[제148회 영림원CEO포럼] 인공지능으로 바뀌는 세상
“인공지능으로 바뀌는 세상은?”
주철휘 세종대학교 소프트웨어학과 교수, 148회 영림원CEO포럼 강연
주철휘 세종대학교 소프트웨어학과 교수가 14일 148회 영림원CEO포럼에서 ‘인공지능으로 바뀌는 세상’을 주제로 강연했다.
▲ 주철휘 세종대 소프트웨어학과 교수(사진출처: 영림원소프트랩 제공)
주 교수는 “인공지능(AI)은 4차 산업혁명의 핵심으로, 사회 전반적으로 커다란 변화를 불러일으켰던 인터넷이나 모바일과는 근본적으로 다른 새로운 비즈니스 모델을 만들어내고 있다”라며 “특히 지난 50년보다 앞으로 5년 동안 더 많이 세상을 바꿀 것”이라고 밝혔다. 다음은 강연내용.
◆“AI, 지난 50년보다 향후 5년 더 많이 세상 바꿀 것” = “LG 가전제품 경쟁자는 구글·아마존”, MIT 10억불 들여 AI대학 신설, 손정의 “앞으로 AI기업에만 투자하겠다”, “GM 선제적 구정조정 안했다면 구글 하청업체 됐을 것”·…
최근 언론에 나타난 인공지능 관련 기사 제목들이다.
인공지능이라는 용어는 1956년 미국 다트머스 대학의 존 매카시(John McCarthy) 박사가 처음 사용했다. 그가 정의한 AI는 “지능을 가진 기계를 만드는 과학과 엔지니어링”이었다.
인공지능의 효시는 1950년 지능 행위를 테스트하는 방법(튜링 테스트)을 소개한 앨런 튜링(Alan Turing)이다. AI는 1974년~1980년 1차 침체기, 1987년~1993년 2차 침체기에 빠졌다. 1980년대에 ‘기계가 학습을 하는’ 머신러닝이 등장하고, 2010년대에는 딥러닝이라는 알고리즘이 나와 AI의 붐을 불러일으켰다. 1997년 5월 IBM 딥블루가 세계 체스 챔피언에게 승리하고, 2011년에는 IBM 왓슨이 미국 퀴즈쇼 제퍼디에서 우승을 했다.
딥러닝이 가장 큰 성과를 내는 분야는 이미지 분류이다. 주어진 이미지 자체를 미리 정의된 카테고리 중 하나로 분류하는 것이다.
2012년 열린 이미지넷 대규모 시각인식대회(ILSVRC: ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition)에서 캐나다 토론토 대학팀의 알렉스넷(AlexNet)이 ‘이미지넷 분류 top-5 오류율’ 16.4%로 1위를 차지했다. 2011년에 비해 오류율을 무려 9.4% 낮췄다. 이 토론토대학팀이 적용한 기술이 심층신경망(Deep neural network)을 학습 모델로 사용한 딥러닝이었다.
◆AI, 인간을 넘어서는가 = 2014년 ILSVRC에서는 구글넷(GoogleNet)이 6.7%, 2015년 ILSVRC에서는 ResNet(Residual neural network)이 3.6%의 오류율로 1위에 올랐다.
구글이 ‘구글 I/0 2017’에서 선보인 음성인식(Speech recognition) 기술은 4.9%의 오류율로, 인간의 음성인식 오류율 5.1%를 뛰어넘었다. AI를 가진 기계가 인간보다 더 잘 알아듣는다는 얘기다.
2016년 3월 알파고는 이세돌 9단과의 대결에서 4승 1패로 이겼으며, 2019년 1월 24일 알파스타는 유럽의 스타크래프트2 프로에게 10승 1패로 완승했다.
2018년 12월에 열린 3차원 단백질 구조 예측 대회에서 구글의 단백질 구조 파악 AI ‘알파폴드’는 43개의 단백질 가운데 25개의 구조를 맞혀 우승했다. 이 분야에서 15년간 연구해온 미국 미시건대 교수는 3개밖에 맞추지 못했다.
2019년 1월 NHN엔터테인먼트의 ‘한돌’ AI는 국내 바둑 랭킹 1,2,3위를 꺾어 3년 전 알파고 수준을 넘었다는 평가를 받았다.
위키피디아에서는 기계학습(Machine Learning)을 인공지능의 한 분야로 컴퓨터가 학습있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야라고 정의한다.
기계학습은 지도학습(supervised), 비지도학습((unsupervised), 강화학습(reinforcement) 등으로 분류된다.
지도학습은 답을 미리 가르쳐준 상태에서 하는 학습으로 즉각적인 피드백으로 결과를 예측한다. 비지도학습은 답을 가르쳐주지 않고 하는 학습으로 ‘숨겨진 구조’룰 발견한다.
강화학습은 잘 하면 보상을 해주고, 못하면 감점하는 식으로 보상시스템을 적용해 누적된 합이 최대화하도록 한다. 강화학습의 예로 2014년 구글의 인공지능은 아타리의 ‘벽돌깨기’ 게임을 단 4시간 학습으로 완벽하게 해내었으며, 인간 게임 전문가에 비해 그 성능이 132배나 높은 것으로 평가됐다.
◆2040년 AI가 인간을 넘어선다? = 현재의 협소한(Narrow) AI는 앞으로 상식(Human-Level) 수준의 AI로 진화할 것이다. 2040년에 이르면 AI가 인간을 넘어설 것이라는 전망도 나와 있다.
AI가 암흑기를 지나 이만큼 진보한 것은 인간의 뇌를 모방한 신경망(Neural Network)에 힘입은 것이다. 인간의 두뇌는 컴퓨터 신경망보다 약 10,000배 좋은 성능을 보유하고 있다. 인간 두뇌의 시냅시스가 100조~1000조개인 반면 인공 신경망의 시냅시스는 아직 10억~100억개에 불과하다.
신경망은 매우 복잡한 함수를 학습해 비선형 경계선을 구분하는 점에서 AI의 진화에 꼭 필요하다.
AI가 이미지를 분류하려면 데이터가 있어야 하는데 최소 3천장의 사진이 필요하다. AI는 이미지 분류에서 사람보다 뛰어난 성능을 보인다. 뇌에서 포도당 수치를 측정하는 작업에서 AI는 1,002명의 환자의 2,100장의 뇌사진으로 학습해 알츠하이머 징후를 임상진단 발견 6년 전에 판별하는 성과를 내놓았다.
또 구글의 ‘EyePACS’는 당뇨망막병증 진단에서 전문가를 능가했으며, 국내 의료 AI 업체인 뷰노가 개발한 뼈 나이를 계산하는 AI 기반 소프트웨어는 의사가 성조숙증이나 저성장을 진단하는데 도움을 줄 수 있다.
AI의 발전으로 우려되는 것도 있다. 그 단적인 예가 ‘적대적 신경망(Generative Adversarial Network)’이라는 기술이다. 이 적대적 신경망으로 가짜 사진이나 가짜 목소리를 만들 수 있기 때문이다.
◆기술변화가 비즈니스 모델을 바꾼다 = 딥러닝을 통한 자연어 처리에서도 혁신이 일어나고 있다. 그 대표적인 예가 챗봇이다. 챗봇은 AI를 활용해 대화에서 사람을 흉내내는 봇이다. 구글, 페이스북, 마이크로소프트, 아마존, IBM, 삼성, 네이버, 애플 등 세계 IT 기업들이 AI 챗봇 경쟁을 펼치고 있다.
1990년대가 웹, 2000년대가 앱 시대였다면 현재는 대화형 플랫폼 시대 곧 어시스턴트(Assistant) 시대이다. 지금까지 나온 챗봇을 활용한 AI 비서는 법률자문, 주문처리, 세금, 메시지 분석, 일정관리, 성과분석 등 매우 다양하다.
이를테면 변호사에게 350달러를 주는 대신 150달러의 법률자문 챗봇을 이용할 수 있다. 기술변화가 비즈니스 모델을 바꾸고 있는 셈이다.
<박시현 기자> pcsw@bikorea.net
영림원 CEO포럼에서 강연된 내용은 ㈜비아이코리아닷넷의 [영림원CEO포럼]에 연재되고 있습니다.
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