페이스북 저커버그에게 듣는 인공지능 이야기

요즘 인공지능에 대한 대중들의 관심이 지속적으로 늘어나고 있다. 많은 글로벌 기업들은 인공지능에 대한 생태계 구축 및 관련 된 연구와 특허도 계속 늘어나고 있다.

그 중에서도 최근의 흥미로운 이슈로 구글 자회사 딥마인드가 개발한 바둑프로그램 ‘알파고(AlphGo)’가 유럽 바둑챔피언에 오른 중국 출신 프로기사 판후이(2단)을 이겼고, 올해 3월 서울에서 세계 바둑의 최정상인 한국의 이세돌 기사와 대결을 벌인다고 한다.

우리가 기계와 인간의 바둑대결에 관심을 가지게 되는 것은 바둑은 장기와 달리 수많은 경우의 수로 인하여 인간의 두뇌능력에 어느 정도 다가왔는지 판단할 수 있는 기준이 되기도 한다.
 
그동안 인공지능에 대한 개념의 발전은 1942년대 맥컬록-피츠의 인공신경망 관련 논문을 비롯해 베이지안 네트워크, 의사결정나무, 서포트 벡터머신 등의 알고리즘을 통한 기계 학습(Machine Learning) 개념이 있어 왔다.

이후, 2004년 제프리 힌튼 교수가 기존 알고리즘의 취약점을 개선한 RBM이라는 새로운 딥러닝(Deep Learning) 개념이 등장, 그동안 인공지능 알고리즘이 각광 받지 못했던 것은 이러한 알고리즘을 적용 시 중앙처리장치(CPU)에서 처리한계로 실질적 서비스가 어려웠다. 하지만, 최근 높은 처리속도의 GPU(Graphics Processing Unit)를 통해 이미지의 딥러닝 알고리즘적용을 통한 분석이 가능해졌다.

▲ MWC2016 삼성전자 언팩에 참석 연설하는 마크 저커버그

페이스북 역시 이미 페이스북 서비스에 딥러닝 기능인 딥페이스라는 얼굴인식 알고리즘 적용해 사진안의 사람들이 어떤 이용자인지 판별이 가능하도록 했다.

이와 관련해 최근 마크 저커버그가 페이스북 페이지에 흥미로운 인공지능 이야기를 올라와 이를 소개하고자 한다. 

저커버거는 2016년 개인적으로 영화 아이언맨에 나오는 자비스와 같은 간단한 인공지능 시스템을 구현하려고 한다고 한다.

그는 이미 인공 지능은 실생활 속에 응용되고 있으며, 휴대 전화에서 음성 검색을 하면 자동응답기가 응답하거나, 피트니스 추적기를 통해 걸음걸이 수를 측정하는 등은 패턴 인식 및 인공 지능의 기본적인 형식을 사용하고 있다고 말한다.

특히, 인공지능의 활용범위를 질병의 진단, 차량운전, 하늘에서 행성을 찾는 작업 등 사람의 능력을 뛰어넘는 영역에 적용이 가능하며 인공지능은 인간의 능력을 향상시키기 위한 많은 가능성을 새롭게 열어준다고 말하고 있다. 

하지만 그가 말하는 오늘날의 인공지능은 패턴을 인식하는 데는 좋지만, 우리가 ‘상식 또는 공통 의식'이라고 부르는 부분에는 뛰어나지 못해 한계가 있다고 이야기 한다. 

인공지능 시스템을 훈련하는 데 사용되는 주요 방법으로 지도학습 방식과 비지도학습 방식이 있는데 저커버그는 이를 쉽게 설명하고 있다.

지도학습이란 아이에게 그림책을 보여주고 그들에게 그들이 보는 모든 이름을 가르쳐 줄 때와 같은 상황으로 일일이 강아지 사진 수천 장을  인공지능 기계에 보여 주면서 개를 인식하도록 훈련시키는 방법이라고 이야기한다.

이 지도학습 방식으로 인공지능 기계에게 많은 것을 가르칠 수 있다. 예를 들어, 친구의 얼굴사진을 수천장 사진 속에서 친구 얼굴을 찾아 모두 인식시키는 인공지능 기계학습을 적용할 수 있으며, 이미 페이스북에 업로드 한 사진의 태그 형태로 친구얼굴을 구분해 입력하는 기능을 탑재해 서비스한다고 이야기하고 있다.

또한 인공지능이 탑재 된 디바이스가 음성을 인식하도록 하면 역사상 기록된 수천시간의 긴 연설 기록을 문서로 바꿀 수 있다고 한다.

특히, 의학적으로는 수천 장의 암(종양)사진을 인식해 흑색암(종양) 등을 진단하거나, 심지어 자동차를 어떻게 도로에서 발생할 수 있는 사람이나 장애물 등 다양한 사례를 찾아 분석해 자동차가 자동으로 멈출 수 있는지를 인공지능을 통해 가르칠 수 있다고 보고 있다.

결론은 암 진단,  차량 운전,  연설 기록, 게임과 사진 태깅은 매우 다른 작업처럼 들릴지도 모르지만, 사실 인공지능을 통해 패턴을 인식하도록 학습시키는 방법들로 인공지능을 통한 학습방식은 다양한 문제들을 섬세하게 해결 할 수 있다고 한다.

그가 구현하려는 아이언맨의 자비스와 같은 시스템은 목소리로 집을 제어하기 위해 목소리 패턴을 인식할 수 있도록 인공지능을 적용하고, 또 현관에 가까이 가면 얼굴을 인식해 문을 열고 닫을 수 있도록 훈련을 할 예정이라고 한다. 

▲ 영화 아이언맨에 등장하는 인공지능 시스템 자비스(J.A.R.V.I.S, Just A Rather Very Intelligent System)

하지만, 저커버그 역시 이 방법에는 아직 많은 한계가 있으며, 인공지능은 새로운 무언가를 가르칠 경우 한 번이면 되지만, 인공지능 기술의 현실은 아직 우리가 배우는 방식보다 매우 느리다고 지적한다.

특히 현재 인공지능 패턴 인식 기술은 인간만의 공통감각(common sense)과는 크게 다르며, 아직까지 누구도 인공지능에게 이를 가르치는 방법을 모른다고 이야기한다. 

공통감각 개념이 없으면, 인공지능 시스템은 하나의 영역에서 배운 지식은 또 다른 상황에 쉽게 적용하기 어려우며, 이것이 의미하는 것은 우리가 소위 인공지능이 효과적으로 새로운 문제 또는 기존에 경험하지 않은 상황에 대해 반응하기란 어렵다는 것을 말하고 있다.

페이스북의 최종 목표는 인공지능에게 인간의 상식과 같은 공통감각을 가르치기는 비지도식 학습방식이다.

비지도식 학습방식은 책을 주고 그들이 이해하도록 하고 그들은 그것을 선택할 수 있고,  페이지를 넘기는 것을 배우거나, 그것을 땅에 떨어트리며 나타나는 것을 보면서 놔두는 등 자연적으로 학습하는 것을 말한다.

비지도 학습은 세상의 흐름을 보고 듣고 파악하는 방식인데, 이는 대부분 동물이 배우는 방식이다. 이 방식의 요점은 인간처럼 공통감각을 기반으로 한다. 왜냐하면 인간의 경우 그들이 아는 모든 것을 일일이 가르치지 않기 때문이며, 인간과 같은 공통감각을 기반으로 한 시스템을 만드는 것이 열쇠라고 말한다.

페이스북이 바라는 인공지능의 미래는 모든 행동을 예측할 수 있으며 그런 인공지능은 인간과 대화를 하거나 복잡한 계획을 실행할 수 있도록 도움을 줄 수 있기를 기대한다. 이는 아이언맨의 로봇 비서 자비스(Just A Rather Very Intelligent System)를 구성하기 위한 기본 요소로 보고있다.

저커버그에게 비지도 학습은 페이스북 인공지능 연구팀이 관심을 갖는 분야로, 여전히 전체 인공지능 연구개발에서 중요한 도전이라며, 현재까지 누구도 일반적 비지도 학습이 실제 이루어지는 방식에 대하여 이해하는 사람은 없다고 이야기하고 있다.

결국 일반적으로 영화에서 보는 인공지능을 만들기에는 갈 길이 멀다고 할 수 있다. 

무어의 법칙이 지속되고 컴퓨터 가격이 저렴해져 컴퓨터 성능만으로 인간의 지능을 능가할 것이라고 생각하는 사람들이 말하는 것처럼 현실화되기 어렵다고 보여 진다.

이유는 우리는 기본적으로 인간이 일반적인 학습할 때 이뤄지는 원리를 이해하지 못하고 있고, 여전히 해결하지 못한 문제이기 때문으로 이 문제를 풀기 전까지는 수세기 이상이 지난다고 해도 해결하지 못할것으로 보고있다.

저커버거는 인공지능에 대해 두려워할 필요가 없으며, 대신 인공지능을 통해 질병진단, 차량운전, 새로운 행성발견 등 세상에 좋은 목적로 사용되는 놀라운 일들을 기대한다. 이를 통해 새로운 혁신을 가능케 해 인간이 생각하지 않은 영역까지 도움을 줄 것으로 보고 있다.

그는 비록 영화 아이언맨에 나오는 자비스와 같은 컴퓨터는 아직 먼 이야기이며, 내년에도 이러한 기술 과제의 대부분을 해결하지 못하겠지만, 인공지능 영역에서 참여하고 노력하는 자체가 기쁘다고 이야기하고 있다.

인공지능의 발전으로 인해 인간의 삶이 확장될 수 있다. 다만, 인간이 행복할 수 있는 기술로  만들어 활용하는 것이 더 중요한 과제이다.

 
[금빛나무 기자  space@itnews.or.kr]