또하나의 인간이 성장하는 느낌 준 인공지능 '신기'

영상은 일본의 오랜 전통을 가진 하나의 인형을 보여주며 시작한다. 가만히 놔두고 있어도 저절로 글씨를 쓰는 인형인 카라쿠리 인형은 인간들이 자신들과 닮은 무언가를 자신들의 손으로 만들어내고 싶어했다는 것을 여실히 보여주는 증거 중 하나다.

우리는 지금도 우리의 지능을 이용, 활용해 새로운 지능을 만들어 내려고 하고 있다. 그리고 결국 셰이키(Shakey)라는 이름을 가진 첫 인공지능 기계가 등장한다. 방향을 감지하고 움직이는 로봇으로 그 자체도 2m라는 거대한 크기를 자랑하지만 뇌는 또 다른 곳에 더 큰 컴퓨터로 존재한다.

쉐이키의 개발 이후, 인류는 인공지능 기술의 급격한 발전을 기대했지만 인간의 기대는 번번이 물거품이 되고 말았다. 그래서 과학자들은 인공지능을 구성하는 방식을 차차 바꾸어 나가기로 한다. 바로 생명체인 인간의 지능 방식을 모방하는 것이다. 많은 데이터를 수집하고, 머신 러닝을 이루는 것이다.

이런 머신 러닝을 통해서 만들어진 인공지능 중에서 우리에게 가장 유명한 것으로는 역시 알파고가 있을 것이다. 인공지능의 머신 러닝 방식을 아이들이 배우는 방식과 비슷한 방식으로 차용해 이용하는 것이다. 경험을 이용해 시냅스를 단련시키는 인간의 뇌와 비슷하게 인간의 지령없이 기계만의 경험을 통해 인공지능의 발전을 이뤄간다.

이 예로 틱택토 게임이 등장한다. 다큐에 등장하는 교수와의 대전 이후에 인공지능 ‘T봇’은 자기와의 대국을 진행하게 된다. 교수와의 대국은 저항을 하지 못하고 패배를 했지만 30분 이후의 ‘머신 러닝’이후에 T봇은 교수와 무승부를 이끌어내게 된다. 그리고 이런 머신 러닝을 통해서 발전한 인공지능들은 많은 정보를 기반으로 주어진 새로운 정보를 분석하는가 하면 초파리의 행동을 예측하기도 한다.

하지만 아직 인공지능을 실용화하기 힘든 부분이 많다. 일본의 인공지능 로봇 ‘얼터’는 5~6세 이상의 사람들의 시점으로는 전혀 이해할 수 없는 행동을 하기 때문이다. 영상은 인공지능의 발전이 아직은 필요하다는 사실과 함께 끝나게 된다.

[주요 용어 개념]

▲지능 : 한 개인이 문제에 대해 합리적으로 사고하고 해결하는 인지적인 능력과 학습 능력을 포함하는 총체적인 능력

▲시냅스 : 신경세포인 뉴런에서 다른 세포로 신호를 전달하는 연결 지점

▲인공지능 : 인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력, 자연언어의 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술.

▲머신 러닝 : 머신 러닝 또는 기계 학습은 컴퓨터 과학 중 인공지능의 한 분야로, 패턴인식과 컴퓨터 학습 이론의 연구로부터 진화한 분야다. 머신 러닝은 경험적 데이터를 기반으로 학습을 하고 예측을 수행하고 스스로 성능을 향상시키는 시스템과 이를 위한 알고리즘을 연구하고 구축하는 기술이다. 머신 러닝의 알고리즘들은 엄격하게 정해진 정적인 프로그램 명령들을 수행하는 것이라기보다 입력 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 이끌어내기 위해 특정한 모델을 구축하는 방식을 취한다.

▲딥 러닝 : 다층구조 형태의 신경망을 기반으로 하는 머신 러닝의 한 분야로, 다량의 데이터로부터 높은 수준의 추상화 모델을 구축하고자 하는 기법이다.

[느낀점]

2017년에 방영된 이 프로그램은 인공지능은 아직 발전해야 할 필요성이 남아 있다는 결론과 함께 끝난다. 2년이 지난 지금은 어떤 상태일지 궁금하지만 그렇게 많은 발전은 하지 못했을 것 같다는 생각이 들었다. 하지만 인공지능의 기본 원리를 알고 나보니 실제로 인간이 자라는 것 같다는 느낌을 받게 되어서 신기했다.

정보를 수집하면서 인공지능 나름대로 어떤 정보를 결정하는 기준을 정하고 그 기준에 따라서 새로운 정보를 파악한다는 생각이 들었다. 5~6세 이하의 아이들과 의사소통이 된다는 점도 인간의 실재 성장과정과 굉장히 유사하다는 생각이 들었다. 인공지능의 발전이 과학자들의 의도대로 진행되고 있는 것 같았다.

아직 인공지능은 다큐멘터리에서 나온 것처럼 많은 단계가 남아있는 주제다. 하지만 근시일 내에 많은 곳에서 인공지능을 어렵지 않게 볼 수 있을 것 같다. 내 진로에도 연관되어 세상을 바꿀 수 있는 신기술을 취재해 보고 싶은 생각이 들었다.