The Science Times

구글 자회사인 구글 딥마인드(Google DeepMind)는 인공지능 바둑 프로그램 알파고(AlphaGo)를 통해 인간의 자존심이었던 바둑의 세계를 초토화시킨 것으로 유명하다. 이 딥마인드가 지금 과학계를 정조준하고 있다. 3일 ‘가디언’ 지에 따르면 딥마인드는 새로운 인공지능 프로그램 ‘알파폴드(AlphaFold)’를 개발했다. 이를 통해 모든 생물의 몸을 구성하고 있는 단백질을 분석하고 있는 중이다.

정부가 AI 기술 개발에 적극적으로 나서고 있다. 지난 5월 4차 산업혁명위원회는 세계적 수준의 인공지능(AI) 확보를 위해 2022년까지 2조2천억 원을 투자할 계획이라고 밝혔다. 산업혁명위원회는 5천 명의 관련 전문가를 육성하겠다는 목표도 제시했다.

1997년에 IBM의 인공지능 ‘딥 블루’가 당시 전설적인 체스 챔피언 게리 카스파로프를 가볍게 물리쳤다. 2011년에는 IBM의 인공지능 왓슨이 미국 텔레비전 퀴즈쇼 ‘제퍼디!(Jeopardy!)’에서 인간 퀴즈 챔피언들을 압도했다. 2016년에는 구글 자회사 딥마인드의 인공지능 ‘알파고’가 당시 세계 바둑 챔피언 이세돌을 4대 1로 격파했다. 올해 들어서는 중국이 자랑하는 구리 9단에게 전승을 거둔데 이어 9단으로 구성된 5명의 중국 드림팀을 격파했다. 인공지능이 이런 승리를 거둘 수 있었던 것은 인공지능의 학습능력 때문이다. 사람처럼 스스로 배우면서 실력을 키워나갈 수 있는 인공지능 알고리듬을 맹렬하게 훈련시킨 후 세계 챔피언들을 차례로 압도할 수 있었다.

카이스트 교육혁신의 중요한 역할을 맡은 이태억 카이스트 교육원장은 "현재의 인공지능은 사람들이 만들어놓은 전문지식을 재빨리 찾아내는 것일 뿐"이라고 설명했다.

지난 3월, 구글 자회사인 딥마인드(Deep Mind)가 개발한 인공지능 바둑 프로그램인 알파고(AlphaGo)가 이세돌 9단을 4대 1로 꺾었을 때 충격은 상상하지 못할 정도로 컸다. 한국에서 벌어진 과학적인 사건 중에서 이것만큼 세계적인 영향을 미친 것도 별로 없을 것 같다. 과학저널인 사이언스도 12월 초, 올해의 과학 사건 후보 5개중 하나로 알파고를 넣고 독자들의 인기투표에 부친 적이 있다. 11,000명이 투표한 가운데 알파고는 7%를 얻어 4위에 올랐다. 43%를 얻어 1위에 오른 것은 인간 배아(embryo)를 실험실 접시에서 2주 동안 키운 사건으로 무려 43%의 절대적인 지지를 얻었다. ‘인간 배아’는 정자와 난자가 수정 후 2주에서 8주 사이를 말한다.

4차 산업혁명은 사법제도도 바꾼다. 인공지능의 도입으로 소송은 쉬워지지만, 그렇다고 판사의 직업까지 없애지는 못할 것이다.

지난 3월 이세돌과 알파고의 세기의 대결 이후 전 국민이 알파고 쇼크가 화두로 떠올랐다. 전 국민이 인공지능을 알게된 후 인공지능 시대가 도래했다며 인간과 인공지능의 관계가 인류의 관심사가 됐다. 그렇다면 인공지능은 어떻게 탄생하게 됐을까. 한국과학창의재단 최연구 연수위원은 13일 부평도서관에서 진행된 강의를 통해 인공지능은 인간의 욕망으로 탄생했다고 말했다. 최연구 연수위원은 인간이 인공지능을 만든 이유는 더 똑똑해지려는 욕망이 빚어낸 산물이라고 설명한다. 최 위원은 “인간은 부족함을 느끼고 없는 것을 가지고자 하는 모험심이 강한 존재”라며 “문명의 이기와 세련된 문화, 첨단과학기술은 모두 부족함과 인간의 한계로부터 시작됐다. 필요가 욕망을 낳고 욕망이 발명과 창조를 낳은 것”이라고 말했다. 또 “모든 것은 인간의 욕망으로부터 시작됐다”면서 “인공지능은 더 똑똑해지려는 인간의 욕망이 빚어낸 산물”이라고 설명했다. 그는 인간의 욕망에서 시작된 인공지능이 자가학습을 하는 점이 위험하다고 경계하면서도 기계와 공존할 수 있는 방법을 찾아야 한다고 조언했다.

구글에 인공지능 '알파고'가 있다면 IBM에는 '왓슨'이 있다. 왓슨은 일본 소프트뱅크사의 로봇 '페퍼'에 의해 '몸'을 가지게 된다. 페퍼는 '왓슨' API를 적용해 만든 로봇으로 사람들과 대화하며 춤도 추고 은행 업무를 본다.

알파고와 이세돌의 바둑 대국 이후 연일 화제가 되고 있는 인공지능. 구글의 에릭슈미트 전 회장은 '5년 내에 모든 기업이 머신러닝을 사용할 것이다'라는 말로 인공지능이 미래에 얼마나 중요한 역할을 할 것인지에 대해 예언하기도 했다. 당연한 소리지만 인공지능이 그만큼 중요하다는 이야기인데 이미 글로벌 기업들은 인공지능에 대한 연구가 한창이다. 인공지능이 다양한 분야에 적용되고 산업에 큰 변화를 일으킬 것이라는 전망과 함께 인공지능에 대한 연구도 다양한 분야에서 이뤄지고 있으며, 성공 사례들도 나오고 있따. 그렇다면 인공지능이 각 산업에 성공적으로 적용되기 위한 방법과 한계점은 무엇일까. 소프트웨어정책연구소 추형석 선임연구원은 29일 한국미래기술교육연구원이 주관한 세미나에 참석해 인공지능 연구의 성공사례 분석을 주제로 발표를 진행했다. 기존에 인공지능을 적용해 성공한 기업들의 성공사례를 분석한 그는 딥러닝에서 중요한 것은 노하우와 데이터라고 강조했다. 알파고, 구글 등 인공지능 성공 사례 먼저, 먼저 많은 사람들의 예상을 깨고 이세돌 9단을 이긴 알파고 등 기존 기업들의 성공 노하우를 분석해보면 이들의 기술력은 이미 높은 수준까지 와있다. 알파고는 바둑에서 승리하기 위해 프로기사들이 가장 높은 확률로 착수하는 지점을 학습해 온라인 바둑서버에서 6~9단 기보 16만 개를 학습했다. 이를 학습하는데 소요된 시간은 불과 3주. 프로바둑기사가 1년에 둘 수 있는 대국을 1000회라고 한다면 무려 160년이 소요되지만 알파고는 순식간에 바둑의 정수를 학습했다.

이미 세계는 4차 산업혁명에 대한 경쟁을 물 밑에서 치열하게 벌이고 있다. 과거와는 다르게 우리가 고려해야 할 변수는 무엇이고 또 어떤 방정식으로 답을 얻어야 할까?