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스스로 배우고 적용하는 인공지능, 완벽하지 않지만 진화 속도 빨라
[보안뉴스 오다인 기자] 최근 인공지능(AI)에 대한 말이 많이 나온다. 누구는 AI가 사업과 기술의 혁명이라고 말하고, 엘론 머스크 같은 사람은 AI가 인류를 실존적으로 위협한다고 말하기도 한다.
AI가 무엇인지에 대한 진실은 그런 말들의 중간 즈음에 놓여있으리라 생각한다. 사실 우리 대부분은 AI를 실질적으로 경험하지도 못했다. 아직까지는 말이다. 지난 5월 미국 라스베이거스에서 열린 인터롭 ITX 행사 당시, 제임스 맥카프리(James McCaffrey)는 AI가 정확히 무엇을 의미하는지와 AI가 어디로 향하고 있는지에 대해 발언했다. 맥카프리는 마이크로소프트 연구소의 수석 과학자이자 신경망 전문가이다.
맥카프리에 따르면, AI를 포함해 머신 러닝 또는 딥 러닝과 같은 연관 기술들은 새롭게 등장한 것이 아니다. AI를 둘러싼 개념은 수년간 존재해왔다. AI는 전통적인 통계 분석 기술에서 점차 진화한 것이라고 볼 수 있다. 머신 러닝이 결정을 내리기 위해 정보를 분석한다면, 딥 러닝은 그보다 더 복잡하다. 오늘날 AI로 통칭되는 활동의 대부분은 머신 러닝이 아니라 딥 러닝이다. 머신 러닝과 딥 러닝이 도약한 데는 최근의 두 가지 발전이 크게 도움을 줬다. 첫째는 연산 처리를 위해 쓸 수 있는 기본 재료가 더 많아졌다는 점, 둘째는 연구 측면에서 영리한 알고리즘이 새로이 개발됐다는 점이다.
맥카프리는 음성 인식으로 예를 들었다. 음성 인식은 꽤 이른 시기인 1990년대 등장했지만 이후 오래도록 정체됐다. 그러나 2014년이 되자 연산 능력과 알고리즘이 갑자기 합쳐지면서 시리(Siri)나 코타나(Cortana) 같은 딥 러닝 애플리케이션이 실현됐다.
맥카프리는 AI도 이런 개념의 연장선에 있다고 말한다. 다만 AI는 시각, 청각, 발화, 인지처럼 일반적으로 인간과 연관된 활동을 가리키는 넓은 용어라는 게 맥카프리의 설명이다. 인지, 즉 배운 것을 이해하고 적용하는 능력은 AI의 가장 중요한 부분이다. 아직 개발 중이라 완벽하다고는 할 수 없지만 그 발전 속도가 매우 빠르다고 맥카프리는 지적한다.
AI의 발전은 무한한 가능성을 창조하는 사물인터넷 애플리케이션의 등장과도 딱 들어맞는데 맥카프리는 특히 이 점을 흥미롭게 생각한다. 머신 러닝은 결과 처리를 위해 많은 양의 정보를 필요로 하며 사물인터넷의 확산은 이를 돕는다. 사물인터넷은 감각 정보를 모으고 종합하는 수준을 무한대로 높일 수 있는 자원이기 때문이다. 해당 감각 정보들은 그 자체로 머신 러닝을 수행하도록 진화하고 있다. 즉, 감각 정보는 이제 스스로 배우고 다른 정보와 자체적으로 통신할 수 있도록 진화하는 중이다.
AI는 궁극적으로 우리에게 어떤 영향을 미칠까? 맥카프리는 AI가 현 세대에게 가장 큰 사업 기회가 될 것이라 믿는 마크 쿠반(Mark Cuban)과 생각을 같이 한다. 맥카프리는 AI를 초창기의 인터넷에 비교한다. 월드 와이드 웹(WWW)이 기술의 역사를 바꿔놓을 것이라고 모두가 예상했음에도 실제로 얼마나 지대한 영향이 사회와 일상에 닥칠지는 과소평가됐다는 점에서 말이다. WWW의 지지자조차 그 영향을 가늠하지 못했다. AI도 마찬가지다. AI는 깊은 변화를 만들어낼 것이나 정확히 어떤 형태로 이뤄질지는 불투명하다. AI가 사업과 어떻게 얽혀들지, 우리의 사생활에서는 어떻게 얽혀들지는 아직 알 수 없는 일이다.
글 : 수잔 포가티(Susan Fogarty)
[국제부 오다인 기자(boan2@boannews.com)]
[보안뉴스 오다인 기자] 최근 인공지능(AI)에 대한 말이 많이 나온다. 누구는 AI가 사업과 기술의 혁명이라고 말하고, 엘론 머스크 같은 사람은 AI가 인류를 실존적으로 위협한다고 말하기도 한다.
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AI가 무엇인지에 대한 진실은 그런 말들의 중간 즈음에 놓여있으리라 생각한다. 사실 우리 대부분은 AI를 실질적으로 경험하지도 못했다. 아직까지는 말이다. 지난 5월 미국 라스베이거스에서 열린 인터롭 ITX 행사 당시, 제임스 맥카프리(James McCaffrey)는 AI가 정확히 무엇을 의미하는지와 AI가 어디로 향하고 있는지에 대해 발언했다. 맥카프리는 마이크로소프트 연구소의 수석 과학자이자 신경망 전문가이다.
맥카프리에 따르면, AI를 포함해 머신 러닝 또는 딥 러닝과 같은 연관 기술들은 새롭게 등장한 것이 아니다. AI를 둘러싼 개념은 수년간 존재해왔다. AI는 전통적인 통계 분석 기술에서 점차 진화한 것이라고 볼 수 있다. 머신 러닝이 결정을 내리기 위해 정보를 분석한다면, 딥 러닝은 그보다 더 복잡하다. 오늘날 AI로 통칭되는 활동의 대부분은 머신 러닝이 아니라 딥 러닝이다. 머신 러닝과 딥 러닝이 도약한 데는 최근의 두 가지 발전이 크게 도움을 줬다. 첫째는 연산 처리를 위해 쓸 수 있는 기본 재료가 더 많아졌다는 점, 둘째는 연구 측면에서 영리한 알고리즘이 새로이 개발됐다는 점이다.
맥카프리는 음성 인식으로 예를 들었다. 음성 인식은 꽤 이른 시기인 1990년대 등장했지만 이후 오래도록 정체됐다. 그러나 2014년이 되자 연산 능력과 알고리즘이 갑자기 합쳐지면서 시리(Siri)나 코타나(Cortana) 같은 딥 러닝 애플리케이션이 실현됐다.
맥카프리는 AI도 이런 개념의 연장선에 있다고 말한다. 다만 AI는 시각, 청각, 발화, 인지처럼 일반적으로 인간과 연관된 활동을 가리키는 넓은 용어라는 게 맥카프리의 설명이다. 인지, 즉 배운 것을 이해하고 적용하는 능력은 AI의 가장 중요한 부분이다. 아직 개발 중이라 완벽하다고는 할 수 없지만 그 발전 속도가 매우 빠르다고 맥카프리는 지적한다.
AI의 발전은 무한한 가능성을 창조하는 사물인터넷 애플리케이션의 등장과도 딱 들어맞는데 맥카프리는 특히 이 점을 흥미롭게 생각한다. 머신 러닝은 결과 처리를 위해 많은 양의 정보를 필요로 하며 사물인터넷의 확산은 이를 돕는다. 사물인터넷은 감각 정보를 모으고 종합하는 수준을 무한대로 높일 수 있는 자원이기 때문이다. 해당 감각 정보들은 그 자체로 머신 러닝을 수행하도록 진화하고 있다. 즉, 감각 정보는 이제 스스로 배우고 다른 정보와 자체적으로 통신할 수 있도록 진화하는 중이다.
AI는 궁극적으로 우리에게 어떤 영향을 미칠까? 맥카프리는 AI가 현 세대에게 가장 큰 사업 기회가 될 것이라 믿는 마크 쿠반(Mark Cuban)과 생각을 같이 한다. 맥카프리는 AI를 초창기의 인터넷에 비교한다. 월드 와이드 웹(WWW)이 기술의 역사를 바꿔놓을 것이라고 모두가 예상했음에도 실제로 얼마나 지대한 영향이 사회와 일상에 닥칠지는 과소평가됐다는 점에서 말이다. WWW의 지지자조차 그 영향을 가늠하지 못했다. AI도 마찬가지다. AI는 깊은 변화를 만들어낼 것이나 정확히 어떤 형태로 이뤄질지는 불투명하다. AI가 사업과 어떻게 얽혀들지, 우리의 사생활에서는 어떻게 얽혀들지는 아직 알 수 없는 일이다.
글 : 수잔 포가티(Susan Fogarty)
[국제부 오다인 기자(boan2@boannews.com)]
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