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재부상하고 있는 '인공지능'

Lamont Wood | Computerworld 2014.04.28


IBM은 인공지능을 적용하려는 계획을 감추고 있지 않으며, 특히 4테라바이트(Terabyte)의 정보에 접근할 수 있는 자연어 처리 인공지능 시스템인 왓슨이 2011년 2명의 인간 우승자를 상대로 TV 퀴즈쇼 제퍼디(Jeopardy)!에서 우승한 이후로 더욱 그랬다.

하이는 왓슨을 다음과 같이 설명했다.
"질문 또는 답변을 평가하기 위해 존재론에 크게 의존하는 전통적인 인공지능과 크게 다르다. 대신에 여러 기술과 전략을 통합해 결과의 차이를 명확히 보여주고 정확도를 향상시키고 있다. 아내는 집에 오는 길에 상점에 들를 것이라고 나에게 전화한다. 의미가 모호하기는 하지만 경험을 통해 아내가 무엇을 이야기하려는지 이해한다."

이런 통합된 기술의 결과로 왓슨은 자연어 자료를 읽고 인간의 그것에 성공적으로 접근해 이로부터 정보를 얻는다고 설명했다.

IBM은 다양한 산업부문에서 왓슨의 활용을 연구하고 있으며, 특히 하나의 사례와 관련된 이용 가능한 모든 임상 문헌을 섭렵할 수 있는 의약품 부문에 집중하고 있다.

하이는 "시연을 보고 의사들은 의사 결정 능력에 어떻게 영향을 미치는 지는 외면한다"고 말했다.

지난 겨울, 구글은 상당한 인공지능 관련 투자를 실시했다. 지난 3월, 구글은 딥 뉴럴 네트워크(Deep Neural Network) 부문에서 활동하는 DNN 리서치(DNN Research)를 인수했다.
또한 지난 1월, 구글은 런던에 위치한 기계 학습 업체인 딥마인드 테크놀로지스(DeepMind Technologies)를 4억 달러 이상에 인수했다.

구글의 대변인은 구글의 인공지능 관련 조치와 계획에 대해 얘기하는 걸 거부했다. 하지만 페이스북의 리쿤은 딥마인드에 대해 잘 알고 있었다.

레쿤은 "구글은 내 제자들을 고용했다. 그들은 자사의 시스템을 스페이스 인베이더스(Space Invaders) 같은 오래된 비디오 게임에 연계하고 시도와 오류를 통해 게임을 처음부터 학습하면서 점수를 극대화하는 프레젠테이션을 진행했다. 1주 후 기계는 인간의 수준을 능가했다"고 말했다.

관련 분야에서 구글은 12월 초순 여러 로봇공학 업체들을 인수했다. 여기에는 보스톤 다이나믹스(Boston Dynamics, 실외 로봇), 레드우드 로보틱스(Redwood Robotics, 로봇공학 업체), 홀롬니(Holomni, 로봇 바퀴), 메카 로보틱스(Meka Robotics, 이종보행 로봇)이 포함되어 있다.

레쿤은 "구글은 인공지능이 웹뿐만 아니라 로봇공학에도 적용될 것으로 기대하고 있다. 그들은 앞으로 10년동안 상당한 영향을 예상하고 있으며, 이에 앞서 투자할 재정적 자원을 보유하고 있다"고 말했다.

한편, 현재까지 인공지능에 대한 구글의 접근 시도는 번역 페이지에 국한되어 있다. 뮤엘하우저는 "구글은 사전과 문법에 기초해 언어학자가 번역 규칙을 수립하도록 하는 대신에 이미 번역되어 있는 수백만 개의 문서를 확보했으며, 원본과 번역본 사이의 패턴을 찾는 인공지능 프로그램이 있었다"고 설명했다.

뮤엘하우저는 "7~8년 전만 하더라도 필요한 연산능력의 비용이 너무 높았다"고 덧붙였다.

2012년 구글은 인공지능 분야의 개척자 레이 커즈웨일을 고용해 기계 학습 및 언어 처리 프로젝트를 진행했다. 그리고 2013년 초반에는 앞서 언급한 심화 학습 개척자 제프 힌튼을 고용했다.

12월 초순, 페이스북은 레쿤을 고용해 9월에 구성된 인공지능 그룹을 지휘하도록 했다. 그 직후 페이스북은 음성인식 및 기계 번역 기업 모바일 테크놀로지스(Mobile Technologies)를 인수했다.

레쿤은 페이스북의 대변인과 마찬가지로 페이스북의 인공지능 관련 계획에 대해 함구했다. 하지만 지난해 10월 페이스북 CEO 마크 주커버그는 애널리스트들에게 "상호작용이 더욱 자연스러운 서비스를 구축하는 것이 핵심"이라며, "모바일 테크놀로지스 인수는 단순한 사진 인식을 넘어 음성 인식의 수준까지 발전하는데 도움이 될 것"이라고 말했다.

미래: AI가 인간 수준의 능력에 도달하는 시간
앞으로 인공지능 기술의 발전이 과거의 발전과 동일한 속도라고 가정할 때, 이 기술로 결국 인간을 모방할 수 있는 기계가 탄생할 수도 있다.

조지메이슨대학(George Mason University) 교수 로빈 한슨은 "20년 이상 인공지능 연구에 종사했던 사람들에게 인간의 수준에 버금가는 능력을 개발하는데 있어서 진척 상황이 몇 %쯤 되는지 묻는 버릇이 생겼다"고 말했다.

한슨은 "전문가들은 보통 5~10% 정도라고 말하며, 이는 앞으로 4세기 정도가 지나면 가능하다는 의미"라고 설명했다.

이 기간 동안, 한슨은 기계가 산업혁명 이후로 인간을 대체했던 속도로 꾸준하게 인간을 대체할 것으로 보고 있다. 1870년, 미국 인구의 80%가 농장에서 일했지만 지금은 3% 미만이다. 하지만 실직률은 77%가 아니다. 이는 앞으로도 사회가 인공지능의 영향을 소화하는데 엄청난 시간을 쓸 수 있음을 의미한다.

한슨은 하지만 그 누구도 갑작스러운 격변의 혁신을 배제할 수 없다고 덧붙였다.

다음 세기 내에 두뇌의 기능을 컴퓨터에 "이식"해 갑자기 인간 수준의 능력을 가진 기계가 탄생할 수도 있다. 기계가 이런 것이 가능하며 대량 생산이 가능하다면 값싼 인간 수준의 노동력이 무제한으로 공급되면서 이전에는 2배가 필요했던 기간 동안에 경제적 성장 지표가 50 이상으로 상승한 신농업혁명(Neolithic Agricultural Revolution) 또는 그 이후의 산업혁명과 동등한 수준의 혁명이 촉발될 수 있다.

현재 세계 경제는 이미 15년마다 두 배로 성장하고 있기 때문에 이런 혁명을 통해 수 개월 마다 두 배로 성장할 수도 있다.

부를 소유한 사람은 자신의 부가 안정기에 도달할 때까지 풍선처럼 성장하는 현상을 목격하겠지만, 투자가 아닌 노동을 통해 수입을 얻는 사람은 대량 생산된 인간을 모방한 기계와 급여면에서 경쟁할 수 없기 때문에 오늘날의 최저 생활 농가와 같은 한계 상황에 직면하게 될 수 있다.

인공지능 부문의 다른 전문가들은 미래에 대해 좀더 낙관적이다. MIT 교수 패트릭 윈스턴은 "지금은 상상할 수 없는 일들이 벌어질 것이며 인터넷 같은 예상하지 못한 혁신이 있을 것"이라고 말했다.

내러티브 사이언스의 해몬드는 "기계가 똑똑해지면서 우리를 더욱 똑똑하게 만들어 줄 것이다. 하고 있는 일이나 위치에 상관없이 필요한 정보를 제공받고 더욱 풍부한 세계를 보고 듣게 될 것이다. 정보의 세계에 도달하면 모두가 모든 것에 대한 기억을 더 많이 갖게 될 것"이라고 말했다.

하지만 레쿤은 "우리는 아직 진정한 지능형 기계를 개발하기에는 멀었다"고 경고했다. 얼마나 멀었는 지에 대해 레쿤은 답하지 못했다. 레쿤은 "이런 전망은 언제나 틀리게 마련"이라는 말로 답을 대신했다.

퍼듀대학(Purdue University) 교수 제프 시스킨스는 "인공지능 분야는 발전을 위해 수십 억 년 이상이 필요한 인간 수준의 지능을 이해하려 노력하고 있으며, 인간이 이를 수십 년 만에 간단하게 정리하리라고는 생각할 수 없다. 즉, 우리는 엄청나게 발전하고 있다"고 말했다.

미래학자들은 경제적인 영향을 넘어 특이성, 또는 기계가 개별 또는 단체로 의식을 갖고 인간에게 등을 돌리는 순간을 경고하고 있다.

인공지능 분야의 사람들은 이런 생각을 대수롭지 않게 여기는 경향이 있다. MIT 윈스턴 교수는 "우리는 언제든지 플러그만 뽑으면 그만"이라고 말했다. editor@itworld.co.kr

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