던 감각같다. AI는 완벽한 것이 아니고 인간도 계속 그걸 마스터해 가고 있다”고 말했다. 한재희 기자 jh@seoul.co.kr

‘필요는 발명의 어머니’. 기술의 발전에 있어서 이 경구는 언제나 유효하다. 한 사회가 우선적으로 필요로 하는 분야에 사람과 기술이 집중되고, 거기에 맞춰 자본도 이동하기 마련이다. 인공지능(AI), 자율주행 등으로 대표되는 ‘4차 산업혁명’ 분야라고 해서 별반 다를 게 없다. 일본의 가장 시급한 과제는 인구 감소와 노령화, 그에 따른 사회의 축소다. 일할 사람이 부족한 노동현장, 보건의료에 대한 높은 사회적 요구 등 일본이 처한 현실에 산업혁신의 당위적 필요성이 집중된다. 그런 점에서 획기적인 의료영상 분석 기술을 개발한 벤처기업과 차세대형 무인 서비스 도입에 시동을 건 유통업체의 사례에는 일본 사회의 요구가 반영돼 있다.“질병 치료의 출발점은 빠르고 정확한 진단입니다. 이를 위해서는 컴퓨터 단층촬영(CT)이나 자기공명 영상촬영(MRI) 등의 판독·분석이 중요한데, 현재 일본의 의료현장은 이에 잘 대응하지 못하고 있습니다. 의료진이 부족한 상태에서 영상 자료들은 홍수처럼 쏟아져 나오니 감당하기가 어렵게 된 것이지요. 인공지능(AI)을 영상진단에 도입해 정확도와 효율성을 높이는 것은 그래서 필요합니다.” 지난 3일 도쿄 분쿄구의 도쿄대 혼고캠퍼스 창업플라자. 현재 일본에서 가장 주목받는 기업 중 하나인 엘픽셀(LPixel)은 이 건물 6~7층에 자리하고 있다. 창업한 지 4년밖에 안 된 이 회사는 도쿄대, 교토대, 국립암센터, 지케이의대 등 유수 의료기관은 물론이고 히타치, 캐논, 후지필름 등 대기업과도 손을 잡으며 공동연구를 진행하고 있다. 창업자 시마하라 유키(30) 대표의 얼굴에는 자신감이 넘쳤다. 그는 도쿄대 연구실 동료 2명과 함께 26세 때인 2014년 3월 이 회사를 차렸다. 엘픽셀은 뇌동맥류를 전 세계 최상위 수준의 정확도로 찾아내는 MRI 영상 분석기술을 선보여 정보기술 및 의료계에 돌풍을 일으켰다. 단 몇 초 동안의 MRI 판독만으로 뇌동맥류 가능성이 높은 부분을 콕 집어내 컴퓨터 화면에 빨간 표시로 나타낸다. 판단의 근거는 국립암연구센터 등 의료기관과의 협력을 통해 수집한 빅데이터다. 엘픽셀의 기술이 주목을 받는 것은 정확도뿐 아니라 인력난이 심각한 일본 의료계에서 상당한 규모의 의사를 새로 고용한 것과 같은 효과를 낼 수 있기 때문이다. 일본에서는 연간 약 1만 2000명이 뇌동맥류 파열에 따른 출혈로 사망하고 있다. 뇌혈관 직경이 5~7㎜인 단계부터 본격적인 뇌동맥류 치료가 필요하지만, 한정된 인력이 하나하나 영상을 판독하다 보니 시간이 오래 걸려 효율성이 크게 떨어지는 상황이다. 뇌동맥류 판독에 적용되는 것은 ‘딥러닝’이라는 AI 기술. 딥러닝은 사람의 신경회로를 모델로 한 것으로, 무수한 데이터를 분석·정렬해 정교한 결과를 도출해 낸다. 2016년 이세돌 9단에게 승리했던 바둑 AI ‘알파고’도 딥러닝을 바탕으로 개발된 것이었다. 엘픽셀은 지난해 11월 AI를 활용한 새로운 의료 영상진단 지원기술 ‘EIRL’을 발표하고, 올 연말까지 상용화를 목표로 연구를 진행 중이다. EIRL을 활용하면 뇌 MRI나 흉부 X선, 유선 MRI, 대장 내시경 등 의료영상 분석에서 정확도와 속도를 획기적으로 높일 수 있다. 시마하라 대표는 “EIRL이 본격적으로 현장에 도입되면 만성적인 인력난을 겪고 있는 진단의학 부문에 커다란 전기가 마련될 것”이라고 했다. 엘픽셀이 뇌혈관 등 분석에서 강점을 갖고 있는 것은 일본의 특수성에서 힘입은 바도 크다. 일본은 전 세계에서 뇌 MRI와 뇌 CT의 1인당 촬영 빈도가 가장 높은 나라다. 그만큼 빅데이터로 확보할 수 있는 임상 사례가 많아 기술 개발에서 유리한 위치에 있다. 엘픽셀은 세계 내시경 시장의 70%를 점유하는 올림푸스와의 협업을 통해 전자현미경 관련 기술에서도 강점을 보이고 있다. 시마하라 대표는 “잎, 줄기 등 식물 영상을 분석해 생육상태를 확인하고 병충해를 조기 진단하는 등 농업·농학 분야에도 우리 기술을 응용할 수 있다”며 “3년 내 의료용 영상해석 기술 분야에서 세계 10위권에 진입한 뒤 이를 통해 축적된 데이터를 바탕으로 인공장기 등 바이오 엔지니어링 분야로 영역을 확장할 계획”이라고 말했다. 도쿄 김태균 특파원 windsea@seoul.co.kr

포스코는 정보기술(IT)과 융·복합 기술을 기반으로 하는 스마트 시대의 도래에 적극 대처하기 위해 세계 최초로 인공지능 제철소를 구축하고 4차 산업혁명을 견인할 인재 육성에 박차를 가하고 있다. ‘스마트 포스코’로의 체제 전환을 추진하는 포스코의 스마트팩토리는 지난 50년간 축적된 현장 경험과 노하우에 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 인공지능(AI) 기술을 접목해 최적의 생산현장을 구현함으로써 최고 품질의 제품을 가장 경제적으로 생산 공급하기 위한 것이다. 이를 통해 무장애 조업체계를 실현하고, 품질 결함 요인을 사전에 파악해 불량을 최소화하는 한편 에너지 낭비를 줄이고 작업장의 위험요소를 실시간으로 파악해 안전한 생산환경을 구현하고 있다. 2016년 이세돌 9단과 알파고의 바둑 시합 이후 딥러닝을 활용해 포항제철소의 2고로 스마트화부터 본격 추진했다. 그동안 수동제어하던 것을 딥러닝, 인공지능 구현을 통해서 용광로의 노황을 자동제어하는 것이다. 올해 2월에는 포스코와 GE가 양사의 대표적인 스마트팩토리 플랫폼을 접목해 제철설비에 최적화된 하이브리드형 스마트팩토리 플랫폼을 공동개발하고 사업화를 적극 추진키로 했다. 향후 포스코는 포스코건설, 포스코에너지, 포스코ICT 등 그룹의 주력 계열사를 모두 참여시켜 스마트팩토리, 스마트 빌딩 앤드 시티, 스마트에너지 등 그룹 차원의 전체 사업 영역에 플랫폼을 구축하고 스마트솔루션 사업을 적극 발굴해 나아감으로써 궁극적으로 ‘스마트 인더스트리’를 위한 그룹 전체의 비즈니스 구조를 재편해 나갈 계획이다. 백민경 기자 white@seoul.co.kr

가면(왼쪽)을 벗었더니 환하게 웃는 박정환(오른쪽·25) 9단의 얼굴이 드러났다. 바둑 팬들은 ‘역시나, 내 그럴 줄 알았다’는 반응이었다. 56개월 연속 한국기원 랭킹 1위를 유지하고 있는 박정환 9단은 지난 14일 바둑전문 방송 K바둑에서 방영된 2017~18 SGM배 월드바둑챔피언십 복면기왕 시상식 도중 ‘다크나이트’ 가면을 벗어 스스로 정체를 공개했다. 그는 류시훈 9단과 황윈쑹 6단, 당이페이 9단, 신진서 9단, 박진솔 8단을 연달아 꺾고 우승하며 상금 1억원을 차지했다. 지난달 27일 결승 3번기 2국에서 박진솔 8단을 162수 만에 백 불계로 꺾고 대회 초대 챔프에 올랐지만 정체 공개는 시상식에서 하기로 돼 있었다. 복면기왕에 대한 관심을 며칠 더 이어 가려는 의도였지만 팬들 사이에서는 이미 ‘다크나이트’가 박정환 9단이라는 의견이 지배적이었다. 대국 스케줄과 기력을 종합적으로 고려할 때 그일 가능성이 높았기 때문이었다. 실제로 K바둑이 실시한 우승자 맞히기 이벤트 댓글에서도 절대 다수가 박 9단을 지목했다. 복면기왕까지 제패한 박정환 9단은 올해 상반기에만 9억 4500만원의 상금을 쓸어 담았다. 2016년 이세돌 9단이 기록한 역대 상반기 최고 기록인 6억 7000만원을 훌쩍 뛰어넘었다. 이세돌 9단이 2014년 세운 연간 최다 상금인 14억 1000만원 돌파도 가시권에 들어왔다. 박정환 9단은 “마지막까지 가면을 안 벗다가 지금에서야 벗어서 매우 기쁘다. 집중이 잘돼서 공식대국에서도 (가면을) 써야 하나 생각하고 있다. 앞으로도 성적으로 보답하겠다”고 소감을 밝혔다. 한재희 기자 jh@seoul.co.kr

2016년 3월 대한민국의 이세돌 9단과 구글 딥마인드 알파고의 대결이 전 세계의 뜨거운 관심 속에 펼쳐졌다. 1997년 IBM의 컴퓨터 ‘딥블루’가 체스에서 인간을 상대로 승리한 이후 바둑에서는 인공지능(AI)이 인간을 뛰어넘을 때까지 한참 걸릴 것이라 예상했다. 알파고는 이세돌을 상대로 종합전적 4대1로 승리하면서 본격적으로 4차 산업혁명 시대의 도래를 알렸다.구글의 딥마인드는 알파고를 계속 발전시켰다. 알파고 제로는 특히 눈여겨볼 만한데 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, 정책망과 가치망을 하나의 신경망으로 통일했다. 둘째, 신경망에 ‘사람을 정의하는 여러 특징’을 입력하지 않아 가이드를 정하지 않았다. 마지막으로, 바둑 규칙만 습득한 후 자체 대국을 통해 온전히 독학만으로 최고의 수준에 도달했다. 알파고 제로는 불과 36시간 만에 인간의 수준을 뛰어넘었다고 한다. 구글은 제로 버전의 출시 이후 바둑계에서 은퇴했고 현재는 그 기술을 활용해 의료, 환경, 에너지 등 다양한 사회 분야로 활동 범위를 넓혀 가고 있다. 알파고의 출현 이후 글로벌 기업 및 국가에서 바둑 AI 개발에 뛰어들었고 수많은 바둑 AI가 탄생했다. 대표적인 것이 중국 텐센트의 인공지능 줴이(絶藝·Fine Art)다. 줴이는 2018년 텐센트 세계인공지능 바둑대회 예선전을 7전 전승으로 통과해 알파고 이후 가장 강하다는 말을 증명했다. 페이스북이 개발한 엘프고(ELF open go), 벨기에의 인공지능 릴라제로(Leela zero) 등도 있다. 최근 각국 정부 및 기업이 과감한 투자를 강행하고 있지만 바둑 종주국인 대한민국이 그 중심에서 밀려나고 있다는 느낌을 지울 수가 없다. 앞서 언급한 바둑대회에서 한국의 AI는 바둑이(고등과학원), 돌바람(개인) 2개가 출전해 조별 예선전을 각각 8위와 9위로 마무리했다. 한국의 인공지능은 정부·기업 차원의 지원이 원활하지 않아 실질적인 개발이 어려운 상황이며, 이는 대한민국이 바둑 AI에서 뒤처진 결과로 이어지게 됐다. 알파고 이후 프로기사들의 훈련 방식에도 큰 변화가 있었다. 사람끼리 의견을 주고받는 방식에서 인공지능의 수와 참고도를 활용하며 훈련하는 방식으로 바뀐 것이다. 하지만 최고의 경쟁력을 가진 우리의 프로기사들은 릴라제로, 엘프고 등의 AI를 상대로 훈련할 수밖에 없다. 이는 수준 높은 바둑 AI가 국내에 없기 때문이다. 인류 역사엔 거대한 기술 발명의 순간들이 있었다. 알파고의 탄생은 첫 인터넷 홈페이지가 만들어진 1991년부터 불과 25년밖에 걸리지 않았다. 수확 가속의 법칙에 따라 시간이 지나면 많은 분야에서 AI가 인간을 뛰어넘는 성과를 보일 것이라 확신한다. 그 시기는 모든 사람의 생각보다 훨씬 빠르게 도래할 것이다. 알파고가 처음 등장했을 때 바둑인들은 바둑이 의미를 잃어버릴 것이라 우려했다. 하지만 그 후 바둑은 새로운 국면으로 접어들었다. 앞서 이야기했던 훈련 방식의 변화, 바둑의 유불리를 스코어를 통해 직관적으로 파악하게 된 것이 그렇다. 특히 바둑TV의 시청률은 알파고가 등장한 2016년에 비해 2017년 13.97% 오르며 상승곡선을 그리고 있다. 인간은 경험하지 못한 것에 두려움을 느낀다. 미국의 미래학자 레이 커즈와일은 약 2045년 전후로 AI가 인류 전체의 지능을 초월할 것이라고 주장한다. 알파고 이후 3년이 흘러 바둑계는 AI 시대에 맞춰 발전해 나갈 길을 고민하고 있다. 그 과제에는 바둑인과 정부 및 기업 등 많은 이들의 참여가 필요할 것이다.

중국을 대표하는 바둑 기사 커제 9단이 2018 러시아 월드컵에서 독일을 꺾은 한국 축구를 칭찬했다가 자국 팬들과 입씨름을 벌였다. 중국 시나스포츠에 따르면 커제 9단은 월드컵 조별리그에서 한국이 독일을 2-0으로 이긴 경기를 보고 중국판 트위터인 ‘웨이보’에 “한국은 아시아 축구의 빛”이라며 한국 축구를 옹호하는 글을 올렸다. 중국 팬들은 “한국을 칭찬하지 말라”며 반발했다. 그러자 커제 9단도 “남을 비하하지 말자”고 맞서면서 설전이 벌어졌다. 중국 팬들은 원성을 멈추지 않았다. 결국 커제 9단은 해당 글을 지웠다. 이후 커제 9단은 새로운 웨이보 계정을 열어 짧은 사과문을 올리고 논쟁을 끝냈다.올해 21살인 커제 9단은 11살에 입단해 2015년 세계대회인 백령배에서 우승하며 4단에서 9단으로 승단하며 이름을 알렸다. 온라인 바둑인 타이젬을 통해 실력을 쌓은 것으로 유명하다. 지난 2016년 이세돌 9단과 구글 딥마인드의 인공지능(AI) 알파고의 바둑 대결에 앞서 이세돌 9단의 승률을 100%로 예측하기도 했다. 커제는 지난해 5월 진화된 알파고 2.0과의 대국에서 0-3으로 완패한 뒤 눈물을 흘리기도 했다. 온라인뉴스부 iseoul@seoul.co.kr

2016년 3월 전 세계 이목이 집중됐던 알파고와 이세돌 9단의 바둑 대국을 계기로 많은 사람들이 인공지능(AI)의 놀라운 능력과 앞으로 우리 삶에 미칠 영향력에 대해 두려움마저 갖게 됐다.AI 기술은 오랫동안 인간이 지배해 온 분야에서도 인간보다 더 나은 능력을 보여 주며 4차 산업혁명을 이끌 핵심 기술로 부상하고 있다. 의료 발전에도 분명히 긍정적이고 획기적인 기여를 하리라 예상된다. 대형 병원들은 전자의무기록, 처방전달시스템, 의료영상시스템 등 다양한 전산 정보를 보유하고 있다. 딥러닝 기반 AI 기술은 이런 의료 빅데이터를 활용해 좀더 효율적으로 암을 비롯한 각종 질환을 진단, 치료, 예측하는 데 도움을 줄 수 있다. 실제로 미국 인디애나대 케이시 베넷 교수팀은 질병 진단에 AI 알고리즘을 활용하면 진단 성과는 41.9% 향상되고 의료비는 58.5% 절감된다는 연구 결과를 발표하기도 했다. 의료 AI의 잠재적 가치와 높은 시장성은 기업과 병원의 집중적인 연구와 투자로 이어지고 있다. 미국 IBM은 유명 병원들과 협력해 AI 기반 의료 솔루션을 개발하고 있고, 구글은 헬스케어 빅데이터에 투자해 알파고 기반의 딥마인드 헬스를 개발하고 있다. 애플은 병원의 환자 의료정보 수집을 위한 ‘헬스킷’과 개인 건강 관리를 위한 ‘케어킷’ 등을 출시하기도 했다. 국내에서도 스타트업 기업인 뷰노, 루닛 등이 의료영상 빅데이터를 활용한 질병진단 보조도구를 개발, 임상시험 중에 있으며 7개 병원이 IBM 왓슨을 도입해 암환자 진료에 활용하고 있다. 하지만 의료 현장에서 AI 적용의 한계점도 점차 드러나고 있다. 예를 들어 IBM 왓슨을 활용하고 있는 미국 특정 병원의 경우 암 진단 정확도가 95% 이상이라고 하지만 국내 환자에게 적용할 경우 그 정확도가 눈에 띄게 떨어지는 문제가 발생하고 있다. 이는 학습에 사용된 미국 환자 데이터 특성과 국내 환자 데이터 특성의 차이와 변수에 따른 것으로 현재의 딥러닝 기반 알고리즘이 학습된 데이터셋에서만 최적화된 결과를 나타낸다는 것을 보여 준다. 또 딥러닝 기반 AI 알고리즘은 블랙박스 형태의 학습 모델을 갖고 있어서 입력에 대해 단순히 결과만 도출할 뿐 결과에 대한 설명이나 근거를 제시하지 못하고 있다. 이 때문에 일부 국가에서는 AI 기술을 통한 진단 예측 정확도가 높더라도 결과에 대한 근거가 제시되지 않을 경우 의료 시스템 내의 의료기기로 인정하지 않는 추세를 보이기도 한다. 이 때문에 많은 연구자들이 결과에 대한 근거를 제시할 수 있는 ‘설명 가능한 AI’ 개발에 주력하고 있다. 최종적으로 의료 분야에 AI 기술이 접목된 다양한 서비스들이 성공적으로 정착하기 위해서는 몇 가지 제도적 난관들을 해결해야 한다. 우선 기존에 없던 AI 기반 의료기기들의 인허가를 위해서 제대로 된 가이드라인이 필요하다. 지난해 11월 발표된 의료 AI 허가 가이드라인과 같은 관련 가이드라인들을 정비해야 한다. 또 AI 기반 의료기기들은 임상시험까지 기존 상용화 기기에 비해 절차적으로 더 많은 시간이 소요될 가능성이 높다. 또 어렵게 인허가 승인을 받고 건강보험 급여가 적용된다 할지라도 의료수가가 낮게 책정될 우려도 있다. 이는 결국 새로운 의료 AI 기술에 대한 투자나 연구 의욕을 꺾는 결과로 이어질 수 있다. 따라서 AI 의료의 무한한 잠재력을 현실화하고 관련 산업 생태계 조성을 돕기 위해서는 새로운 AI 기반 기기들에 대한 인허가와 보험 급여 적용이 신속하게 이뤄질 수 있도록 절차나 제도 개선이 필요하며 한시적으로나마 적정한 의료수가가 보장돼야 할 것이다.

2016년 3월 이세돌 9단과 바둑 대국에서 압승을 거둬 전 세계를 놀라게 한 알파고를 개발한 구글 딥마인드가 이번에는 스스로 학습해 공간을 인식할 수 있는 시각 인공지능을 개발했다. 알파고의 아버지 데미스 허사비스를 포함한 구글 딥마인드 연구진이 2차원 사진으로 기계학습을 거친 뒤 물체가 다른 각도에서는 어떻게 보이는지를 예측하고 판단할 수 있는 공간인식 인공지능(AI)을 개발하고 세계적인 과학저널 ‘사이언스’ 15일자에 발표했다. 구글 딥마인드는 이세돌 9단과 격돌한 ‘알파고 리’ 이후 ‘알파고 마스터’를 거쳐 지난해 10월 바둑 AI 최종 진화형인 ‘알파고 제로’를 공개했다. 또 지난달 초에는 인간 뇌에서 공간을 인식하는 격자세포를 흉내 낸 ‘내비게이션 AI’를 개발해 세계적인 과학저널 ‘네이처’에 공개한 바 있다. 연구팀은 알파고나 내비게이션 AI처럼 기계학습을 통해 공간인식 시각 인공지능을 만들었다. 연구팀은 ‘GQN’이라는 이름이 붙은 인공지능에 2차원 평면으로 찍힌 도형 사진을 여러 장 보여 주면서 AI 스스로 학습하도록 했다. GQN은 카메라나 외부 기기를 통해 입력된 장면들을 합성해 새로운 각도의 영상을 만들어 내는 것이 아니라 기계학습으로 스스로 다른 각도의 영상을 예측하는 것이다. 알리 에슬라미 딥마인드 연구원은 “이번에 개발한 시각 AI는 물리적으로 구현해 낼 수 없는 부분에 대한 영상처리가 가능하기 때문에 가상·증강현실(AR·VR) 기술을 더 현실적으로 구현하는 데 활용될 수 있다”며 “또 인간형 로봇의 눈, 스스로 위험과 상황을 판단하는 산업용 로봇팔에도 활용될 수 있을 것”이라고 설명했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

2016년 3월 이세돌 9단과 바둑 대국에서 압승을 거둬 전 세계를 놀라게 한 알파고를 개발한 구글 딥마인드가 이번에는 스스로 학습해 공간을 인식할 수 있는 시각 인공지능을 개발했다. 알파고의 아버지 데미스 허사비스를 포함한 구글 딥마인드 연구진이 2차원 사진으로 기계학습을 거친 뒤 물체가 다른 각도에서는 어떻게 보이는지를 예측하고 판단할 수 있는 공간인식 인공지능(AI)을 개발하고 세계적인 과학저널 ‘사이언스’ 15일자에 발표했다. 구글 딥마인드는 이세돌 9단과 격돌한 ‘알파고 리’ 이후 ‘알파고 마스터’를 거쳐 지난해 10월 바둑 AI 최종 진화형인 ‘알파고 제로’를 공개했다. 또 지난달 초에는 인간 뇌에서 공간을 인식하는 격자세포를 흉내 낸 ‘내비게이션 AI’를 개발해 세계적인 과학저널 ‘네이처’에 공개한 바 있다. 연구팀은 알파고나 내비게이션 AI처럼 기계학습을 통해 공간인식 시각 인공지능을 만들었다. 연구팀은 ‘GQN’이라는 이름이 붙은 인공지능에 2차원 평면으로 찍힌 도형 사진을 여러 장 보여 주면서 AI 스스로 학습하도록 했다. GQN은 카메라나 외부 기기를 통해 입력된 장면들을 합성해 새로운 각도의 영상을 만들어 내는 것이 아니라 기계학습으로 스스로 다른 각도의 영상을 예측하는 것이다. 알리 에슬라미 딥마인드 연구원은 “이번에 개발한 시각 AI는 물리적으로 구현해 낼 수 없는 부분에 대한 영상처리가 가능하기 때문에 가상·증강현실(AR·VR) 기술을 더 현실적으로 구현하는 데 활용될 수 있다”며 “또 인간형 로봇의 눈, 스스로 위험과 상황을 판단하는 산업용 로봇팔에도 활용될 수 있을 것”이라고 설명했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

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

“대회 늘어 후배들도 달성하길 바라” ‘반상의 신사’ 조한승(36) 9단이 국내 아홉 번째로 통산 1000승 클럽에 가입했다.25일 한국기원은 조한승 9단이 제5기 전남도 국수산맥 국내프로 토너먼트 예선 2회전(24일)에서 한상훈(30) 8단에게 승리하며 개인 통산 1000번째 승리를 채웠다. 1995년 7월 입단 이후 22년 10개월 만에 쌓아 올린 금자탑이다. 조한승에 앞서 통산 1000승을 달성한 기사는 조훈현 9단(1949승), 이창호 9단(1743승), 서봉수 9단(1641승), 이세돌 9단(1290승), 유창혁 9단(1251승), 최철한 9단(1118승), 서능욱 9단(1071승), 목진석 9단(1054승)을 비롯해 8명뿐이었다. 여성 기사 중에는 박지은(35) 9단과 조혜연(33) 9단만이 마의 1000승 고지를 넘겼다. 조한승 9단은 입단 4개월 만에 제19기 국기전 예선 1차전에서 고 강문철 3단을 꺾고 프로 데뷔 첫 승을 낚았다. 1998년 8월에 100승, 2003년 7월 500승을 채우고 2015년 8월 삼성화재배 예선에서 천스위안 9단에게 승리하며 900승을 달성했다. 통산 1000승째를 달성한 지난 24일 기준으로 조한승 9단은 1000승 497패, 승률 66.8%를 기록 중이다. 조한승 9단은 “꾸준히 정진한 결과가 1000승까지 이른 것 같아 기쁘다. 대회가 많이 늘어나서 다른 후배들도 1000승 클럽에 가입했으면 좋겠다”고 소감을 밝혔다. 한재희 기자 jh@seoul.co.kr

두 달 전 상가에서 만난 한 전직 고위공직자가 “앞으로 우리 자식 세대들은 중국인들 발마사지나 하면서 살지도 모르겠다”고 말했다. 중국이 막강한 자본과 풍부한 인재풀을 기반으로 우리의 첨단기술을 맹추격하면서 핵심 산업에서 양국 격차가 점점 좁혀지고 있지만 우리의 미래는 불투명해 보인다는 얘기다. 경제 전문가가 아닌데도 그런 걱정을 할 정도로 이제 중국의 위협은 현실로 다가온다. 지난달 마윈 알리바바그룹 회장이 반도체 제조업에 뛰어든다고 선언한 것도 그런 사례 중 하나다. 중국 정부가 2014년 1차 반도체 투자 펀드(약 24조원)를 조성한 데 이어 최근 약 51조원 규모의 펀드를 추가 조성하기로 한 것도 중국의 반도체 굴기의 강력한 의지 표명이다. 4차 산업혁명의 요체인 인공지능(AI) 분야에서도 중국에 밀릴 것이라는 얘기도 들린다. 선제투자를 많이 한 데다 최근 10년 AI 논문 수만 봐도 중국이 선두를 달린다. 앞으로 3년간 10만명의 AI 인재 육성책까지 나왔다. 5년 뒤 최강 미국을 따라잡겠다는 계획을 착착 진행 중이다. 어디 그뿐인가. 정치·경제·군사 등 모든 분야에서 중국의 입지가 탄탄하다. 향후 수십년 동안 벌어질지도 모를 에너지 전쟁에서 이기기 위해 천연자원 확보에도 사활을 걸 만큼 미래 지향적 행보를 하고 있다. 그러니 1972년 닉슨·마오쩌둥 회담 이후 중국이 개방 경제의 길을 가도록 경제·군사적 지원 등을 아끼지 않았던 미국마저도 이제는 중국을 견제하기에 이르렀다. 지난달 미국이 중국의 통신 제조업체 ZTE에 대해 앞으로 7년간 미국 기업과의 거래 금지령을 내린 것도 이란·북한에 대한 수출 금지령을 위반했다는 게 표면적 이유이나 실상은 중국의 5세대 통신(5G) 경쟁력을 의식한 미국의 견제구다. 아예 중국이 더이상 치고 오지 못하도록 싹을 자르겠다는 심사다. 1975년 1인당 평균 소득이 세계에서 가장 낮은 나라에 속했던 중국이 어떻게 미국과 맞짱을 뜰 정도로 급부상했을까. 마이클 필스버리는 저서 ‘백년의 마라톤’에서 “중국의 경제 기적은 마오쩌둥과 덩샤오핑, 시진핑 등 그의 후계자들이 아편전쟁에서 패했던 치욕을 잊지 않고 서구 열강을 꺾어 다시 세계를 지배하겠다는 ‘백년 마라톤 대장정’에 기인한다”고 했다. 필스버리는 닉슨부터 오바마 대통령까지 역대 미국 대통령의 대중국 외교 전략을 자문했던 중국 전문가다. 그는 중국은 중화인민공화국을 설립한 1949년부터 100년이 되는 2049년까지 미국을 무너뜨려 세계 패권을 거머쥐겠다는 원대한 계획 아래 치밀한 행보를 해 왔다고 했다. 우리나라도 경제 기적을 이루긴 했어도 선진국에 진입하지 못한 채 이제 중국에 쫓기는 신세가 됐다. 수출 효자인 반도체도 수입국인 중국이 자국산 반도체 양산 체제에 들어가면 당장 우리 반도체 산업은 물론 경제 전반에 타격을 줄 것이다. 반도체 이후 미래의 먹거리가 보이지 않는다는 경고음이 울린 지 오래지만 아직도 ‘포스트 반도체’가 안 보인다. 중국처럼 원대한 꿈과 비전을 갖고 멀리 내다보는 정책을 펴야 하는데 정권이 바뀔 때마다 근시안적 땜질식 처방만 난무한다. AI 기술의 선점을 위해 미국·중국 등이 한창 열을 올릴 때 뒷짐 지고 있다가 2016년 이세돌과 알파고의 바둑대전을 보고서야 뒤늦게 AI 대책들을 쏟아내는 식이다. 최근 정부가 AI 연구개발(R&D)에 5년간 2조여원을 투입한다고 밝혔지만 지난 정부가 내놓은 재탕을 넘어서지 못한다. 선도자의 자세는 보이지 않고 빠른 추격자의 모습만 있다. 정권과 관계없이 긴 호흡으로 국가 발전을 위한 정교한 로드맵을 만들어 흔들리지 않고 매진해도 경쟁국을 따라잡기 어려운 상황이다. 그러나 정권 5년마다 제각각 새 역점 사업들을 내놓으면 관료들은 새 사업에 앞장서고, 정부 출연연구기관 역시 일사불란하게 발맞춘다. 다른 나라보다 한 박자 늦은 정책들이 나올 수밖에 없다. 심지어 엄청난 예산을 쏟아붓는 국가 연구개발도 정권 따라 춤을 춘다. 이제 우리도 중국처럼 100년은 아니더라도 적어도 10, 20년 앞이라도 내다보고 국가를 운영해야 한다. bori@seoul.co.kr

신진서(18) 9단이 18일 서울 성동구 한국기원 바둑TV스튜디오에서 열린 ‘제23기 GS칼텍스배 프로기전’ 결승 5번기 최종 5국에서 ‘베테랑’ 이세돌(35) 9단을 278수 만에 백 불계로 꺾고 합계 3승2패로 우승컵을 들어올렸다. 이번 대국은 모두 백을 쥔 기사가 불계로 승리하는 기록을 세웠다. 우승 상금 7000만원, 준우승 상금은 1500만원이다.

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.

최근 학계의 가장 큰 이슈는 인공지능(AI)이다. 4차 산업이 강조되면서 기계학습, 심화학습, 신경망 구조 등에 다양한 방법론을 연구하고 있다. 컴퓨터 등 공학 분야만의 얘기가 아니다. 의학, 사회과학, 예술, 문화 등 모든 분야에서 가히 열풍이라 할 수 있다.# 연구 주체 학교→기업으로… 논문도 구글 최다 이런 추세에서 재미있는 점은 연구 주체가 학교에서 기업으로 일부 이동했다는 점이다. 과거에는 대다수 논문이 학교를 중심으로 저술됐다면 최근에는 기업이 중심이 되는 경우가 많다. 머신러닝 분야에서 가장 권위있는 학회인 신경정보처리시스템학회(NIPS)나 머신러닝국제학회(ICML) 등은 이미 글로벌 기업들의 경쟁의 장이 됐다. 지난해 두 학회에서 가장 많은 논문을 발표한 기관은 구글이었다. 전체 논문 중 구글, 마이크로소프트, 페이스북 등 기업이 차지하는 비중이 25%에 달한다. 이 외에 전통적으로 유명한 학회지에도 머신러닝과 딥러닝 관련 논문이 끊임없이 실리고 있다. 예를 들어 이세돌 프로와 바둑 대결로 유명한 ‘알파고’의 창시자이자, 구글 자회사 딥마인드 소속 데미스 허사비스도 가장 유명한 학술지 중 하나인 ‘네이처’에 관련 논문을 게재한 바 있다. 훌륭한 연구자를 영입한 글로벌 기업들이 우수한 연구 결과를 내는 것이 당연하다고 볼 수도 있다. 하지만 우수 인력을 확보한 배경에는 기업들이 다양한 연구를 시도할 수 있는 방대한 데이터를 축적했다는 점도 작용했을 것이다. 아마존, 구글, 애플 등은 클라우드 서비스 등 데이터 관리 및 관련 서비스에 온 힘을 기울이고 있다. 데이터는 전통적 생산요소인 노동이나 자본과 달리 쌓이면 쌓일수록 더 강력한 힘을 발휘한다. 네트워크 효과다. 시장을 선점하는 자가 시장을 독점할 가능성이 크다. 그래서 경쟁은 더욱 치열하다. # 판 커진 데이터 시장… 개인 권리·독점권 논의도 이런 배경을 현재 상황에 대입해 보면 왜 기업이 연구 분야에서 부각되고 있는지 짐작할 수 있다. 전통적으로 학계에서의 연구는 정부의 행정자료를 기반으로 하는 경우가 많았다. 정부보다 방대한 자료를 보유한 곳은 거의 없었다. 정부가 보유한 자료는 자료의 사적 이용 금지라는 조건하에 연구 목적으로만 학자에게 열람이 허용됐다. 정부는 국민 사생활 보호와 공공성 확대, 연구자는 우수한 연구 결과 생산 등 각자의 목적을 추구했다. 하지만 이제는 정부가 축적하는 자료 이상으로 기업이 축적하는 자료가 많아지고 있다. 그 자료는 기업 내부의 다양한 목적으로 활용될 수 있다. 자료 사용에 있어 정부보다 자유롭다고 할 수 있다. 그렇다면 과연 기업들이 축적한 정보가 한 기업의 수익 활동만을 위해서 활용되는 것이 타당한 것인지, 그 정보를 취득하고 사용함에 있어서 정보 제공자의 의도에 맞게 운영되고 있는지 등도 논의해 볼 필요가 있다. 구슬이 서말이라도 꿰어야 보배라는 말처럼 파편화된 개인의 정보를 모아서 활용하는 것은 기업의 능력이다. 하지만 그렇게 얻은 정보를 그 기업이 독점적으로 활용하는 것은 보다 철학적인 문제다. 과거 2~3차 산업 시대에는 회사 수익이 자본을 공급한 주주의 몫인지, 노동력 등을 제공하는 이해관계자의 몫인지가 논쟁거리였다면 4차 산업 시대에는 정보 제공자인 개인의 권리에 대해 진지하게 고민해 볼 필요가 있다. # 한국도 ‘공공 빅데이터 센터’로 효율성 키워야 ‘공공 빅데이터 센터’ 설립을 통한 데이터 규제 해소는 이번 정부의 공약 중 하나다. 또한 일부 언론에 따르면 문재인 대통령이 지난 2월 울산과학기술원(UNIST) 창업가 간담회에서 데이터 접근성을 확대해 공공성을 증진할 필요성을 언급했다고 한다. 이를 통해 4차 산업의 주요 자원인 정보를 효율적으로 활용하는 계기를 마련하고 우리 사회에 긍정적인 파급 효과가 있길 기대한다.

1990~2000년대 초반 한국 바둑의 기세는 대단했다. ‘세계 최강’ 일본 바둑은 두 수 아래로 여기던 한국 바둑에 연거푸 깨진 뒤 지금도 충격에서 헤어나지 못하고 변방에 머물렀다. ‘4인방’ 조훈현·서봉수·유창혁·이창호 9단이 4년에 한 번씩 열려 ‘바둑 올림픽’으로 불리는 잉창치배(우승 상금 40만 달러) 대회를 차례로 우승한 것은 화룡점정이었다. 달도 차면 기운다던가. 10여년 전부터 ‘타도 한국’을 기치로 기사 육성에 나선 중국의 ‘인해전술’에 밀려 한국 바둑의 위상은 시나브로 쪼그라들었다. 지난해엔 세계 대회 무관이라는 수모까지 당했다. 그러나 올해 들어 세계 바둑 지형에 변화의 조짐이 보이고 있다. 크고 작은 9개의 세계 대회에서 한국이 7회나 우승했다. ‘신(新) 4인방’ 박정환(25)·김지석(29)·이세돌(35) 9단, 신진서(18) 8단의 활약이 컸다. 한국 바둑에 ‘제2의 전성기’가 도래한 것 아니냐는 목소리에 힘이 실린다.●5년 만에 되찾은 국가대항전 ‘농심신라면배’ 한국 바둑의 힘을 상징적으로 보여 준 게 ‘반상의 국가 대항전’ 농심 신라면배 우승이다. 2013년 우승 이후 중국에 내리 4연패를 내준 뒤 5년 만에 어렵게 되찾았다. 농심신라면배는 한·중·일 각각 5명의 기사들이 출전해 지면 탈락하는 ‘연승전’ 방식이다.한국 첫 번째 주자로 나선 신민준(19) 7단이 ‘대형 사고’를 쳤다. 신 7단은 중국 판팅위(22) 9단을 시작으로 일본 위정치(23) 7단, 백령배 우승자 저우루이양(27·중국) 9단, 일본 신인왕 출신의 쉬자위안(21) 7단, 백령배 챔피언 천야오예(29·중국) 9단, 일본 기성전에서 5차례 우승을 차지한 야마시타 게이고(40) 9단 등 중·일 최정상급 기사 6명을 연파했다. 농심신라면배에서 이창호(43)·강동윤(29) 9단이 보유한 한국 선수 연승(5연승) 기록을 갈아치우며 농심신라면배 우승에 한 발짝 더 다가섰다.그러나 중국도 만만찮았다. 당이페이(24) 9단 역시 한·일 초일류기사 5명을 집으로 돌려보냈다. 결국 한국(김지석·박정환)과 중국(당이페이·커제)이 각각 2명씩 남은 가운데 진검승부를 펼쳤다.한국에서는 ‘특급 소방수’ 김지석 9단이 네 번째 주자로 등판했다. 신진서 8단의 패배에 이어 그마저 진다면 분위기가 중국에 완전히 넘어갈 수 있는 상황이었다. 그는 패색이 짙었던 형국에서 ‘팻감 묘수’를 짜내 극적으로 당이페이 9단에게 반집 역전승을 거뒀다. 중국 측 검토실에서는 대국 중반까지 당이페이 9단의 6연승을 낙관하고 있었다. 그러나 종반에 접어들면서 반집 싸움으로 격차가 크게 좁혀지자 떠들썩했던 검토실이 뒤죽은 듯 조용했고, 김 9단이 좌하변에서 팻감을 늘리는 묘수를 선보이자 탄식이 터져 나왔다. 김 9단은 기세를 몰아 ‘중국 최강’ 커제(21) 9단과의 대결에서도 끈기와 투혼을 발휘했다. 초·중반 형세는 비세였다. 커제 9단이 흑 대마를 잡고 ‘언제 돌을 던질래’라고 시위할 정도였다. 인터넷 실시간 스코어에선 15%대85%로 커제의 승리를 당연시했다. 그러나 김 9단은 포기하지 않고 커제 9단의 강수를 물고 늘어져 기어이 흑으로 불계승을 일궈 냈다. 백을 잡고 연승가도를 달렸던 커제 9단에게는 충격적인 패배였다. 김 9단은 “약속대로 농심신라면배에서 (제가) 우승을 결정지어 매우 기쁘다”며 웃었다. 또 한번 중국의 충격적인 패배는 지난 1월 진리배 한·중 바둑리그 우승팀 대항전이었다. 한국 바둑리그 우승팀 ‘정관장 황진단’은 전력상 열세라는 예상을 깨고 중국 갑조리그 1위 ‘중신 베이징’과의 대결에서 승리했다. 특히 베테랑 이창호 9단이 옛 기량을 뽐내며 2승을 거두자 중국 관계자들은 입을 다물지 못했다. ●쑥쑥 크는 박정환… 뚝뚝 떨어지는 커제 골프, 테니스와 달리 바둑에서는 공식적으로 세계 랭킹을 매기지 않는다. 다들 자국 리그에서만 순위를 부여하고 있다. 하지만 눈에 보이지 않는 룰은 있다. 전성기 때의 이창호 9단에게는 한국 1위이자 세계 1위로 인정했다. 지난해는 중국 1위 커제 9단이 ‘세계 최고수’로 인정받는 분위기였다. 그러나 최근엔 달라졌다. 박정환 9단의 상승세가 가파른 반면 커제 9단의 승률은 뚝뚝 떨어지면서 이젠 엇갈린 의견이 나오고 있다. 특히 세계 대회에서 커제 9단의 활약이 미미했다. 지난 1월 ‘해비치 이세돌 VS 커제 바둑대국’에서 이세돌 9단은 ‘천적’ 커제 9단을 오랜만에 이겼다. 형식은 초청 대국이었지만 인공지능(AI) ‘알파고’와 맞섰던 두 기사여서 자존심 싸움이 열기를 뿜었다. 박정환 9단도 올해 커제 9단과의 두 차례 맞대결에서 모두 승리했다. 지난 2월엔 ‘2018 CCTV 하세배 한·중·일 바둑쟁탈전’ 결승에서 백으로 불계승을 거뒀고, 지난달 월드바둑챔피언십 준결승에서도 130수 만에 백 불계승을 일궜다. 박 9단은 “커제 9단이 치명적인 실수를 했다”고 말했지만 커제 9단을 연파한 것은 적지 않은 의미를 담고 있다. 박 9단은 커제 9단과의 상대 전적에서도 8승 6패로 앞서고 있다. 김지석 9단도 농심신라면배에서 커제 9단에 승리한 뒤 “1인자이며 훌륭한 기사이지만 특별하다고 생각하지 않는다”고 말해 자신감을 내보였다. 상대 전적은 4승2패로 김 9단이 좋다. 커제 9단과 달리 ‘한국 1위’ 박 9단은 연일 승승장구하고 있다. 지난 1월 몽백합배 세계바둑오픈전에서 박영훈(33) 9단을 꺾고 우승해 세계 기전 무관에서 탈출했다. 이어 월드바둑챔피언십과 CCTV 하세배 한·중·일 바둑쟁탈전에서도 우승 트로피를 수확했다. ●한국, 세계 기전 강세 이어가 최근 진행되는 세계 기전에서도 한국의 강세가 이어지고 있다. 제12회 춘란배 세계바둑선수권에서도 한국은 박정환·김지석·박영훈 9단이 8강에 진출했다. 김 9단은 LG배 기왕전 챔피언 중국의 셰얼하오 9단을 만나 또 한번의 묘수를 찾아내 백 불계승을 거뒀다. 김 9단은 이번 대회까지 4년 연속 8강에 진출해 올해는 일을 내겠다고 벼르고 있다. 박정환 9단도 중국의 펑리야오(26) 6단을 손쉽게 물리치고 3년 연속 8강에 올랐다. 박영훈 9단은 중국 롄사오(24) 9단을 상대로 극적인 반집승을 거뒀다. 앞서 16강에 진출한 한국 기사 4명 중 강동윤 9단만이 커제 9단에게 패해 8강에 오르지 못했다. 일본 기사들의 전원 탈락으로 8강 대결도 한·중 기사로 압축됐다. 특히 김 9단과 커제 9단의 ‘빅매치’가 예정돼 또 한번 세계 바둑팬들을 벌써부터 흥분케 하고 있다. 김경두 기자 golders@seoul.co.kr

수천 년 된 바둑은 361개 위치에 돌을 놓는 비교적 단순한 게임임에도 불구하고 경우의 수가 너무나 커서 단 한 번도 똑같이 놓인 바둑 경기가 없었다고 한다. 경우의 수를 나타내는 171자리의 숫자가 정확히 계산된 것도 2016년의 일이다. 우주에 있는 원자의 숫자가 대략 80자리 수라고 한다.그런데 2016년 초 인공지능(AI) ‘알파고’가 이세돌 9단에게 이기는 장면을 보고 사람들이 충격을 받았다. 알파고는 그 이전까지 기보들을 학습해 확률적으로 어떤 수가 유리할 것인가를 계산할 수 있어 이런 성과를 얻었던 것이다. 2017년에는 간단한 규칙만 알고 혼자 바둑을 연습한 알파고 제로가 이제는 어느 누구도 당할 수 없는 실력을 갖추게 되었다.AI가 가지고 올 미래의 그림에는 인간을 넘어선 AI의 도움을 받아 놀랍게 발전할 사회와 인간통제를 벗어나 버린 AI에 의한 디스토피아가 마구 혼재되어 있다. 실제로 많은 직업군이 재편되는 과정에서 크게 도움을 받을 사회도 있을 것이나, 완전히 낙오되는 곳도 나올 것이 분명하다. 이런 변화는 과거 여러 차례의 산업혁명에 비해서 훨씬 더 빠르고 광범위하게 나타날 것이 분명하다. 사실 물리학에서는 AI의 도움을 받아 연구를 한 지가 꽤 됐다. 입자물리학에서는 양성자끼리 충돌하는 ‘미니 빅뱅’ 결과로 만들어지는 수많은 입자들을 추적해야 하는데, 연간 30페타바이트(PB)라는 엄청난 데이터 속에 들어 있는 새로운 현상의 발견은 쉽지 않다. 조만간 업그레이드될 거대 강입자 충돌장치(LHC)는 현재보다 수십 배 많은 데이터 처리를 요구하고 있다. 1년 정도 걸리던 데이터 분석이 수십 년 걸릴 수 있다는 이야기다. 이렇게 되면 새로운 실험을 할 수 없게 된다. 그래서 몇 년 전부터 물리학자와 데이터과학자들은 이런 문제의 해결을 함께 고민하기 시작했다. 필자는 물리학 연구의 중요한 도구로 자리잡은 딥러닝 기초를 물리학과 학생들에게 강의하고 있다. 90년 전 확립된 양자역학이나 100년 전 완성된 상대성이론을 강의하는 것과는 달리 나 스스로도 매일 공부하며 강의준비를 하고 있다. 앞으로 완전히 바뀐 세상에서 살아야 할 학생들에게 AI는 컴퓨터가 대중화되기 시작한 30년 전 전산물리학이란 과목이 새로 만들어져 물리학의 중요 도구로 쓰인 것과 같아질 것이다. 100년 전 만들어진 물리학의 포근함에 안주하지 않는 것이 현대 물리학의 당면 과제다. 열기관에 의한 1차 산업혁명, 전자기학에 의한 2차 산업혁명, 컴퓨터와 인터넷에 의한 3차 산업혁명에 이어 4차 산업혁명에서도 물리학이 어떻게 주도적인 역할을 할 것인가를 고민해야 한다. 어쩌면 가장 정확한 빅데이터를 생산하는 물리학 실험실과 AI의 작동원리를 이해할 수 있는 이론물리학에 혁신적 발전이 도래할 수도 있을 것이다. 물리학을 교육하고 연구하는 방식이 AI 발전에 따라 크게 달라질 것이다. 변화의 조짐은 우리나라를 제외한 다른 나라들에서는 눈에 띄게 보인다. 중국에서는 지난해부터 ‘AI 굴기’를 선언하고 2030년까지 세계 최강 AI 기술보유 국가가 되겠다고 선언했다. 가장 많은 데이터를 생산해 내는 중국으로서는 이런 도전이 빈말이 아닐 수 있다. 연간 6조원씩 투자를 하겠다고도 밝히고 있다. 2017년에는 2016년에 비해 10배 많은 투자를 했다. 그리고 기초과학에서도 세계 최고를 지향하고 있다. 지난 20년간 전자·통신산업에서 가장 놀라운 성장을 했던 한국에선 세계의 이런 변화와 비교해 이상하리만큼 비전 제시가 없다. 교육부에서 시대 흐름에 맞게 투자하는 흔적을 발견할 수 없고, 구태의연한 대학입시제도 변화에만 온 에너지를 쏟아붓고 있다. 정부에 산적한 숙제들이 많기는 하지만 미래에 대한 비전과 적절한 투자도 반드시 필요하다. 꼭 재원이 필요한 것만이 아닐 것이다. 비전 제시가 더 중요하다.

직원 대신 AI가 불길온도 체크 ‘파이넥스 공법’ 등 혁신 이끌어 ‘스마트X’ 프로젝트도 이목집중지난달 31일 오전 포스코 경북 포항제철소 제2고로. 아직 쌀쌀한 날씨였지만 고로(高爐) 쪽으로 다가가니 더운 김이 확 뿜어져 나왔다. 철광석 등을 녹여 쇳물로 만드는 용광로는 높이가 100m나 돼 고로라고 불린다. 쇳물이 나오는 출선구를 들여다보니 1500도가 넘는, 불 같기도 하고 물 같기도 한 쇳물이 밝은 빛을 띠고 흐르고 있었다. 1년 반 전까지만 해도 두 시간에 한 번씩 직원이 펄펄 끓는 열기에 온도계를 넣고 온도를 쟀다. 품질 관리를 위해 불길 온도를 맞춰야 해서다. 하지만 지금은 내부 센서와 인공지능(AI)이 그 일을 대신한다. 이런 스마트 공정 덕분에 지난해 제2고로 철 생산량은 전년보다 4~5% 개선됐다. 다른 스마트 공정까지 합치면 연료비도 600억원 줄었다. 손기완 제선부 팀장은 “2년 전 이세돌 9단이 바둑 AI인 알파고에 패했을 때 이대로 머물러 있어선 안 되겠다는 생각에 도입했다”고 말했다. 1973년 고로에서 첫 쇳물을 뽑아낼 때만 해도 상상조차 못했던 ‘풍경’이다. 그사이 포스코의 철강 생산량은 44만 9000t에서 지난해 3720만t으로 약 80배 늘었다. 이 가운데 900여만t은 고부가가치 상품인 자동차용 강판이다. 세계 자동차 10대 중 1대는 포스코 강판을 쓴다. 근대식 용광로를 대체한 ‘파이넥스 공법’(포스코가 자체 개발한 쇳물 추출 공정)으로 일대 변화를 가져왔듯이 포스코는 또 하나의 획기적인 실험을 하고 있다. 모든 사업 분야에 AI와 빅데이터를 접목해 생산성을 높이는 이른바 ‘스마트X’ 프로젝트다. 자동차 강판 생산의 핵심 기술인 용융아연도금(CGL)을 AI로 정밀하게 제어해 편차를 대폭 줄이는 기술도 적용 중이다. 최근에는 포스프레임이라는 스마트팩토리 고유 플랫폼을 구축해 세계 철강산업의 스마트화를 이끌고 있다. 애플, 페이스북의 사옥을 시공해 주목받은 미국 DPR건설과 손잡고 가상공간에서 설계와 공사 관리를 지원하는 스마트 컨스트럭션 솔루션도 국내 건설시장에 공급할 계획이다. 포항 백민경 기자 white@seoul.co.kr