인공지능의 진화

알파고 2.0 바둑 알고리즘 강력 / 361개 착점… 모든 계산 어려워 / 무엇을 버릴 건지 정확한 결정 / ‘정보손실 최소화’ AI 기술 핵심

돌아온 알파고 2.0이 바둑 세계 최고수라는 중국의 커제를 완파했다. 게임의 재미를 더하는 새로운 실험으로 인간과 알파고가 팀을 이루는 복식게임도 등장했고, 5명의 프로기사가 팀을 이루어 알파고와 대국하는 방식도 더해졌다. 여전히 적응하기 힘들지만 1년 전 이세돌을 연파할 때의 충격만큼은 아니다. 인공지능(AI)은 공상영화에나 나오는 것으로 알던 장삼이사도 웬만큼 익숙해졌다. 지난해 다보스포럼에서 등장한 4차 산업혁명이란 표현이 아직 서구에서 일상적으로 사용되지 않는데도 우리나라에서 유달리 수용이 빠른 이유가 우리 국민이 알파고의 충격을 목전에서 겪었기 때문이라는 해석도 있다.

새 알파고는 무엇이 달라진 걸까. 기존의 기보를 안 보고 알파고끼리 대국을 반복하는 학습만 했다는 보도가 있었지만 구글 딥마인드의 정정 발표가 있었다. 무작위성 기법 사용을 중단했다는 소문도 있는데 신빙성이 높아 보이진 않는다. 새 알파고 알고리즘을 실행한 하드웨어는 가벼워졌다. 지난해에는 1920개의 중앙처리장치(CPU)를 가진 기계와 뇌 하나의 인간이 대결하는 것은 불공정하다는 기사가 있었다. 이번에는 새로운 텐서처리장치(TPU) 2개를 사용한 하드웨어 때문에 구글의 TPU가 커제를 눌렀다는 기사가 많았다. 점입가경이다. 강력한 슈퍼컴이 없어서 그동안 이세돌과 커제를 못 이겼던 것이라고 믿는 걸까. 큰 방을 가득 채운 장치는 눈에 딱 들어오지만 그 위에서 돌고 있는 알고리즘은 눈에 보이지 않으니 어쩌랴. 최신 TPU 두 개의 연산능력은 세계 500위권 슈퍼컴의 반도 안 된다. 기계학습은 소수점 아래로 길게 가는 계산이 필요 없으므로 이것을 줄여서 계산 효율성을 높인 게 TPU다. 기상예보 같은 수치계산은 잘 못한다.

지난해에 알파고가 이세돌을 이길 때 많은 사람은 1997년 IBM의 슈퍼컴퓨터인 딥블루가 체스 챔피언 게리 카스파로프를 이기던 장면을 떠올렸다. 딥블루는 체스게임에 특화된 슈퍼컴 하드웨어에 체스두기 알고리즘을 탑재한 일체형이고, 알파고는 범용 컴퓨터에 돌리는 바둑두기 알고리즘이다. 이 두 사건은 과연 닮은꼴 사건일까. 그렇지 않다. 체스 상대방이 한 수를 두면 내가 둘 수 있는 수가 몇 개로 정해진다. 그다음에 상대방도 둘 수 있는 수가 제한되고. 이런 방식으로 가능한 게임시나리오를 다 계산해 보면 평균 2억개쯤 된다. 모든 경우를 다 두어 보면 내가 둘 수 있는 각 점의 승리 확률을 계산할 수 있다. 딥블루는 전수계산으로 이걸 해냈다. 계산자원의 승리, 즉 하드웨어의 승리다. IBM은 체스게임 전용 슈퍼컴을 개발하는 데 큰돈을 퍼부었지만 광고효과로 슈퍼컴을 많이 판매했으니 아마도 남는 장사였던 것 같다.

알파고는 다르다. 총 361개의 착점이 있는 바둑판에서 가능한 게임시나리오가 우주에 있는 원자의 수보다 많다. 무한정 하드웨어에 투자해도 이걸 다 두어볼 수 없으니, 착점별 승리확률을 계산해낼 방법이 없다. 알파고는 이길 가능성이 작거나 고려할 필요 없는 엄청나게 많은 시나리오를 제거하고 일부만 골랐다. 30초 동안 평균 10만 번 정도만 두어 보고 각 착점의 승리 확률을 계산했다. 어떤 경우를 배제할 것인가를 결정하기 위해 딥러닝(심층학습)이나 무작위 검색 등을 조합한 알고리즘을 만들었다.

그러니 알파고 사건은 하드웨어가 아니라 알고리즘의 승리다. ‘무엇을 버릴 것인가’를 잘 결정한 것이다. 그래서 AI기술의 핵심은 일부 언론이 그려낸 알파고처럼 1000여개의 두뇌를 가진 ‘계산자원’이 아니라 혁신적인 수학 알고리즘으로 ‘계산자원의 필요를 획기적으로 줄였다’라는 것이다. ‘큰 데이터를 적은 데이터’로 바꾼 것이다. 이러면 계산 안 되던 문제가 계산이 되는 기적 같은 일이 일어난다. 거대 문제를 작은 규모 문제로 바꾸면서도 정보손실을 최소화하는 수학적 알고리즘이 미래인공지능기술의 핵심인 셈이다.

/ 출처; 세계일보 / 박형주(국가수리과학연구소장⋅아주대 석좌교수) / 2017-05-28 

인공지능 AI도 결국 인간이 만든 것

‘인간-정보 상호작용(Human-Information Interaction)’이라는 신생 연구 분야가 있다. 인간이 정보에 어떻게 반응하는지 연구하는 분야를 말한다. 알파고라는 인공지능(AI) 소프트웨어가 세계 최고의 기사(棋士)들을 연이어 격파했다는 정보에 우리는 두 가지로 반응하고 있다. 인공지능이 우리의 일자리를 빼앗을지 모른다는 위기감과 어쩌면 인간이 정복하지 못한 문제에 대한 아주 새로운 해결책을 던져줄지 모른다는 기대감.

인간이 AI에 대해 느끼는 양가적 감정은 인류가 처음 청동검(靑銅劍)을 만들어 짐승을 사냥해 그 고기를 다듬던 날, 이 새로운 도구를 누군가가 자신을 상해하거나 죽이는 데 사용할지도 모른다는 의심을 갖게 된 순간과 다를 바 없지 않을까.

그러나 인간을 격파하는 알파고도 결국 인간이 만든 ‘인공’ 지능이라는 사실을 잊지는 말자. 인공지능 기술은 지난 수십 년간 눈부시게 발전해왔다. 예를 들어 구글은 이미 ‘AI를 만드는 AI’를 활용해, 이미지와 음성인식 기술을 진보시키고 있다.

하지만 이 똑똑한 AI 역시 결국 인간이 디자인한 피조물일 뿐인데도, 그 위세에 눌려 내 일자리 뺏길까만 고민한다면 우리는 AI를 제대로 다루는 데 실패할 게 분명하다.

이번에 중국에서 있었던 바둑 대결은 커제와 알파고가 격돌했을 뿐만 아니라 인간과 AI가 팀을 이뤄 또 다른 인간⋅AI 팀과 대결하고, 프로 기사들이 팀을 이뤄 AI와 대결하는 등 다양한 방식으로 이뤄졌다. 이것은 예전의 바둑에서 찾아볼 수 없었던 새로운 게임의 형태이며 많은 사람들의 흥미를 자극하고 있다. AI가 사람을 이겼다고 해서 꼭 그것이 바둑의 쇠퇴를 의미하는 것은 아니며, 오히려 새로운 형태의 바둑이 우리를 더 즐겁게 할 것이다.

마찬가지로, 우리가 AI의 사회적 파장을 지나치게 단순화하여 일자리를 뺏는 악마나 만능 문제해결사로 생각할 필요도 없다. 오히려 AI의 특성을 살려 농업, 의료, 미디어, 금융, 교통을 아예 새롭게 혁신할 방안을 궁리하는 게 훨씬 더 적극적인 태도다. 일론 머스크가 선박, 기차, 자동차, 항공기로 이어져온 교통수단을 넘어서 아진공 튜브를 이용한 ‘하이퍼 루프’를 통해 미국 로스앤젤레스에서 샌프란시스코까지 30분 만에 갈 수 있게 하겠다는 계획을 실행 중이다. 그의 계획은 더 빠른 바퀴와 엔진을 만들려는 노력을 아예 새로운 방식으로 대체해버리는 초월적 발상의 결과물이다.

이러한 발상을 AI 기술을 의료에 활용하는 데 적용해 보자. 환자의 유전자 특성과 처방 가능한 약의 목록을 학습한 AI가 의사를 도와 특정한 유전자를 가진 환자에게 처방해선 안 될 약들을 미리 선별하고 최적의 투약 계획을 제안한다면 약의 부작용도 줄이고 치료 효과도 극대화하게 될 것이다. 이미 국내 의료진이 시도하고 있는 방향이다.

AI시대 정부의 역할 역시 새 정부의 출범과 함께 새롭게 정의되어야 한다. 정부는 기획자에서 조력자로, 추진자에서 촉진자로 역할을 명확히 해야 한다. 가수 박진영은 “왜 케이팝스타의 우승자들은 한결같이 한국의 교육시스템 바깥의 사람들이냐”고 지적했다. AI는 그러한 한계를 새로운 교육시스템 등 다양한 방식으로 깨보려는 실험을 하는 데 기여할 수 있다. 정부가 직접 만들겠다는 공공부문 일자리 역시 AI를 이용한 혁신의 영역에서 많이 나와야 한다.

인간과 AI가 대체관계가 아닌 협력과 공조의 관계로 나아가는 방향에 새로운 일자리도, 경제도 있다.

/ 출처; 동아일보 / 김장현(성균관대 인터랙션사이언스학과 교수) / 2017-05-29 

세상은 교과서처럼 흘러가지 않는다

국가든 기업이든 흥할 때가 가장 위험

자만해 현실에 안주하면 쇠락의 길뿐

최근의 조직 비대화가 그래서 더 무섭다

‘파킨슨 법칙’은 영국의 역사⋅경제⋅정치학자인 시릴 파킨슨이 제시한 사회생태학 법칙이다. 파킨슨은 경제 전문지 이코노미스트에 “공무원 수는 업무량에 관계없이 증가한다”는 파킨슨 법칙을 발표해 유명해졌다. 공무원의 조직과 운영이 비합리적인 관행에 의해 좌우되고 있다는 경험적 사실을 분석한 것이다. 1957년 책으로 출간돼 공산권에서도, 외환위기로 기업이 위기에 내몰리던 한국에서도 읽혔다. 인사나 경영 혁신을 담당하는 관리자들 사이에서는 필독서로 권해지는 책이다.

그 후 그는 “지출은 수입만큼 증가한다”는 두 번째 파킨슨 법칙을 발표했다. 이 법칙은 “세금을 올릴 수 있는 한 공무원 숫자는 무한정 늘어날 것”이라는 내용이다. 파킨슨은 이들 법칙 외에도 사회 생태계에 관한 10여 개 법칙을 주창했다. 특히 역사, 경제, 사회생태학 분야에 60여 권의 저서를 남긴 그의 관료제에 대한 예리한 분석은 2차 세계대전 동안 영국 해군의 사무원으로 근무한 경험이 바탕이 됐다.

영국 해군 및 식민지성에 대한 그의 관찰은 지금도 회자될 정도다. 1차 세계대전이 일어난 1914년 영국 해군의 주력함은 62척이었으나, 전쟁이 끝난 14년 뒤 군함 수는 3분의 1로 줄었고 해군 수도 10만 명에서 30%가량 줄었다. 그런데도 해군성 공무원 수는 3600명으로 80%가량 늘어났다. 2차 세계대전 직전인 1935년 8100명이던 영국 해군성 공무원 수는 전쟁이 끝난 약 20년 후인 1954년에는 3만3800명으로 4.2배 늘어났다.

순수 행정기관인 식민지성에 대한 파킨슨의 조사는 더 눈길을 끈다. 2차 세계대전 중인 1943년께에는 전성기에 비해 식민지를 많이 잃었고 그 후 잇따른 독립으로 식민지 수는 계속 감소했다. 그러나 식민지성 공무원 수는 1935년 370명, 1943년 820명, 1947년 1140명, 1954년 1660명으로 약 20년 동안 4.5배 증가했다.

파킨슨은 이런 현상의 원인으로 공무원들의 승진하려는 심리적 욕구를 들었다. 승진하기 위해서는 부하 직원 수를 늘리고 조직을 확대시켜야 한다는 것이다. 그렇게 조직원이 늘면 이에 따른 일들이 늘어나고 조직 규모도 점점 더 커져 관리자 자리는 계속 증가할 수밖에 없다.

에드워드 기번은 《로마제국 쇠망사》에서 로마가 최전성기였던 180년부터 쇠망의 길로 들어섰다고 말한 바 있다. 세계 최초로 산업혁명을 일으키고 1800년대 초반부터 100년에 걸쳐 ‘팍스 브리태니커(Pax Britannica)’를 구가하던 대영제국조차 최전성기에 1, 2차 세계대전을 거치며 쇠퇴해 가는 현상을 보면서 놀라지 않을 수 없다. 역사상 가장 강력한 국가로 꼽히는 로마와 영국도 흥망성쇠라는 역사의 흐름을 비켜 가진 못했다.

여기서 우리는 국가든 기업이든 흥망성쇠를 반복한다는 교훈을 얻는다. 흥망성쇠의 역사적 흐름과 법칙은 국가, 기업뿐만 아니라 가문(家門)에도 적용되는 것으로, 이는 권력과 부에 대한 지나친 탐욕 때문일 것이다. 또 하나 명심해야 할 역사적 교훈은 쇠퇴가 외부의 적이 아닌 내부에서 생성된 망국의 바이러스에 의해 일어난다는 사실이다. 기업도 잘될 때가 가장 위험하다지 않은가. 자만은 현실에 안주하게 해 위기감을 잃으면서 미래 대비를 못하게 하는 요인이다. 잘될 때 위기감을 갖고 관리⋅혁신하지 못해 전성기 이후 나락으로 떨어진 세계적 기업은 수도 없이 많다. 조직의 비대화와 그로 인한 관료제 폐해는 그래서 더 무섭다.

새 정부가 들어선 지금 파킨슨의 책 서문 대목이 귓전을 맴돈다. “학생, 교사 또는 역사, 정치, 시사 관련 교재 편집자 같은 이들에게 세상이란 만사가 합리적으로 이뤄지는 곳 같을 것이다. 국민은 자유 의사에 의해 국회의원을 선출하고, 가장 유능하고 총명한 인물이 장관이 된다든가, 또 주주가 중역을 선출하고, 그 중역은 유능한 사람에게만 부장⋅과장 자리를 준다는 그런 생각 말이다. 그러나 험한 세파에 시달리며 살아 온 사람들에게 이 같은 생각은 한낱 웃음거리일 뿐이다.”

 / 출처; 한국경제신문 / 윤종용(전 삼성전자 부회장) / 2017-05-29 

꽃사과