영재 발굴단 자동차 영재 건이가 알아야 할 머신러닝 기술
SBS 영재 발굴단이라는 프로그램이 방영 중이다.
온라인에서 화제가 되고 있는 자동차 영재 편,
고작 11살에 불과한 김건 어린이는
자동차에 대한 유별난 애정과 관심으로
1,400여 대의 미니카를 수집했을 뿐 아니라,
가격, 배기량 등 스펙까지 정확히 알고 있어
어머니의 염려를 뒤로 하고, 많은 이를 놀래켰다.
휠이나 라이트 등 자동차의 일부 사진만 보고도
차종을 정확히 알아맞추면서
전문가 못지않은 실력을 검증받은 자동차 영재.
내친김에 블랙박스와 CCTV 영상으로 수사하는
뺑소니 전담반에 찾아가 백발백중 적중률로
수십 년 경력의 경찰마저 혀를 내두르게 만든다.
수사 협조를 요청할 정도로 분위기가 달아오를 때,
뒤에서 지켜보던 한 경찰이 덕담을 던진다.
너는 평생 밥 굶는 일은 없겠다.
물론 김건 어린이가 평생 밥 굶는 일은 없길 바라며
계장님도 TV 한 번 나오니 기분 좋은 일이시지만
다가올 미래엔 이런 능력만으론 밥 먹고살 수 없다.
영재도 안심할 수 없이 급변하며 다가올 시대에
대비해야 한다는 경각심을 일깨우기 위해서
머신러닝 기반의 두 가지 기술을 소개한다.
수퍼레졸루션 그리고 머신비전이다.
여러 미디어를 통해서 소개된 바가 있듯이
수퍼레졸루션 기술은 첨단 과학수사에도 활용된다.
여러 장의 연속 화면을 중첩시켜서 선명한 화질을
확보함으로써 필요한 정보를 추출해낼 수 있다.
어둡거나, 흐릿하거나, 해상도가 낮아도 문제없다.
더 나은 알고리즘을 개발하기위한 연구가 한창이다.
특히 최근에는 머신러닝 기술을 접목하여
탁월한 품질의 고해상도 이미지 복원이 가능해졌다.
사전 아니고 사진을 말하는 것이 맞다.
그저 스마트폰으로 촬영한 셀카도 이제는
디지털 부호로 구성된 데이터로만 처리되지 않는다.
사진 속에 사물, 상황, 위치 등의 메타데이터,
심지어 사람의 감정마저도 인식해 낼 수 있다.
머신비전 기술이 이렇게 상용화되면서
사람처럼 기계가 스스로 학습하여
이미지를 인식하는 기술이 점점 정교해지고 있다.
최근 구글에서 공개한 클라우드 비전 API를 쓰면,
사진에 있는 개체의 종류, 맥락, 문자 모두 인식되고
분석한 결과는 수천 개 카테고리로 알아서 나뉜다.
다시 말해, 자동차 신동 건이 없이도
흐릿한 사진을 또렷하게 만드는 수퍼레졸루션과
사진을 분석해서 사물을 분류하는 머신비전 기술로
충분히 정확하게 뺑소니범을 잡아낼 수 있다.
경찰 아저씨가 사람을 잘못 봤다며
자동차 신동이나 계장님에 시비 걸려는 게 아니다.
머신러닝이 최소 2명의 일자리를 위협하고 있다.
모두들 인공지능을 논하면서 이세돌이 우세하느냐
알파고가 감히 사람을 이기느냐며 설왕설래 중이다.
바둑뿐 아니라 모든 분야에서
인간 vs 인공지능 시즌 2,3,4... 쭉 이어질 것이다.
이세돌과 알파고 둘 중 누가 이기든 말이다.
한 영재의 특별한 재능이 IT 기술의 흐름과 맞물려
어떻게 전개될지 미래를 앞당겨 살펴봤다.
당분간, 밥 굶지 않는 직업을 논하기 위해선
로봇과 A.I의 발전부터 보고 배울 필요가 있겠다.
혼자 예능을 다큐로 받아들여 진지 반박글을 올린 김에 한 마디만 더 첨언하자면 영재라는 타이틀로 어린이에게 큰 부담을 지게 한 미디어는 그 무거운 책무를 함께 나누어 지길 바란다. 서커스 단장 마냥 재주 좋은 신동 발굴에 들뜰 것이 아니라, 최소한 영재가 살아갈 미래에 대해 공부하고 비전을 제시할 임무 또한 있기 때문이다.