brunch

You can make anything
by writing

C.S.Lewis

by 황재선 Feb 17. 2020

인공지능이 가져올 미래 기술의 진화

2017년 LG전자 블로그 기고 칼럼 보관용

2016년 구글 알파고와 이세돌 9단의 바둑 대결에서 알파고가 승리한 뒤 우리나라는 그야말로 인공지능(AI) 광풍에 휩싸였습니다. 인공지능이 체스나 퀴즈 쇼 등에서 인간에게 승리한 적은 있었지만, 컴퓨터가 절대 정복할 수 없을 것이라는 바둑으로 인간을 이겼다는 사실은 우리에게 엄청난 충격을 주었습니다. 인공지능이 가져올 긍정적인 효과를 넘어 ‘AI 포비아(AI phobia)’, 즉 인공지능이 인간의 한계를 뛰어넘어 인류 멸망을 초래할 수도 있다는 인공지능 공포증도 생겨났습니다.

그렇다면 이러한 인공지능은 하루아침에 우리에게 다가온 것일까요? 그렇지 않습니다. 인공지능은 이미 70년 가량의 역사를 가진 굴곡이 많았던 기술 분야입니다. 이번 칼럼에서는 이런 인공지능이 무엇이고, 어떤 기술을 바탕으로 발전해 왔는지, 어떤 분야에서 활용할 수 있는지에 대해 알아보도록 하겠습니다.

인공지능이란 무엇인가?

1956년 다트머스 컨퍼런스에서 최초로 만들어져 학문의 분야가 된 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 의미 그대로 풀이하면 기계 또는 컴퓨터 시스템에 의해 만들어진 지능, 즉 인공적인 지능입니다. 인공지능 교재로 많이 쓰이는 스튜어트 러셀(Stuart Russell)과 피터 노빅(Peter Norvig)의 ‘Artificial Intelligence: A Modern Approach’에서의 정의를 인용하면 다음과 같습니다.

1) 인간처럼 생각하는 시스템(인지적 구조와 신경망)

2) 인간처럼 행동하는 시스템(언어 처리, 지식 표현, 자동 추론, 학습으로 튜링 시험 통과)

3) 합리적으로 생각하는 시스템(논리 풀이, 추론, 최적화)

4) 합리적으로 행동하는 시스템(지능적인 소프트웨어 에이전트, 인식, 계획, 추리, 학습, 대화, 의사결정, 행동을 이뤄내는 로봇 구현)

인간처럼 생각하고, 행동하기 위해 다양한 기술들이 등장했습니다. 인간의 오감을 이해하고, 표현하기 위한 요소기술(음성, 비전 외)과 인간처럼 행동하기 위한 요소기술(언어 처리, 로봇 등) 모두가 우리가 이야기하는 인공지능의 범주에 해당합니다.

l 인공지능 아이디어를 고안한 앨런 튜링의 일대기를 그린 영화 ‘이미테이션 게임’ 포스터

인공지능의 현재와 미래

2010년 전후에 일어난 인공지능의 발전은 크게 아래 3가지 요인에서 비롯됐습니다. 1) 인터넷 및 모바일 서비스(전자상거래, SNS 등)에 의한 빅데이터 생성, 이렇게 생성된 빅데이터가 2) 획기적으로 향상된 기계 학습과 알고리즘의 재료로 사용, 기계학습과 알고리즘이 3) 더욱 강력해진 컴퓨터 능력과 클라우드를 활용하면서입니다. 최근 인공지능 기술의 발전 속도는 전문가들도 놀랄 정도입니다. 예를 들어, 인간이 5% 수준의 오류율을 보이는 이미지 인식에서 인공지능은 2011년 26%의 오류율을 보였지만, 2015년에는 3.5%로 크게 품질이 향상된 것처럼 짧은 기간에 엄청난 발전을 이루고 있습니다.

l 페이스북의 얼굴 인식 기술 ‘딥페이스’

인공지능은 현재 이미지 인식 이외에도 자율주행, 게임, 영상 인식, 음성기반 지능형 서비스, 챗봇, 번역, 스팸 필터 등 다양한 분야에서 활용하고 있으며, 지금까지와는 다른 놀라운 품질과 빠른 발전 속도를 보입니다. 이런 인공지능을 주어진 조건 아래에서만 동작하는 ‘약 인공지능(Weak AI, Artificial Narrow Intelligence/ANI)’이라 합니다. 약 인공지능은 앞의 사례 이외에도 개인화한 콘텐츠 추천, 타깃 광고, 여행 추천과 같은 상업용 서비스에도 폭넓게 활용되고 있으며, 최근에는 의학 진단 등의 분야로 확대를 시도하고 있습니다.

l 음성인식 기반 ‘허브 로봇’

‘약 인공지능’에 대비되는 개념으로는 자의식을 지니고 인간과 같은 사고가 가능한 ‘강 인공지능(Strong AI)’ 또는 ‘범용 인공지능(General AI, Artificial General Intelligence/AGI)’입니다. 많은 전문가가 당분간 이런 ‘강 인공지능’의 구현은 힘들 것으로 판단하고 있지만 혹자는 지능 폭발과 기술적 특이점(싱귤래러티)이 일어나 기계가 인간의 지능 수준을 넘어 빠르게 진화할 것이라고 의견도 있습니다. 인공지능의 대가 중 한 명인 앤드류 응(Andrew Ng) 박사는 “인공지능은 산업혁명에 비유될 정도이며, 모든 사업을 바꿀 동인이다. 과대망상을 경계하고, 산업적 도구로써 인공지능을 바라보면서 현시점에서 무엇을 할 수 있는지 주시해야 한다”고 말한 것처럼 인공지능을 어떻게 활용할지는 바로 우리 인간들에게 달렸다고 할 수 있습니다.

인공지능을 위한 기술들

구글의 알파고에서 사용된 ‘딥 러닝(Deep Learning)’이 인공지능 기술의 대명사처럼 보이지만 인공지능의 기술은 아주 다양합니다. 인간처럼 생각하고, 행동하기 위해서는 하나의 기술로는 완성할 수 없습니다. 우선 ‘기계 학습(Machine Learning)’이 있고, 미래 데이터를 예측하는데 활용합니다. 기계 학습의 하위 주제 중 하나로 인간의 뇌와 유사한 구조를 가진 딥 러닝, 인간의 언어를 듣고, 이해한 뒤 인간처럼 말하기 위한 기술인 음성인식, 음성합성, 자연어 처리 기술들 모두가 인공지능을 위한 기술입니다.

l LG전자 스마트폰 음성인식 기술 ‘Q보이스(Q Voice)’

이외에도 대화형 스피커나 언어번역 서비스에서 활용되는 요소 기술로, 사람처럼 행동하고, 질문에 대답하기 위한 기술로 가상 에이전트(Virtual Agent), 인간과 자연스러운 상호작용을 가능하게 하는 바이오매트릭스 기술, 다양한 사물과 이미지 등을 분석하기 위한 컴퓨터 비전, 인공지능을 지원하기 위해 GUI로 대변되는 인공지능에 최적화된 하드웨어와 인간처럼 행동하기 위한 로보틱스 기술 등도 인공지능을 구성하는 기술 중 하나입니다. 이처럼 인공지능 기술의 범위는 아주 넓으며, 인공지능이 적용된 서비스 또는 제품들은 이러한 기술 중 하나 이상을 활용한 것으로 이해하면 좋겠습니다.

지금의 인공지능은 개인용 컴퓨터가 처음 나왔을 때처럼 그 잠재력과 가능성이 무궁무진한 상태로 느껴집니다. 인공지능 플랫폼을 선점하기 위해 많은 투자가 일어나고 있지만 아직까지 독보적 강자는 없습니다. 그렇기 때문에 인공지능 분야는 아직까지 많은 기회가 숨어있다고 생각합니다. 누가 이 인공지능 시장을 차지할지, 또 어떤 기술들이 등장해 또 우리들을 놀라게 할지 관심을 가지고 지켜보도록 합시다.

다음 편에는 인공지능 기술의 하나인 기계 학습과 딥 러닝에 대해 더 자세하게 알아보겠습니다.

keyword