제26회 Koita기술경영인 하계포럼 - Tech강좌 [인공지능]
실세계 인공지능: 새로운 도전과 기회
컴퓨터 상자 속에 들어 있던 인공지능이 스마트폰에 탑재되어 세상을 돌아다니기 시작하였고, 스마트 스피커를 통해서 일상생활에 들어오고 있다.
실세계 인공지능이 갖는 과학기술적인 의미와 도전, 그리고 산업적, 비즈니스적인 임팩트와 새로운 기회에 대해서 논의한다.
발표_ 장병탁 서울대학교 컴퓨터공학부 석좌교수
인공지능이 체스 세계챔피언을 이긴 일이 1997년에 있었다. IBM이 만든 딥 블루(Deep Blue)와 러시아 게리 카스파로프가 펼친 세기의 대결이었다.
2011년에는 IBM의 왓슨(Watson)과 사람이 퀴즈 대결을 펼쳤고 대결에서 왓슨이 승리했다. 그리고 2016년 알파고(AlphaGo)로 이어진다.
2010년 구글이 자율주행 자동차를 만들어 시연했다. 사람의 눈과 손의 역할, 외부 환경 인식, 그 환경 안에서 주행할 수 있도록 장치들을 제어하는 것 등을 인공지능이 상당 부분 소프트웨어를 대신할 수 있는 것이다.
주변 환경의 불확실성, 복잡성, 노이즈, 변화 등이 있어서 완전 자율주행은 아직 연구 중이다. 이것이 기술적으로는 가능하나 사회적으로 받아들이기까지는 좀 더 시간이 걸릴지 모른다.
초기의 딥러닝은 박물관을 투어하는 자율주행 로봇연구에 주로 쓰였다. 2005년 무인자동차 대회가 열리면서 기술들이 적용되었고 갑자기 산업화의 길로 들어섰다. 참으로 놀라운 일이다.
딥러닝 인공지능 기술
지난 60년간 인공지능은 크게 두 가지 실험을 했다.
하나는 논리 기반으로 추론하는 전문가 시스템이다. 이것을 성공은 했지만 사람을 능가하는 수준에는 도달하지 못했다.
최근 머신러닝, 딥러닝 방식은 데이터 기반으로서 기계가 스스로 귀납적(확률적) 추론으로 답을 찾는다.
완전한 인공지능을 만들려면 이 두 가지가 결합되고, 행동이 가능해야 하며, 주변 환경에 상호작용할 수 있어야 한다.
그러려면 인지 시스템이 되어야 한다. 이러한 것을 연구하기 시작했다.
알파고는 딥러닝 기술이다. 수많은 패턴을 학습하여 스스로 성능을 향상시킨다. 알파고의 능력은 매우 훌륭하나 전체 인공지능 발전으로 보면 아직 반쪽의 기술이다.
알파고는 닫힌 세계, 즉 가상세계에서 학습(성능 향상)이 이루어진다. 다치거나 위험하지 않다.
그러나 실세계에서 배우려고 한다면 넘어지거나 깨지는 등 사고가 날 수 있다. 알파고의 바둑판을 사람이 보고 바둑돌을 놓는 것도 사람이 도와준다.
이것이 알파고의 한계이다. 지금의 로봇 기술로 알파고가 바둑돌을 정확히 놓도록 만들 수는 있다. 그러나 불확실성이 훨씬 증가한다.
알파고가 하루아침에 무너질 수 있다. 이러한 부분이 실세계와 가상세계에서 인공지능의 장점과 단점, 한계와 새로운 도전의 기회로 볼 수 있으며 좀 더 연구해야 할 부분이다.
인공지능과 4차 산업혁명
로봇, 자율주행 자동차 등 제조업과 디지털의 세계가 만나는 것이 4차 산업혁명이다.
IoT, 5G 등의 인프라가 갖춰지면 인공지능이 해야 할 일이 훨씬 더 많아진다. 많은 것들이 서비스화 된다.
가정, 병원, 공장, 물류 등에서 인공지능이 적용되며 변화가 일어나고 있다. 딥러닝이 잘하는 부분이다.
레스토랑이나 호텔에서도 기계가 서비스하며, 무인편의점 등에서도 인공지능이 활용되고 있다.
이렇듯 데이터가 많이 생성되고, 디지털화 되고, 컴퓨터가 좋아지고, 딥러닝이 분석, 추론, 예측할 수 있기에 모든 분야에서 인공지능이 스며들고 있다.