01.<딥러닝이 뭐야?>인공지능 시대
딥러닝 이야기를 시작하며...
이야기를 시작하며...
불과 몇 년전만해도 인공지능은 마블의 영화처럼 SF영화에서나 나올법한 먼 미래의 이야기인줄 알고 있었습니다. 적어도 알파고가 이세돌을 이기기 전까지는 인공지능이라는 말 조차도 생소한 용어에 불과했습니다.
2016년 3월. 알파고와 이세돌의 격돌은 사람들에게 많은 충격을 가져다 주었습니다. 사람과의 복잡한 두뇌싸움을 완벽하게 이긴 "인공지능"은 사람들에게 제 4차 산업혁명의 시작을 알렸으며, 인공지능이 그 주인공이라는 점을 강하게 각인시켰습니다.
딥마인드의 알파고가 이세돌을 이기는 이벤트의 의도에는 여러가지 숨은 이유들(구글 딥마인드 인공지능 플랫폼의 의료분야 진출, IBM왓슨과의 경쟁 등)이 있었겠지만, 인공지능의 성능이 상상했던것 보다 훨씬 뛰어나다는것을 짧은 시간에 많은 사람들이 인지했다는 점에서 이벤트는 성공적이었습니다. 일부에서는 인공지능에 대한 열풍을 "반짝관심" 정도로 생각하기도 했으나 이것은 인공지능을 실현시킨 신경망의 능력과 성능을 지나치게 과소평가 한 것이었습니다. 신경망은 산업 전반의 패러다임을 '인공지능'이라는 키워드로 바꿔 버렸습니다.
우리의 모든 삶 구석구석에서 엄청난 영향을 미치며 늘 우리 곁에서 공기처럼, 전기처럼 존재할 것입니다.
알파고는 신경망의 위력을 세상에 드러낸 하나의 사건이었습니다. 그러나 이미 이전부터 많은 우리의 일상이 인공지능으로 채워져 있었습니다. 우리에게 영화나 상품을 추천하기도 하고, 우리의 관심사를 알아채고는 관련 상품의 광고들을 알아서 보여주며 구매하도록 유혹합니다. 우리의 문의에 답변하고있는 온라인 저편의 상담사는 어쩌면 사람이 아니라 인공지능일 수 있습니다. 인공지능을 우리는 매우 무겁고 진중하게 받아드려야합니다. 새로운 산업혁명의 최선봉에 서있는 것은 바로 인공지능이기 때문입니다.
넓은 의미의 인공지능은 딥러닝 기술로 실현되고 있습니다. 이제부터 딥러닝에 관한 이야기를 해보려고 합니다.
딥러닝
인공지능이라는 개념을 처음 생각해낸 사람은 60년전, 앨런 튜링이라는 사람입니다. 2차 세계대전 독일군의 암호 기계 '에니그마'를 해독하기 위해 생각하는 기계를 고안해 낸 것입니다. 훗날 평가를 받긴 했지만 결과적으로 2차세계대전을 승리로 이끄는데 일등 공신이 되었습니다. 그러고보니 인공지능이 우리의 일상에 영향을 미친것은 이미 60년전부터 시작되고 있었군요.
이후 많은 연구자들은 기계가 스스로, 데이터를 분류하고 통계를 만들고 더 나아가 스스로 규칙을 찾아내도록 하려는 시도를 시작하였습니다. 머신러닝의 시대가 도래한 것이죠. 이후 k-nearest neighbor, SVM과 같은 많은 머신러닝 알고리즘들이 개발되고 활용되기 시작했습니다. 물론 복잡하고 어려운 데이터에 대해서는 그리 좋은 성능을 보여주지 못하고 있었습니다. 머신러닝의 한계를 극복하며 인공지능의 제 4차 산업혁명을 이끌고 있는것은 뉴럴네트워크 입니다.
뉴럴네트워크(Neural Network)
뉴럴네트워크도 한때는 매우 회의적인 기술이었습니다. 페이스북의 얀러쿤 박사가 1989년, 손글씨로 쓰여진 우편번호를 인식하기 위해 고안한 그 유명한 오류역전파 알고리즘BackProgagationAlgorithm 이 세상에 공개되었을때만 해도 인공지능이 곧 다가올 현실인것처럼 사람들을 흥분시켰었습니다. 결과적으로 현대 딥러닝 기술의 근간이 되는 알고리즘이 되었지만, 학습속도가 느린 단점으로 반짝 관심을 받는데 그치게 됩니다. 이후 많은 관련 연구들이 꾸준히 시도돼었으나 알고리즘의 과적합 문제나 지역오류 문제등을 해결하지 못한 채 오랜 침체기를 겪게 됩니다.
오랜 침체기를 깬것은 제프리힌튼(GeoffreyHinton) 교수입니다. 뉴럴네트워크의 학습에 GPU를 사용하여 학습속도를 빠르게 개선한 것입니다. 고작 학습속도를 개선한 것이 무슨 큰 의미가 있느냐는 의문을 가질 수 있지만, GPU의 활용으로 하드웨어의 한계를 극복하게 된것은 최근 딥러닝 기술의 진보에 매우 큰 역할을 하게 됩니다. GPU를 활용하게 되면서 연구자들은 연산량에 크게 구애받지 않고 마음껏 상상력을 발휘하기 시작하였기 때문이죠. 물론 학습속도의 개선만으로 지금의 딥러닝 기술 감히 20년전에는 상상할 수 없었던 수백개의 레이어와 수천개의 노드로 구성된, 그야 말로 "딥"한 뉴럴네트워크를 누구나 학습에 사용할 수 있는 시대가 도래한 것입니다. 딥러닝이라는 용어를 처음 사용한것도 힌튼교수입니다. 층을 많이 쌓을 수 있다는 이유로 "딥"이라는 용어를 사용한 것입니다.
글 - 박태훈 (oldamigo9@gmail.com/wayne.t.park@selvas.com)
