문과생이 이해하는 인공지능 #1
인공지능이 뭐예요?
"인공지능이 뭐예요?"
인공지능 스타트업에 입사하고 첫 All-Hands 미팅에서 나왔던 질문이다.
처음 스타트업에 근무를 시작했던 나는 그 질문을 듣고 '아 여기 진짜 스타트업이구나'하는 막막한 두려움과 '나만 인공지능이 뭔지 모르는 게 아니구나'하는 안도감이 함께 들었다.
이 회사에서 근무를 하기 전 나에게 인공지능은 아이폰의 ‘siri’, 집에 있는 ‘기가 지니’ 그리고 어렸을 때 보았던 영화 ‘아이로봇’ 속 무서운 로봇들... 정도로 요약할 수 있다. 그 어떤 관심도 지식도 없었다. 인공지능 그거 사람 말 알아듣고 귀찮은 일 해주는 기술 아냐? 점점 더 발전해서 사람들 일자리를 빼앗고 결국엔 아이로봇에서처럼 인간을 정복하는 거 아냐? 아마 나와 같은 문과생이라면 이런 질문을 한 번씩은 해 보았을 것이다.
영화 아이로봇 캡처이 회사에서 지난 1년간 PR 포지션으로 근무를 하면서, 많은 보도자료와 기획기사 그리고 기고 등을 작성하며 인공지능에 대해 1도 모르던 내가 자주 반복되는 단어들을 알아들을 수 있게 되었고, 아주 간단하게나마 비전공자들에게 설명을 할 수 있게 되었다. 그럼 이제 리서쳐들의 설명이나 도움 없이 혼자 기술을 이해하고 글을 쓸 수 있느냐?라고 묻는다면, 답은 '아니오'일 것이다. 아직은 너무나도 부족한 부분이 많고 내가 한 발자국씩 배워가는 속도보다 기술의 발전 속도가 몇 배는 빨라 도저히 따라갈 수가 없다.
그럼에도 불구하고, 나는 이 회사를 입사하기 전과 비교하여 인공지능에 대한 지식이 월등하게 많아졌다고 자부할 수 있다. IT의 발전은 계속될 것이고 인공지능은 우리의 삶에 더 깊게 들어오게 될 것이다. 언제까지고 기술에 대한 지식 없이 무시하며 살아가기는 힘들 거라고 생각하기에, 문과생의 시선으로 이해하는 인공지능에 대한 얕은 지식을 하나하나 풀어나가고 싶어 긴 서론을 펼쳤다. 이 첫 번째 글은 대학교 강의의 오티처럼 가볍게 생각하고 읽으면 좋을 것이다.
인공지능이 대체 뭐야?
인공지능은 영어로 Artificial Intelligence - 줄여서 AI, 많은 사람들에게 익숙한 그 단어가 바로 여기에서 나온다. 인공지능이란, 인간이 지닌 지적 능력의 일부 능력을 인공적으로 구현한 것이라고 할 수 있다. 인공지능은 '인공 신경망'으로 형성되어있는데, 인공 신경망은 인간의 뇌 구조를 본떠 만든 머신러닝 모델이다. 쉽게 말해, 인공지능은 인간의 두뇌를 가진 기계 즉 - 컴퓨터라고 할 수 있다.
이 분야에서는 일반 사람들이 혼동하기 쉬운 단어들이 몇 개 있다. 딥러닝, 머신러닝 등이 인공지능과 혼용되어 사용되는데 엄연히 다른 개념이다. 인공지능이 가장 포괄적인 단어이며, 머신러닝은 말 그대로 기계 학습으로 기본적인 규칙만 주어진 상태에서 입력받은 정보를 활용해 기계가 스스로 학습을 하는 것이다. 마지막으로 딥러닝이란, 데이터 입력과 결과값 출력 사이에 있는 인공 뉴런(신경세포)들을 층층이 쌓고 연결한 인공신경망 기법을 주로 다루는 연구이다.
인공지능은 놀랍게도 1950대부터 연구되기 시작하였으며, 그 시절의 AI 학자들에 따르면 '사람의 다양한 능력을 컴퓨터가 대신할 수 있도록 하는 것'이 인공지능 기술 개발의 목적이었다고 한다. 현재 인공지능은 사람의 다양한 능력을 대체하기보다, 몇 가지 능력을 수행하고 있는 수준이라고 볼 수 있지만 몇몇 분야에서는 실제로 인간보다 AI가 더 정확하고 빠른 능력을 보이는 곳도 있다. 이렇게 계속해서 이 기술은 처음의 목표를 향해 계속해서 발전해나가고 있다.
그리고 이 기술이 적용될 수 있는 분야 역시 무궁무진하다. 게임, 자동차, 상담, 분석 등등...
이제 인공지능의 도입 없이는 비즈니스적인 성장을 하기 어려울 정도로.
그래서 인공지능의 범위는 어디까지야?
인공지능이 세상에, 적어도 한국에 가장 널리 알려진 때는 이세돌-알파고의 대결로 떠들썩할 때 일 것이다. 사실 난 그 대결을 보면서, '인공지능이 대체 뭔데 사람이랑 바둑을 둬? 뭔지는 몰라도 엄청 발전된 기술인 것 같은데 고작 바둑 두는 건 너무 재능 낭비 아니야?'라고 생각했다. 하지만 이제와 돌이켜 생각해보니 그 대결은 그렇게 간단한 것이 아니었다. 알파고를 통해 안면 인식이나 이미지 분류 등 이미지 처리에 특화된 딥러닝 컨볼루셔널 신경망(Deep Convolutional Network) 학습 방식이 얼마나 발전했는지, 지도 학습과 강화 학습의 가능성이 얼마나 되는지, 컴퓨팅의 역량이 어떻게 되는지 등등을 보여주었다. 사람들의 무관심 속에, 어쩌면 나의 무관심 속에 인공지능이 이렇게나 발전해있었다.
이처럼 알파고 하나에도 적용된 인공지능 기술, 알고리즘은 수 없이 많다. 그래서 인공지능의 범위의 범위가 어디까지냐에 대한 대답은 '한정할 수 없다'이다.
우리의 삶 속에 있는 ‘기가 지니’와 같은 인공지능 스피커에도 당연하겠지만, 인공지능 기술이 적용되어있다. 사람이 말하는 음성 언어를 컴퓨터가 해석해 그 내용을 문자 데이터로 전환하는 ASR, 인간의 언어를 컴퓨터가 알아들을 수 있도록 하는 NLP, 컴퓨터의 프로그램을 통해 사람의 목소리를 구현해내는 TTS 등 그 스피커 하나도에 여러 종류의 인공지능이 들어가 있다고 생각해볼 수 있다.
현재 나와있는 인공지능 기술도 수 없이 많지만, 여러 문제점을 해결하는 연구와 새로운 기술을 개발하는 연구는 전 세계에서 끊임없이 계속되고 있다. 매년 이러한 연구에 대해 논문을 제출하고 이를 발표하는 유명한 학회들이 있으니, 인공지능 분야 트렌드와 새로운 기술이 궁금하다면 여기 accepted 된 논문들을 참고해보면 좋을 것이다. (NeurIPS, ICML, ICLR, AAAI 등)
아직 나 역시도 '인공지능'에 대해 안다고 말 하기에 너무나도 부족한 수준이다.
회사에서 습득하는 '인공지능'이란 기술의 지식들을 내 나름의 방식으로 하나씩 풀어나갈 수 있도록 부지런히 공부해야겠다.
