당신을 학습중입니다인간의 사고방식 배우는 딥러닝의 시대

구글, 인공지능 프로젝트 선두주자

일자리 47%, 기계에 빼앗길 수도

 

 

어려운 일은 쉽고, 쉬운 일은 어렵다

모라벡의 역설이다. 컴퓨터에게 천문학적인 수를 계산하고 복잡한 수식을 푸는 일은 쉬운 일이지만 사람이 일상적으로 행하는 보고, 듣고, 느끼고, 인식하는 행위들은 컴퓨터에게 매우 어렵다는 것이다. 최근 IT 업계에는 이러한 한계를 극복하려는 움직임이 포착되고 있다. 인간처럼 생각하고 학습하는 인공지능 기법이 주목받고 있다. 바로 딥러닝(Deep Learning)’이다.  

데이터를 추려 스스로패턴을 발견하는 비지도학습

딥러닝이란 특별히 가르치지 않아도 스스로 데이터들의 관계와 특징을 파악해 배워나가는 기술이다. 이 기술이 접목된 컴퓨터는 방대한 데이터 속에서 스스로 단계적으로 콘텐츠를 분류한다. 단순한 특징으로 먼저 사진을 분류하고, 그 다음 더 복잡한 특징을 찾아낸다.
  실제로 구글(Google)2012, 스탠퍼드 대학의 앤드류 응(Andrew Y. Ng)’ 교수와 구글 브레인 프로젝트를 시행하여 유튜브에서 무작위로 추출한 1,000만 장의 이미지 중에서 고양이의 이미지를 골라내는 데 성공했다. 방대한 데이터에서 특징적인 패턴을 발견해 고양이라는 대상을 찾아낸 것이다. 딥러닝을 적용한 시스템이 스스로 반복 학습을 통해 이미지를 선별한 대표적인 예다.

 

 

이 기술은 인간의 신경망 구조를 모방하여 입력과 출력 계층 사이에 숨겨진 층과의 관계를 파라미터(조작 가능한 요소)로 조정할 수 있는 구조를 갖고 있다. 딥러닝은 일반적인 알고리즘과 달리 수식이 필요 없다. 내용이 무엇인지 스스로 판단하고 이를 이용하며 예측 하는데 사람의 도움이 필요 없는 비지도학습(Unsupervised Learning)을 한다. 사람이 대상을 인식하는 것과 같은 방식이다.  

구글, 바이두, MS 모두 딥러닝착수

구글의 시험 이후, 기업들은 앞 다투어 딥러닝에 주목·투자하기 시작했다. 딥러닝은 데이터 기술의 폭발적 증가와 이를 뒷받침하는 컴퓨터 성능의 향상으로 기존에는 불가능했던 퍼포먼스와 알고리즘 구현의 가능성을 가능하게 했기 때문이다. 2012년 말 이후 딥러닝의 상업적 가치를 파악한 대기업들은 관련 기업 인수와 개발에 착수했다. 구글은 인공지능 분야의 전문성을 지닌 영국의 스타트업 딥 마인드(Deep Mind)’6억 달러에 인수했다. 그들이 만든 ‘AI 비디오 게이머는 컴퓨터가 스스로 게임을 학습해 49개 중 29개 게임에서 사람의 실력을 능가하는 사례를 보여줬다. 바이두는 구글 브레인프로젝트를 담당했던 앤드류 응교수를 영입하였으며 아마존과 마이크로소프트 모두 음성인식 AI알렉사코타나를 개발했다. 국내의 경우 네이버가 음성 인식, 이미지 분석, 뉴스 요약 등에 딥러닝을 적용하고 있다. 적용 이후 음성 인식의 인식률은 25%나 개선됐다. 다른 국내 개발팀이 제작한 어플리케이션 아티파이(Aritfy)’의 경우 기존의 화풍과 사진을 결합해 예술영역으로까지 딥러닝 기술을 접목시켰다.

 

 

딥러닝’, 인간을 넘어설 것인가

인간과 유사한 지능을 가진 딥러닝은 빠른 속도로 발전하고 있다. 급속도로 진행되는 인공지능 연구와 더불어 일자리 변화와 대응, 사회적 이슈에 대한 연구도 동시에 진행되고 있다. 구글의 CEO 래리 페이지는 우리가 이용하는 모든 것이 인공지능 컴퓨터와 연결돼 우리의 행동 패턴을 미리 인식하고, 우리가 필요하다는 것을 깨닫기도 전에 결과를 갖다 주는 것 미래를 꿈꾼다라며 인공지능이 구글의 궁극적인 목표다라고 말했다.
  영국 배스대학교 인공지능 전문가 조애나 브라이슨은 인공지능이 우리의 행동을 예측한다고 해서 두려워할 필요 없다고 BBC방송에서 밝혔다. 그는 아마존에서 내가 살 만한 상품을 추천하고 SNS가 우리가 좋아할 만한 뉴스를 추천한다고 해서 이것은 인공지능이 예측 능력을 가졌다는 뜻이 아니다이는 데이터를 활용한 것이라고 설명했다. 이어 인공지능이 우리 세계를 접수할 것이라는 생각은 터무니없다똑똑한 지성이 세계를 지배하기를 원한다는 것은 우리의 야망을 똑같이 가졌을 것이라고 막연히 생각하는 것이라고 말했다. 반면 2013, 영국 옥스퍼드 대학의 칼 프레이(Carl B. Frey)와 마이클 오스본(Michael A. Osborne)은 미국 일자리의 약 47%가 컴퓨터에 의해 대체될 가능성이 높다는 연구결과를 발표했다. 맥킨지의 제임스 메니카(James Manyika) 역시 그의 저서인 ‘No Ordinary Disruption’에서 중간 또는 상위 지식노동자 또한 컴퓨터에 의한 대체 가능성이 높다고 주장했다.

 

 

이는 비단 외국의 문제가 아니다. 우리나라 또한 IT기술의 발달로 딥러닝 프로젝트에 착수하고 있다. 네이버가 이에 앞장서고 있으며, 기존에 인간 노동이 담당하고 있는 영역들이 인공지능에 의해 위협을 받고 있다. 우리나라는 단순히 인공지능과 자동화기계로 이윤을 창출해 내기보다, 이로 인한 대규모 실업사태, 부의 집중, 소득 불균형 문제에 대한 대응 전략이 필요하다는 전망이 보인다.

 


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