07. 인공지능의 발전을 촉진한 4가지 요소

[2악장-Minuet] 인공지능 개론

인공지능의 발전을 촉진한 4가지 요소

 인공지능의 발전을 촉진한 4가지 요소로 수학, 데이터, 하드웨어, 소프트웨어를 들 수 있다.

 먼저 수학은 인공지능을 ‘어떤 방법으로 설계를 하는 것이 좋을까?’에 대해서 알고리즘을 제공해주고, 어떻게 성능을 향상할 수 있는지에 대한 이론적인 근거도 제공한다. 인공지능의 주요 설계는 수학으로 구성되어 있으며, 문제의 설계부터 구현, 방법 등 모두 수학으로 구성이 되어 있다는 것을 볼 수 있다. 뿐만 아니라 한계점을 미리 알 수도 있고, 때로는 기발한 풀이 방법을 알려주기도 한다.

 그리고 다양한 방법으로 데이터를 획득하는 기술과 센서의 발달, 그리고 저장에 드는 비용이 줄어든 하드웨어의 환경 또한 인공지능의 폭발적인 발전을 이끌어 왔다. 예전에는 데이터를 구하기 위해서 사람들의 손도 많이 필요했고, 수작업으로 처리를 하다보니 시간도 많이 소요되었다. 그러나 인터넷의 다양한 형태의 비정형 데이터(영상, 음성, 틀을 갖추지 않은 텍스트 형태 등. 표와 같이 형태를 갖춘 정형 데이터가 아닌 데이터)를 실시간으로 얻어내고 처리할 수 있는 빅데이터 기술이 발전했고 이를 기반으로 끊임없이 인공지능이 학습을 하면서 이전보다 성능을 더욱 향상시킬 수 있는 환경이 조성되었다.

하드웨어의 발전 또한 큰 영향을 주었다. 분산 서버(네트워크 내의 각 컴퓨터에 서버 기능을 분산시켜 놓은 네트워크로 접속된 PC가 서로 데이터 교환을 할 수 있는 방식을 활용함)와 클라우드 컴퓨팅(인터넷 상의 서버를 통하여 데이터 저장, 네트워크, 콘텐츠 사용 등 IT 관련 서비스를 한번에 사용할 수 있는 컴퓨팅 환경)의 개발로 데이터 저장 및 처리 비용이 많이 줄어들었고, 특히 GPU의 병렬 연산을 통해 빠르게 벡터 및 행렬을 계산하는 기술이 도입되었다. 컴퓨터의 그래픽 구현에 사용되는 GPU는 하나의 코어로 CPU와 달리 일을 나누어서 한꺼번에 처리할 수 있는 특성이 있다. 특히 인공지능에 사용되는 수많은 행렬 연산의 경우 이러한 GPU의 특성이 더욱 빛을 발하기도 하고, 가격 및 유지비용 면에서도 훨씬 유리하다. 예를 들어 구글의 딥러닝 인공지능 연구팀인 구글 브레인은 1000개의 서버를 병렬로 연결하여 시스템을 구축하는데 50억이 들었고 유지하는데 60만 와트의 전기가 소모되었다. 동일한 성능의 시스템을 구축하는데 GPU를 활용하는데 비용은 3300만원 정도가 들며, 유지하는데 필요한 전력은 4000와트 정도이다. (http://m.ddaily.co.kr/m/m_article/?no=133845) 초기 비용과 유지비용 모두 약 0.6% 정도밖에 되지 않는 비용으로 구축이 가능해지면서 더 많은 수가 딥러닝을 이용할 수 있게 된 것이다.

 마지막으로 이런 환경을 활용할 수 있는 SW의 발전도 빼놓을 수 없다. 2015년에 구글에서는 파이썬 라이브러리(명령어 패키지)로 딥러닝에 사용되는 텐서플로를 누구나 사용할 수 있도록 공개를 하였다. 이 후 2016년에는 페이스북 인공지능 연구진에 의해 딥러닝 구현 라이브러리 파이토치도 공개되면서 이전보다 쉽게 딥러닝을 일반인들이 구현할 수 있게 되었다. 복잡하게 인공지능의 이론에 맞게 하나하나 설계할 필요가 없이 가져다 쓰기만 하면 되는 라이브러리가 만들어짐으로써 ‘누구나 쓸 수 있는 딥러닝’의 세계가 열리게 되었다.