인공지능이 사람을 따라한다… 경쟁인가 도움인가

[이뉴스투데이 김정우 기자] 지난 9일 구글 딥마인드의 인공지능(AI) 컴퓨터 프로그램 ‘알파고’가 이세돌 9단과의 바둑에서 첫 승리를 거둔 이후 연이은 이세돌의 패배로 사회적인 파장이 상당했다. 기계를 상대로 3연속 불계패를 당한 이세돌은 4국에서 승리하며 자존심을 지켰지만 이번 대전으로 인공지능에 대한 사회적인 관심이 날로 커지고 있다.

알파고는 구글이 2014년 인수한 딥마인드가 ‘기계학습’ 기술을 바탕으로 개발한 인공지능 프로그램이다. 이세돌 9단과의 대국에 앞서 지난해 중국 프로기사 판후이 2단을 상대로 5:0전 전승을 거두며 처음으로 바둑에서 인간에게 패배를 안긴 바 있다.

인공지능의 도전 역사는 60여년 전까지 거슬러 올라간다. 컴퓨터가 마스터한 최초의 게임은 1952년 ‘틱택토’라고 불리던 ‘삼목놓기’였다. 이후 1994년에는 체커를 마스터했고 1997년에는 IBM의 ‘딥 블루’가 체스에서 인간에게 승리를 거둬 처음으로 인공지능이 인간과의 두뇌싸움에서 승리한 사건으로 기록됐다.

컴퓨터의 활약은 보드게임에서 그치지 않았다. IBM의 인공지능 컴퓨터 ‘왓슨’은 2011년 퀴즈대회 ‘제퍼디’에서 우승했고 2014년에는 딥마인드가 자체 개발한 알고리즘이 픽셀 입력값 만으로 아타리 사의 여러 게임을 플레이하는 방법을 학습하는 성과를 거뒀다.

알파고의 원리는 크게 ‘딥러닝’과 ‘강화학습’이라는 기계학습 방법론으로 구성된다. 인공신경망을 기반으로 기계가 복잡한 문제를 스스로 학습·해결하고 스스로 훈련을 통해 진화해 가는 것이다.

알파고를 개발한 데미스 하사비스 구글 딥마인드 CEO는 “고급 트리 탐색과 ‘심층 신경망’을 결합한 새로운 접근 방식으로 알파고 시스템을 구축했다”며 “인간을 이기기 위해 알파고는 자체 신경망 간에 수천만 회의 바둑을 두고 강화학습을 통해 스스로 새로운 전략을 발견하는 법을 학습했다”고 설명했다.

과거 게임 개발자로 활약하던 하사비스는 대학에서 인간의 두뇌와 신경망을 연구한 박사이기도 하다. 인간의 두뇌를 모사해 학습 능력을 갖춘 인공지능인 알파고를 만들어낸 것이다.

구글 딥마인드는 전문가가 플레이하는 게임으로부터 3000만개의 움직임에 대해 신경망을 훈련시켜 57%의 확률로 인간의 움직임을 예측할 수 있게 됐다고 설명했다.

또한 구글 딥마인드는 알파고에 사용된 방법론을 향후 기후 모델링, 복합성 질환 분석 등 사회적 난제들을 해결하는 데 사용한다는 목표를 갖고 있다.

지난 11일 KAIST에서 열린 강연에 참석한 하사비스는 “목적을 가진 학습 기계 개발이 최종 목표”라며 ‘범용인공지능(AGI)이라는 개념을 제시했다. 전통적인 ‘좁은 의미’의 인공지능과 구별돼 어디에서도 유동적으로 적용 가능한 인공지능이라는 개념이다.

이 같은 범용인공지능이 현실화 되면 알파고처럼 바둑만 둘 수 있는 것이 아닌 다양한 상황에 대응하고 맡은 임무를 수행할 수 있는 기계가 등장할 수 있다. 형태를 다를 수 있지만 공상과학(SF) 영화에서나 볼 수 있는 ‘인간형 로봇’과도 같은 개념이다.

인간에게 직접적인 서비스 등을 제공하는 로봇 외에도 다양한 분야에서 여러 형태로 기술 발전을 촉진시킬 수도 있다.

오늘날 널리 사용되고 있는 검색 포털이나 SNS를 비롯해 애플의 ‘시리’, 마이크로소프트의 ‘코타나’, 페이스북 ‘M’ 등 개인 비서 기능을 탑재한 메신저 서비스 등에 인공지능이 적용되고 있는 것과 같이 더 다양한 분야에 고도화된 서비스를 제공할 수 있는 것이다.

하사비스는 “인공지능이 여러 분야의 과학, 의학 등에 쓰여 이들 분야의 발전을 더 빨리 가져 오길 바란다”며 “나의 꿈은 ‘인공지능 과학’ 혹은 ‘인공지능 지원 과학’으로 발전시키는 것”이라고 밝혔다.