CWN(CHANGE WITH NEWS) - 머신러닝(ML)을 넘어·· 2019년, AI가 넘어설 또 다른 혁신

바야흐로 AI(Artificial Intelligence, 우리 말로 인공지능)의 시대에 한 발 더 가까워지고 있는 요즘이다. 작년 초까지만 해도 영원히 결론이 나지 않을 것처럼 보였던 컴퓨터와 인간의 대결은 이세돌 9단과 커제, 지상 최강의 두 바둑 챔피언을 내세우고도 인간의 씁쓸한 패배로 끝이 났다.

그러나 '인간은 아직 지지 않았다'는 것이 전문가들의 총평이다.

아이러니컬하게도 이 승부를 통해 인공지능이 아직 완성 단계에 이르지 못했다는 일련의 증거가 명확하게 제시되고 있다는 것이 그들이 말하는 주 논지다. 이와 관련, 저명한 글로벌 테크 기업 구루99 닷컴은 "AI에는 세 가지 단계가 있다"고 소개하며, 이를 각각 다음과 같이 정의하기도 했다.

제 1 단계, 인간보다 아주 조금 더 나은 수준으로 특정 작업을 수행하는 수준
제 2 단계, 인간과 동일한 정확도를 가지고 모든 작업을 수행하는 수준
제 3 단계, 더욱 많은 작업에서 인간보다 월등하게 나은 수준으로 작업을 수행

그렇다면 현재 우리가 당면한 현대의 인공지능 수준은 과연 위 세 가지 단계 중 어디에 와 있을까? 이에 관한 세간의 평 상당수가 "현대의 AI는 제 1 단계 수준에도 겨우 닿는 정도에 불과"하다며 혹평하는 것이 현실이다.

요컨대 현대의 인공지능은 아직 과거로부터 내려온 '전통적인' ML(ML, Machine Learning), 우리 용어로는 머신 러닝, 또는 기계 학습 단계에 머물러 있다. 다시 말해, 컴퓨터는 인간이 주입해준 인풋(input), 즉 데이터를 토대로 각 데이터 간의 상관관계 내지는 패턴이 반복되는 과정을 무한히 되풀이함으로 이를 이해하고 또한 식별한다. 요컨대 이미 데이터를 이해하기 위한 가장 기초적인 학습 단계에서부터 사람의 개입을 반드시 요하는 단계인 것이다.

물론 이러한 의견에 대한 반박도 적지 않다. 특히 최근에는 이러한 종래의 전통적인 머신 러닝의 개념에 대한 의구심도 무럭무럭 자라나고 있다.

좀 더 혁신적인 몇몇 전문가들의 의견에 따르면, 전통적인 ML 단계를 무한히 반복하게 되면 어느 기점부터는 인간의 추가적인 개입 없이도 컴퓨터가 알아서 데이터의 패턴을 분석하고 알고리즘을 도출하는 단계가 올 것이라고 말한다. 다시 말해서 ML을 무한정 반복하고 학습하게 되면 컴퓨터의 수준이 DL, 딥 러닝(DL, Deep Learning, 심화 학습)의 수준에 절로 이르게 되리라는 논지다.

물론 여기에 대한 의구심도 아직은 상당하다. 몇몇 전문가들은 머신 러닝이 기능하기 위한 시작점부터 이미 현대 AI의 한계를 명확히 보여준다고 지적한다. 인간의 개입이 반드시 ML 학습 시작 단계에서는 필요하기 때문이다. 요컨대 인간이 시작하지 않으면, 인공지능은 배우지 못하는 것이다.

그렇다고 해서 AI에 대한 모든 연구가 무용지물인 것은 절대 아니다. 오히려 미래의 인공지능은, 우리 현대인이 상상하는 것 이상으로 굉장해질 가능성이 더 크다.

핵심은 바로 이것이다. 한때 세간을 크게 들썩이기도 했으며 지금도 꾸준히 주목받고 있는 '블록체인' 기술, 다수의 사용자와 컴퓨터를 활용한 분산 네트워크 시스템을 기반으로 한 이 트렌디한 기법은 거대한 중앙 서버를 운용하지 않고도 상당한 수준의 데이터 보안 등의 혁신을 이루어냈다.

현재 아마존, 구글 등을 포함한 몇몇 글로벌 기업을 중심으로 이러한 블록체인과 OSS, 클라우드 네트워크 시스템을 결합해 AI의 학습 수준을 종래의 전통적인 ML에서 그 이상으로 끌어올리기 위한 시도가 있다는 후문이라고 하니, 미래의 인공지능이 펼칠 청사진을 더욱 기대해 보아도 좋지 않을까.

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