인공지능의 미래 머신러닝과 딥러닝

인간과 컴퓨터의 바둑 대결로 세상을 떠들썩하게 한지 1년이 지나서 구글 딥 마인드에서는 알파고 제로를 만들어 냈습니다. 그리고 알파고와 알파고 제로간의 바둑 대결을 펼쳤는데, 결과는 알파고 제로의 완승이었습니다. 알파고 제로는 스스로 학습을 하여, 바둑을 공부한지 40일만에 알파고를 이겼습니다. 기본적인 바둑 알고리즘을 알려주지도 않고, 독학으로 약 2900만 판의 실전 경험을 해서 이룩한 결과라고 합니다. 제로라는 이름은 무에서 유를 창조했다고 지어진 이름이라고 합니다.

 

어느덧 컴퓨터는 인공지능을 지나 머신러닝 그리고 딥러닝의 시대까지 오게 되었습니다. 인공지능은 1950년대부터 시작된 개념으로 인간의 지능과 유사한 능력을 컴퓨터에게 심어 인간을 대체하려는 움직임에서 시작되었습니다. 말 그대로 Artificial Intellect로 사람이 만들어낸 지능입니다. 하지만, 사람의 감정과 생각들은 너무 추상적이고 다양해서 그것을 코드로 만들어내기는 어려운 일이었습니다. 또한, 인간은 경험을 통해서 지식을 배우는데, 사람마다 경험할 수 있는 범위가 다르다보니 상황에 맞춰서 적절하게 적용할 수 있는 지식 체계를 인위적으로 만드는 것이 사실상 불가능해 보였습니다. 그래서 저는 미래의 인공지능이 인간에게 위협이 될 것이라 생각하지 않았습니다.

 

하지만, 수많은 데이터의 통계를 통해, 지식을 획득하는 이른바 머신 러닝이라는 개념이 생겨나기 시작하면서 인공지능 발전이 큰 추진력을 얻게 되었습니다. 얼마 전부터 빅데이터를 분석해서 유용한 정보를 도출하려는 움직임이 있었습니다. 이러한 부분을 기계의 경험으로 간주하여 만들어낸 규칙을 컴퓨터가 계속 저장하고 있으면서 그 정보를 바탕으로 판단을 내리게 된 것 입니다. 예를 들면, cheap 이라는 단어가 들어간 메일을 하나씩 검사를 하던 컴퓨터는 대략 100개의 메일에서 80개 이상이 스팸이란 것을 학습하게 되었다고 하면, 높은 확률로 스팸 메일을 걷어낼 것입니다. 이런 부분은 게임에서도 사용되기 위해 연구가 진행되고 있습니다.

 

컴퓨터에게 할 수 있는 행동을 제공하고, 해당 행동이 적절하게 수행 된 경우는 보상을 부적절하게 수행 된 경우는 벌점을 줍니다. 그리고 0점이 되면 종료가 됩니다. 컴퓨터는 계속 반복적인 행동을 통해 어떠한 행동을 하는 것이 유리한지 점점 인지하기 시작합니다. 그리고 스스로 어떠한 상황에서 A, B, C 중에 어떤 행동을 하는 것인지 스스로 체득하게 되고, 일정 시간이 지나면 점점 보상을 더 받도록 행동하는 것 입니다. 게임에서 보면 레벨링이라고 불리는 난이도 밸런스 부분이 있는데, 잘하는 사람과 못하는 사람을 모두 만족 시키도록 할 수 없었던 부분이 있는데, 이러한 머신 러닝을 이용하면 이용자 수준에 맞는 게임을 즐길 수 있는 좋은 방법이 될 것 입니다.

 

머신러닝은 의사 결정 트리 학습, 귀납 논리 프로그래밍, 클러스터링, 강화학습, 베이지안 테트워크 등 다양한 알고리즘이 존재합니다. 하지만, 머신러닝은 한계점이 있습니다. 인공 지능을 구현하기 위해서는 컴퓨터에게 어느 정도의 코딩작업을 수행해야 합니다. 기계가 판단할 수 있는 근거 또는 방법에 대해서는 기본적으로 전달을 해야 하기 때문입니다.

 

인간의 뇌가 가지는 뉴런 연결구조를 참조해서 만들어진 신경망(neural network) 개념이 만들어지고 난 뒤 딥 러닝이라는 개념이 나오기 시작했습니다. 입력이 있고 보이지 않는 다양한 신경망을 통해서 결과 값이 나옵니다. 초기에는 이 과정에서 엄청난 오답이 나옵니다. 하지만, 수천 수만 또는 수백만 개의 입력을 학습하다 보면, 확률 벡터라는 값이 나오기 시작하면서 점점 정확도가 높아지게 됩니다.

 

2012년 스탠포드 대학교와 구글은 1만 6000개의 컴퓨터로 약 10억 개 이상의 신경망으로 이뤄진 Deep Neural Network를 구현했습니다. 이를 통해, 약 1000만 개의 이미지를 분석한 뒤, 컴퓨터가 사물을 인식 하고 분류할 수 있도록 하는데 성공했습니다. 2017년 12월 28일 딥 러닝을 이용해서 MRI 스캔 시간을 획기적으로 줄이는 기술이 우리나라에서 성공을 했다고 합니다.

 

딥 러닝으로 인해, 인공 지능의 실용성이 커지고 사용 가능한 영역이 무한대로 확장 될 수 있는 가능성을 가지게 되었습니다. 자율 주행 자동차도 한 부분입니다. 인간을 넘어서는 인공지능의 등장을 우려하고 있지만, 영화에서 보던 미래시대가 점점 다가오고 있습니다.