과학이야기

인공지능(AI)은 특정 분야에 한정한다면 인간의 학습 능력을 이미 넘어섰다

구글의 산하기관인 디프 마인드(DeepMind)가 연구 개발한 바둑 AI의 알파고(AlphaGo)는 2016년에 세계 최고 바둑기사인 이세돌 9단과의 승부에서 5번이나 이겨 AI의 진화를 전 세계에 알렸고 2017년에는 중국의 커제 9단에게도 승리했었다.

인공지능(AI) 도약의 주인공은 '디프 러닝'

알파고(AlphaGo)에 뛰어난 능력을 부여한 것은 디프러닝(즉, 심층학습)이라는 방법이었다. 디프 러닝이란 AI가 기계 학습하는 메커니즘 중 하나다. 프로그램에서 인간의 뇌를 모방한 가상적인 네트워크를 여러 개로 겹쳐서 쌓음으로써 실현되는 기술이다.

알파고(AlphaGo)의 학습방법

알파고(AlphaGo)는 디프 러닝을 통해 과거 프로 바두기사의 막대한 데이터에서 수많은 수를 학습한다. 디프 러닝은 자동 번역과 문자, 음성, 화상 인식, 자율 주행 등에 폭넓게 사용된다. 2012년부터 각광받고 있는 디프 러닝은 제3차 AI붐이라는 현재의 AI 연구를 활발하게 만든 핵심이다.

알파제로(AlphaZero)로 바둑, 체스, 장기 최강자

알파고는 다시 2단계의 진화를 거쳤다. 1단계는 알파고제로(AlphaGo Zero), 2단계는 알파제로(AlphaZero)로 진화했다. 

2017년 하반기에 발표된 알파고제로(AlphaGo Zero)에 주어지는 것은 바둑의 규칙뿐이었다. 그리고 알파고제로(AlphaGo Zero)는 오로지 자기 바둑경기만을 해서 승리로 이어지는 수를 학습했다. 40일동안 자기와의 경기로 알파고제로(AlphaGo Zero)는 최고의 프로 바둑기사를 꺽은 과거의 알파고(AlphaGo)를 능가했다.

그후에 발표된 알파제로(AlphaZero)는 이보다 더 뛰어난 능력을 전세계에 과시했다. 알파제로(AlphaZero)는 바둑만 학습한 것이 아니라 체스와 장기도 할 수 있게 개발되었다. 바둑, 체스, 장기의 규칙만 사전에 학습한 알파제로(AlphaZero)는 겨우 24시간의 자신과의 대국 후에 알파고제로(AlphaGo Zero)를 포함한 세계 최강의 바둑, 체스, 장기 AI를 모두 이겼다. 이미 AI는 특정 분야에 한정하면 학습 능력에서 이미 인간을 넘어섰다고 할 수 있다.

무엇이든지 할 수 있는 AI의 필요조건

알파제로(AlphaZero)는 바둑, 체스, 장기에 특화된 인공지능이다. 요즘에는 자동차 자율 주행에 특화된 인공지능이나 화상 인식에 특화한 인공지능 등이 실제 현실에서 도움이 되기 시작했다. 이런 특정 과제에 특화된 인공지능을 특화형 AI라고 한다.

특화형 인공지능의 진화가 이루어지면 집에서 청소나 빨레, 요리 등 집안 잡일을 무엇이든지 하는 가사 로봇이 곧 다가올 미래다. 인공지능 연구자들은 아직은 멀었다고 하는데 그 이유가 가사 로봇이 탑재해야할 인공지능은 특화형 인공지능이 아니라 아직 보이지 않는 '범용 인공지능'이기 때문이다.

범용 인공지능(AI)란?

미리 정해진 특정과제뿐 아니라 복잡한 여러가지 과제에도 적절하게 대응할 수 있는 인공지능이 범용 인공지능이다. 예를들어 배달에는 운전과 화물 운반뿐만이 아니라 물건을 받는 사람이 없거나 교통사고가 생겼을때 대응하는 일도 필요할 것이다. 그리고 환자 진찰에서는 환자와 소통해가면서 필요에 따라 화상 분성과 자료 조사를 해야한다. 또한 집안 가사일은 복잡한 일을 종합한 것인데 집안의 배치를 파악하고 여러가지 도구를 익숙하게 사용할 수 있어야 한다. 이러한 다양한 과제를 익숙하게 실행할 수 있는 종합적인 지능을 가진 인공지능이 범용 인공지능(AI)이다.

무엇이든 대응할 수 있는 범용 인공지능(AI)?

특화형 인공지능인 알파제로(AlphaZero)는 바둑, 체스, 장기를 할 수 있게 설계되었지만 자동차 자율주행은 할 수 없다. 자율 주행 자동차의 인공지능은 운전을 할 수 있도록 설계되어있지만 비행기 조종은 할 수 없다. 특화형 인공지능은 그것을 설계한 사람이 사전에 부여한 특정한 과제만 할 수 있다.

이에 반해 '범용 인공지능(AI)'은 부여되지 않은 과제까지 대응할 수 있는 인공지능이다. 범용 인공지능을 연구하는 일본 IT기업인 드완고(Dwango)의 인공지능 연구소 연구원은 이렇게 말했다. '인공지능 연구는 지금으로부터 60년 전부터 시작되었다. 인간다운 인공지능이 상상되었지만 실제로는 바둑, 체스, 장기같은 보드게임의 목적을 달성할 수 있는 특화형 인공지능이 만들어졌다. 범용 인공지능은 AI지능 연구의 최초 단계부터 목표로 했던 꿈이다'라고 말했다.