[전화성의 어드벤처]알파고 딥러닝 시대

Q. 인공지능 눈뜨게 한 '딥러닝'
A. 어제 매일경제 1면에 이런 기사가 떴다. 세계적인 수학자 오셔 교수가 서울대 수리과학부와 함께 연구를 한다는 기사가 굉장히 비중 있게 다뤄졌다. 이 기사에서는 딥 러닝이라는 것을 집중적으로 이야기를 했다. 그렇다면 여기서 나오는 딥 러닝이란 무엇인가? 인공지능의 핵심 알고리즘이다. 깊게 학습을 한다는 뜻인데 원래 어원은 ‘딥 뉴런 네트워크’이다. 많은 컴퓨터 과학자들이 뇌의 사고를 보고 그대로 컴퓨터 알고리즘 한 것이 딥 뉴런 네트워크이다. 이 집 러닝이 갑자기 나오게 된 것은 컴퓨터 디바이스의 발전 때문이다. 이전의 연산 냥이 너무 많아 서버에 실행이 안 됐던 부분들이 서버가 좋아지며 이 서버들이 구름처럼 묶여져 하나의 프로세서화되는 환경에서는 상용화가 되게 된 것이다. 그런데 왜 갑자기 수학과 융합을 하겠다는 것일까?

Q. 이제 수학과 '융합'할 때
A. 수학과 집 러닝을 융합하겠다는 것은 과학계에 이질적인 이슈이다. 기존 뇌를 알고리즘 했었던 집 러닝과 수학 알고리즘은 경쟁 관계였다. 수학 알고리즘의 대표적인 인공지능 알고리즘은 히든 마코 브라는 알고리즘이다. 이 히든 마코프 알고리즘과 집 러닝은 서로 경쟁관계였다는 것이다. 하지만 연산 냥이 파워풀해진 서버 환경을 만나면서 이 히든 마코 비보다는 집 러닝이 훨씬 더 비중 있게 쓰인 것이다. 그렇다면 이전에 수학을 연구하던 사람들이 집 러닝에 어떤 연구를 할까?

Q. '왜곡 보정'에 활용
A. 딥러닝 알고리즘은 많은 학습 데이터를 수집해야 한다. 가량 예를 들어, 딥러닝 알고리즘이 미래의 판매를 예측할 수 있다. 또는 다음 주 피자 판매량은 이럴 것이다, 이런 부분들은 인공지능이 예측이 가능한 부분이다. 이 예측을 하려면 학습 자료들을 모아야 한다.

예를 들어 주문 메뉴라든지, 주소라든지 이런 여러 가지 자료를 모아야 예측이 가능하다. 처음 딥러닝 알고리즘은 어떤 자료가 유용한지 알 수가 없다. 이 여러 가지 자료 중에서 노이즈가 포함되어 있다. 즉 자료 자체에 노이즈가 낄 수 있다는 것이다. 이 노이즈를 수학자들의 아이디어로 걸러질 수 있다. 이 잡음이 걸리 지게 되면 성능이 좋아질 수 있다는 것이다. 두 번째는 딥러닝 알고리즘이 가끔 실수를 할 때가 있다. 그랬을 때 예외 상의 일이 벌어졌을 때 수학 알고리즘이 해결해줄 수 있다. 이런 것들을 해결해 줄 때 딥러닝 알고리즘이 더욱 발전할 수 있다는 것이다.

Q. 패턴인식·인지과학, '뇌' 근접
A. 딥러닝 알고리즘은 바둑 외에도 퀴즈 게임, 기상 데이터 분석, 법률 조언, 의학 치료 방법 조언 등에 사용할 수 있다. 그런 것 외에도 패턴이 정형화되어 있는 음성인식, 문자인식도 패턴들을 분석해 어떤 말을 했는지, 어떤 문자를 썼는지도 예측해준다.

Q. 인공지능 '투자문화' 현주소
A. 우리나라 인공지능의 현주소를 짚어보면, 다른 선진국과 달리 2~3년 정도 늦춰져 있다고 볼 수 있다. 가장 큰 이유는 인공지능 알고리즘은 정부 연구소에서 개발한다기 보다 민간 기업들이 집중적으로 개발을 해야 한다. 하지만 빨리 수익이 나야 하고, 빨리 매출이 나와야 하는 우리나라 투자 문화 같은 경우 장기간 연구를 기다려줄 수 없다는 것이 문제다. 인공지능은 원천 기술 개발 쪽에 속하는데, 이 원천기술 개발 같은 경우 기다려주고, 장기간의 성과 지켜봐 주어야 하는데 우리나라 투자 환경에서는 장기적으로 투자를 해줄 수 있는 곳이 없다는 것이다. 우리나라 투자 문화가 ‘기다려주는 투자 문화’로 바뀌어야만 인공지능이 개발될 수 있다.

씨엔티테크 전화성 대표 by 매일경제TV