AI란 무엇인가.

우리가 열광하는 AI의 본질에 대한 고민

성공한 사업가들이 공통적으로 말하는 단어가 있다. 바로 "업의 본질(Business Definition)"이다.  

경영자가 사업을 잘하기 위해서는 가장 먼저
 '우리의 사업은 무엇인가?'
라는 질문에 대해 간단 명료하게 답할 수 있어야 한다.

- 피터 드러커

비단 사업 뿐 아니다. 작은 프로젝트 규모일지라도 이 의식은 정말 중요하다. 내가 하려는 프로젝트를 시작하기 전에 먼저 이 질문에 대답할 수 있어야 성공의 문턱에 다가설 수 있는 것이다.

나는 엔지니어다. 엔지니어는 기술로 세상을 변화시키는 사람들이다. 세상을 변화시키고 싶다면, 나는 엔지니어도 이런 고민에 동참해야 한다고 생각한다. 엔지니어 역시 자신이 하는 일과 기술의 의미에 대해서 생각해볼 필요가 있다고 생각한다.

그리고 우리가 회사라는 조직에 속해있다면, 우리는 직군과 상관없이 피터 드러커가 표현한 대로 회사의 최종 목적인 "고객 가치 창출(Customer Creation)"이라는 일을 해내고 있는 것이다. 우리는 동료들이고 하나의 공통된 목적을 향해 움직여야 한다. 

구글, 마이크로소프트 등 전 세계의 주요 IT기업들이 전세계에 "AI First" 선언을 했다. 그리고 모든 회사들이 대규모 조직개편을 하고, 부문급의 조직을 신설하고 역량과 자원을 집중하고 있다. 

나는 내 자신에게 그리고 내가 조언을 할 수 있는 어린 친구들에게 (별로 안되긴 하지만) 항상 하는 말이 있다. 

새로운 분야에 들어서면,
먼저 업의 본질(Business Definition)을 찾아라. 
그 걸 모르고 시작하는 프로젝트는
 전혀 임팩트가 없을 것이다.

AI의 의미

나는 큰 기술의 물결이 다가오는 것을 느끼고 "AI란 무엇인가"에 대한 고민과 탐색을 하기 시작했다. AI의 의미를 찾기 위한 여정은 레이 커즈와일의 "특이점이란 무엇인가"라는 유명한 책에서 시작해보겠다.

레이 커즈와일은 앞으로 인류의 특이점(Singularity)을 견인할 3가지 핵심 기술, GNR을 소개했다. 여기서 GNR은 유전공학(Genetics), 나노공학(Nanotechnology), 그리고 로봇공학(Robotics)이다. 여기까지만 읽었다면, 이 3가지 기술이 AI랑 무슨 상관일까? 라는 생각이 들 수 있다. 레이 커즈와일의 이야기를 좀 더 들어보자.

특이점을뒷받침할 세 가지 주된 혁명들 중에서도
R(로봇공학)은 가장 심원한 혁명이다.
이것은평범한 인간을 뛰어넘는
비생물학적 지능의 탄생을 뜻한다.
…
사실 나는 물리적 존재를 강조하고 싶진 않다.
나는핵심은 오로지 지능이라고 본다.

- 레이 커즈와일, 특이점이 온다, 356p

특이점을 견인할 3가지 기술 GNR 중에서도 가장 심원한 혁명은 R(로봇공학)이며, 로봇공학의 핵심은 물리적인 존재에 있지 않고 로봇의 지능이다. 즉, 3단 논법을 따르자면, 특이점(Singularity)을 견인할 핵심 기술은 바로 지능(Intelligence)이라 할 수 있다.

지능(Intelligence)가 인류의 핵심 기술이라는 거다. 그 이유로 지능(Intelligence)는 다른 기술들과는 달리 통제가 불가능하다는 점과 스스로 발전한다는 점을 들었다. 그리고 미래학자들은 이렇게 지능이 통제 불가능하게 확장되어 인류를 압도하는 지식 폭발(Intelligence Explotion)이 일어날 것을 예견하고 있다.

그리고 이런 시대를 그리는 수많은 디스토피아 영화와 소설들이 많다. 디스토피아에 대해서 말하게 되면 주제를 벗어나게 될테니 길게 말하지 않겠다. 

“나의 진짜 몸은 옛날에 죽었고 사실 지금의 나는 ‘나는 쿠사나기 모토코다’라고 생각하는 의체(껍질)가 아닐까 하고 생각 할 때가 많아.” - 쿠사나기 모코토, 공각기동대

AI가 가져올 미래가 디스토피아가 될지 유토피아가 될지 모르지만, 확실한 한가지 사실은 바로 지식 폭발(Intelligence Explosion)이 오는 것을 막을 수 없다는 사실이다. AI 기술이 한 단계씩 발전할수록 인류는 엄청난 경제적 이익과 부가가치를 얻게 될 것이고, 사람은 끝없는 욕망을 가졌기에 이 기술의 발전 자체는 막을 수 없을 것이다. AI가 가져올 미래가 무서워서 AI를 막는다는 것은 이런 느낌일 것이다. "누가 나를 도청할 지도 모르니 사생활 보호를 위해 전 세계의 인터넷을 없애자." 인터넷이 없는 삶이라니 상상만 해도 끔찍하지 않은가? 사람들은 인터넷으로 인해 엄청난 편익을 누리고 있다. AI도 인류에게 인터넷에 비할수 없는 엄청난 혜택과 편리함을 안겨줄 것이다.

이렇게 우리는 AI의 의미에 대해서 생각해보았다. 그렇다면, 이제 우리가 사랑하는 AI라는 단어에 어울리는 정의 자체를 찾아보도록 하겠다. 

#Define AI

AI를 정의한다면 어떻게 할 수 있을까? 나는 AI의 정의(Definition)을 찾는 과정 중에 매력적인 세 가지 표현을 찾을 수 있었다. 바로, 튜링 테스트(The Turing Test), 마음의 모델(The Model of Mind), 그리고 최적화된 의사결정자(Optimal Decision Maker)다.

1. 튜링 테스트(The Turing Test)

인공지능을 정의함에 있어서 튜링 테스트는 빼뜨릴 수 없다. 이 튜링 테스트라는 컨셉은 바로 컴퓨터가 없언 시절에 지적 기계(The Intelligent Machine)이라는 아이디어에 푹 빠져있었던 천재, 앨런 튜링이 제안했다. 그리고, 이 테스트는 이미테이션 게임이라고도 불리운다.

천재 앨런 튜링의 실화를 다룬 영화, 이미테이션 게임

앨런튜링이 살던 시대에 사람들은 앨런 튜링이 주장하는 AI라는 개념이 불가능하다고 비판해왔다. 이에 대응하여, 앨런 튜링은 "마음과 지능, 인간다움의 본질에 대한 논의는 그만두고, 일단 이 테스트를 통과하는 모든 것은 확실히 '지적이다' 라고합의한 다음에, 이 테스트를 통과하는 기계를 어떻게 만들 수 있을지로 논의의 방향을 돌리는 것이 훨씬 발전적이지 않느냐"고 발언했다. 그러면서, 아래와 같이 튜링 테스트를 제안했다. 그리고, 그는 50년 뒤에는 가능해질 것이라 예측했다.

50년 뒤에는 이미테이션 게임을 해서
보통 사람으로 구성된 질문자들이
5분동안 대화를 한 뒤 (컴퓨터의) 진짜정체를
 알아낼 수 있는 확률이 70%를 넘지 않도록
 프로그래밍하는 것이 가능해질 것으로 믿는다.

- Alan Turing, Computing Machinery and Intelligence

사실, 필자는 평소에 인공지능 스피커를 사용하며 살고 있는데, 정말 아직도 인류의 기술이 멀었다는 걸 절감하고 있다. 1950년대에 튜링이 예측한 시기보다 늦어지고 있지만, 언젠가 이 튜링 테스트를 통과할 인공지능 어시스턴트가 나타날 것이라 기대한다.

2. 마음의 모델(The Mind of Model)

두번째 AI에 대한 정의는 좀 더 직접적이며 철학적이다. 필자는 이 표현이 너무나도 매력적이라 생각한다. 원문의 의미를 훼손할까 두려워 원문과 번역문 두 가지 다 인용하도록 하겠다.

A distinctive characteristic of AI is the attempt to
“get a mind without a brain”
– that is, to describe mind
in a medium-independent way.

AI에 대한 중요한 특징은 바로 
두뇌 바깥에서 마음을 얻어내려는, 
즉 매체 중립적(medium-independent way)으로 
마음을 표현하려는 시도이다.

- Fei Wang, The Logic of Intelligence

분명히, 인간의 지능(Intelligence)는 인간의 두뇌에서부터 나온다. 단어 그대로, 인공 지능이라 함은, 바로 두뇌에서 얻을 수 있었던 지능을 비생물학적인 방법으로 얻는 것을 뜻할 것이다. 정말로 핵심을 꿰뚫는 명확하고 간결한 표현이지 않은가?

“get a mind without a brain”

3. 최적화된 의사결정자(Optimal Decision Maker)

지금까지의 정의들은 약간 추상적었다. 그리고, 수학자들과 엔지니어들은 좀 더 풀 수 있는 형태의 AI를 원했다. 그래서 로봇공학과 제어이론에서 언급되는 AI에 대한 정의를 소개해볼까 한다.

지능은 동적인 환경과 상호작용하며
특정한 값을 최대화하는 시스템이다.

- Cassio Pennachin and Ben Goertzel, 
AGIRI(Artificial General Intelligence Research Institute)

이제 수학자와 엔지니어 입장에서 목표는 명확해졌다. 복잡한 환경 속에서 최선의 선택을 하게 만드는 에이전트를 만드는 일은 공학적이면서도 수학적이다. 그리고, 이 문제를 푸는 대표적인 학문 분야가 강화 학습(Reinforcement Learning)이다. 우리가 AlphaGo를 만든 회사로 알고 있는 Deepmind의 핵심 기술 분야이기도 하다.

Source : The Theory of Everything, Demis Hassabis , https://www.youtube.com/watch?v=rbsqaJwpu6A

그래서 여기 왼쪽 편에는 시스템 자체가 있습니다.AI 시스템과 AI 시스템은목표를 달성하기 위해 노력하고있는 일종의 환경을 발견하고 그 환경은 실제 세계 또는 가상 세계일 수 있습니다. 이제시스템은 두 가지 방식으로 환경과 만 상호 작용합니다.처음에는 그 감각 신경을 통해 환경에 대한 관찰을 얻습니다. 우리는일반적으로 DeepMind에서 시력을 사용하지만 다른 방식을 사용할 수 있습니다. 이러한관찰은 언제나 불완전하고 불완전합니다. 따라서 체스 게임이 아닌 현실 세계는 실제로 매우 시끄럽고지저분합니다.그리고 당신은 계속 진행되는 것에 대해 완전한 정보를 얻지못합니다. 시스템의임무는 거기 세계의 가장 좋은 모델을 구축하는 것입니다.세계의 그 모델을 가지고 있습니다.

이 시스템의 두 번째 직업은 그 순간에 그곳에서 사용할 수있는 일련의 행동에서 가장 가까운 행동을 취할 수있는 최선의 행동을 선택하는 것입니다. 일단 시스템이 어떤 행동을 취했는지 결정하면, 행동이실행되고, 그행동이 실행되면 환경에 변화가 생길 수도 있고 그렇지 않을 수도 있으며, 그것은 새로운 관찰을 유도합니다. 이모든 시스템이 비록이 도표에 아주 간단하게 설명되어 있지만 숨겨진 복잡성이 많이 있습니다.이 다이어그램 뒤에 있는 모든 것을 해결할 수 있다면 지능으로 인정 받기에 충분할 것입니다. 우리는 그것이 정보를 얻기에 충분하다는 것을 압니다. 왜냐하면 이것이 인간을 포함한 모든 포유류가 배우는 방법이기 때문입니다.우리 인류의 도파민 시스템은 강화 학습을 구현하는 두뇌입니다. 
- 데미스 하사비스, Deepmind

나의 우상, 데미스 하사비스가 한 인터뷰를 수십번 들어봤다. 그리고, 그 비전과 미션을 조금이나마 이해하기 시작했다. 딥마인드의 핵심 기술은 강화학습(Reinforcement Learning)이다.

출처: 스타크래프트2 AI, 송호연

강화 학습의 핵심 구성 요소는 바로 정책 함수다. 아주 간단하게만 생각하면 이렇다. 정책 함수는 입력 값으로 상태를 넣으면 출력으로 행동이 나온다. 

강화 학습 문제를 푼다는 것은,
 최적의 의사결정을 내릴 수 있도록 만드는
최적 정책 함수를 얻어낸다는 뜻이다.

출처: 스타크래프트2 AI, 송호연

비즈니스 문제로 돌아가보겠다. IT 관련 산업을 대표하며 큰 규모의 돈이 오가는 3가지 업계를 골라보았다. 

광고 업계, 엔터테인먼트 업계, 그리고 투자 업계

광고업에서 핵심 지표 중 하나는 ROAS(Return On Ad Spend)다.

투자업에서의 핵심 지표 중 하나는 ROI(Return On Investment)다.

엔터테인먼트 업의 핵심 지표 중 하나는 Retention이다.

이 지표를 저 AI의 목표값으로 설정한다고 상상해보자. 

인공지능은 동적인 환경과 상호작용하며 
ROAS를 최대화하는 시스템이다.

인공지능은 동적인 환경과 상호작용하며 
ROI를 최대화하는 시스템이다.

인공지능은 동적인 환경과 상호작용하며 
유저 잔존율(Retention)을 최대화하는 시스템이다.

인공지능, 그리고 특히 강화학습은 전체 산업의 게임의 룰을 완전히 바꾸어버릴 것이라고 확신한다. 이러한 생각의 결과 나는 내 인생 커리어 전부를 강화학습에 걸기로 결심했다.

그래서 결론은, 요즘 강화학습이랑 연애중이다.