테슬라, 사람과 공존위한 연구 착수
인공지능은 인간의 뇌와 뉴런(신경세포)의 신경망을 모방해 컴퓨터나 로봇이 인간처럼 사고하고 행동하게 하는 것이다. 이를 위해 ‘기계학습’이라는 방법이 고안됐는데, 이는 수많은 빅데이터를 컴퓨터에 입력하고 비슷한 것끼리 분류하도록 하는 기술이다. 가령 저장된 개 사진과 비슷한 사진이 입력되면 이를 개 사진이라고 컴퓨터가 분류하도록 하는 것이다. 그리고 빅 데이터를 어떻게 분류할 것인가를 놓고 많은 기계학습 알고리즘이 등장했다. 이 중 딥 러닝(심화학습)은 인공신경망을 이용해 빅데이터를 군집화하거나 분류하는 데 사용하는 기술이다. 인공신경망은 시냅스(신경 사이의 연결) 결합으로 네트워크와 노드를 형성한 인공 뉴런이 학습을 통해 시냅스의 결합 세기를 변화시켜 문제 해결 능력을 갖는 모델이다. 하지만 인공지능·기계학습·딥 러닝의 선제 조건은 빅 데이터로, 빅 데이터가 없으면 무용지물이다.
지난해 말부터 구글, 마이크로소프트, 애플은 인공지능·기계학습·딥 러닝의 소스를 공개하고 그동안의 성과를 발표했다. 그런데 결과는 사진 속에 찍힌 사람의 이름을 찾아내고, 사진 속 얼굴을 인식해 얼굴 표정의 분노·행복·무관심·슬픔·놀라움 등 8가지 감정을 수치화해 표시하는 수준이었다.
뇌 연구에 의하면 뇌에는 1000억개의 뉴런이 있고, 하나의 뉴런은 1만개의 시냅스와 연결돼 있으니 1000조개의 시냅스가 있다. 뇌에는 비신경세포도 있는데 ‘아교’라는 뜻의 신경교세포나 성상세포는 두뇌로의 혈액 이동과 잠자는 동안 뇌의 폐수물을 처리하는데 그 수는 1000억개의 뉴런과 수가 비슷하다. 과학자들이 신경세포와 비신경세포를 대략 3대 7의 비율로 추정하듯 뇌 메커니즘을 과학적으로 완전히 분석하기에는 아직 갈 길이 멀다.
그동안 인공지능에 반대 입장을 표명해 왔던 테슬라모터스 최고경영자 일론 머스크가 작년 말 오픈에이아이(OpenAI)를 설립해 일자리의 대체가 아닌 더욱 많은 일자리를 창출하는 방법을 연구하기 시작했다. 앞으로 과학자들은 사람을 도와 보다 창의적인 아이디어를 만들어내고 사람이 꿀 수 없는 꿈의 비전을 그려주며, 아이들과 함께 놀고 학습하는 인공지능을 개발해야 한다. WEF의 ‘일자리 보고서’가 과장된 부분이 없지 않지만 우리에게 주는 경고의 메시지로 받아들여 이제부터라도 효과적인 일자리 정책을 수립하기 위해서라도 집중적인 연구와 개발에 나서야 할 것이다.
차원용 아스팩미래기술 경영연구소장·연세대 겸임교수
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