컴퓨터와 인공지능 : 초기 인공지능, 머신 러닝과 딥 러닝, 전망

인공지능

 

컴퓨터와 인공지능 초기, 머신러닝과 딥 러닝, 그리고 전망에 대하여 알아보겠습니다. 여러분은 '인공지능'이라는 말을 들으면 어떤 느낌이 드시나요? 아마도 영화 속 미래 도시, 자율주행차, 혹은 여러분의 스마트폰 속 비서가 떠오를 것입니다. 인공지능은 이제 더 이상 공상 과학 소설의 일부가 아닌, 우리의 일상 속에 스며든 현실입니다. 요즘은 특히 챗지피티의 등장으로 초등학생조차 숙제를 인공지능으로 해서 문제가 되었다는 믿기 어려운 뉴스도 종종 들을 수 있었습니다. 

인공지능 하면 딱 떠오르던 단어인 ‘미래’가, 이제는 우리 생활 속에 그만큼 가까이 오게 된 것입니다. 그래서 지금까지  <컴퓨터의 역사> 시리즈에서 제가 다뤄온 주제 중 요즘 특별히 흥미로운 주제인 '인공지능의 역사'에 대해 이야기해 보려고 합니다. 제 경험을 바탕으로, 오늘도 가급적 쉽게 설명해 드리겠습니다. 자 그럼 시작해 볼까요?

 

초기 인공지능 

반응형

초기 인공지능에 대해 알아보겠습니다. 인공지능의 역사는 1950년대부터 시작되었습니다. 앨런 튜링이라는 영국의 수학자가 "컴퓨터가 생각할 수 있을까?"라는 질문을 던지며 AI 연구의 문을 열었습니다. 튜링 테스트는 컴퓨터가 인간처럼 대화할 수 있는지를 평가하는 기준이 되었습니다. 마치 우리가 친구와 대화할 때, 상대가 사람이 아니라 컴퓨터일 수 있다는 상상을 하는 것과 비슷합니다. 

이와 관련하여 제 아내 얘기를 하나 들려드리겠습니다. 제 아내는 평소에 컴퓨터나 스마트 폰과는 크게 친하지 않습니다. 그런데 어느 날 같이 차를 타고 가다가, 음악을 틀기 위해 스마트폰에 대고 “오케이 구글” 하며 “이문세의 휘파람을 들려줘.”라고 했습니다. 그리고 음악이 나왔죠. 그 광경을 목격한 아내가 눈이 휘둥그레졌습니다. 그러더니 내내 “오케이 구글”을 외쳐 되며 대화를 시도했습니다. 하다가 마음에 안 들 땐 ’ 넌 바보니?”,‘말 안 들을래?” 라며 감정이 있는 사람과 말하듯이 대화를 하는 것이었습니다. 그 광경이 어찌나 우스웠던지요. 만일 이 광경을 앨런 튜링이 봤더라면 얼마나 재밌어했을까 하는 생각도 드는군요. 

다시 초기 인공지능 얘기로 돌아가겠습니다. 1956년 다트머스 회의에서 존 매카시와 마빈 민스키 등이 인공지능이라는 용어를 처음으로 사용하면서 본격적인 연구가 시작되었습니다. 초기 AI 연구는 주로 논리와 규칙 기반 시스템을 개발하는 데 초점을 맞췄습니다. 예를 들어, 체스 게임을 두고 컴퓨터가 사람을 이기기 위해 어떤 수를 둘지 계산하는 프로그램이 만들어졌습니다. 이때의 AI는 마치 규칙을 엄격하게 따르는 로봇과 같았습니다.

그래서 초기 인공지능 연구는 한계가 있었습니다. 컴퓨터는 주어진 규칙에 따라 작동했지만, 새로운 상황에 적응하고 학습하는 능력은 없었습니다. 이로 인해 연구자들은 새로운 접근 방식을 찾기 시작했습니다. 그 과정에서 등장한 것이 바로 머신 러닝입니다. 머신 러닝은 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하고 개선할 수 있게 해주는 방법입니다. 이는 인공지능 연구에 큰 변화를 가져왔습니다. 차차 인간의 상상이 현실이 되어가는 과정을 고스란히 보여주면서 말입니다. 

 

머신 러닝과 딥 러닝

반응형

머신 러닝과 딥 러닝의 발전에 대해 알아보겠습니다. 1980년대에 들어서면서 인공지능 연구는 새로운 전환점을 맞이하게 됩니다. 바로 머신 러닝(Machine Learning)이 등장한 것입니다. 머신 러닝은 컴퓨터가 스스로 학습할 수 있는 알고리즘을 개발하는 분야입니다. 이는 컴퓨터가 데이터를 분석하고, 그 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 내릴 수 있게 해 줍니다.

머신 러닝의 발전은 주로 통계학과 계산 능력의 향상 덕분이었습니다. 예를 들어, 스팸 메일 필터링 같은 실용적인 응용 프로그램이 등장했습니다. 이러한 프로그램들은 수많은 이메일 데이터를 분석하여 스팸 메일과 정상 메일을 구분하는 능력을 갖추게 되었습니다. 덕분에 저는 그 수많은 광고성 스팸메일로부터 해방이 되었고, 많은 시간을 절약할 수 있었습니다.

딥 러닝(Deep Learning)은 머신 러닝의 한 분야로, 2010년대에 들어서면서 급격히 발전하게 됩니다. 딥 러닝은 인간의 뇌 구조를 모방한 인공 신경망(Artificial Neural Networks)을 사용하여 데이터를 분석합니다. 이는 마치 뇌의 뉴런이 서로 연결되어 정보를 처리하는 방식과 유사합니다. 이를 통해 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 놀라운 성과를 거두고 있어요. 예를 들어, 구글의 알파고(AlphaGo)가 이 세돌을 이긴 사건은 딥 러닝의 가능성을 전 세계에 알리는 계기가 되었습니다. 전 그 뉴스를 실시간으로 볼 정도로 관심이 있었는데, 그 결과에 놀라움을 금할 수가 없었습니다.

딥러닝의 조금 더 가까운 예로 저의 아내 얘기를 들려드리겠습니다. 위에 사건(저희 집에서는 이 사건을 이문세의 휘파람 사건이라 부르죠)을 계기로, 스마트폰의 음성 비서는 점점 아내랑 친해지고 있습니다.  심지어 그녀는 자기 스마트폰을 ‘도라에몽’이라고 이름을 붙여주었습니다. 마치 만화 영화 속처럼 미래에서 온 로봇 도라에몽이 모든 문제를 다 해결해 주길 바라면서 말입니다. 남편으로서 가끔 섭섭할 때가 있을 만큼, 아내는 도라에몽과 많은 말을 나눕니다. 

하나 더 예를 들자면, 이것은 저의 아내가 특별히 좋아하는 인공지능 기술이 있습니다. 제 아내는 운전을 못하는 것은 아니지만, 겁이 많아 운전을 기피하는 사람입니다. 딥 러닝 기술을 이용해 자율주행차가 도로를 인식하고 스스로 운전할 수 있게 되었다는 뉴스가 나왔을 때, 아내는 환호를 하며,  ‘만세’를 불렀습니다. 드디어 자기도 마음대로 원하는 곳에 가게 되었다며 어찌나 기뻐하던지요? 그런 그녀를 보며 저도 나쁘지 않긴 한데, 어쩐지 마음 한 구석에선 내가 인공지능에게 대체된 느낌이 들어 좀 야릇하기도 했습니다.

 

전망

반응형

인공 지능의 미래 전망에 대해 알아보겠습니다. 현재 인공지능은 의료, 금융, 교육, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 활발하게 활용되고 있습니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 인공지능이 질병을 조기에 발견하고 치료 방법을 제안하는 데 도움을 주고 있습니다. 금융 분야에서는 인공지능이 주식 시장을 분석하고 투자 전략을 세우는 데 활용되고 있습니다.  이미 깊숙이 우리 생활에 들어왔습니다.

제 얘기를 잠시 들려드리겠습니다. 몇 년 전, 저는 대기업의 프로젝트 매니저로 일하고 있었습니다. 저희 팀은 인공지능을 활용한 새로운 자동화 시스템을 개발하고 있었습니다. 이 시스템은 회사의 많은 업무를 자동화하여 효율성을 높이는 것이 목표였습니다. 프로젝트가 성공적으로 진행되면서 회사는 많은 비용을 절감할 수 있었고, 저는 큰 성과를 인정받아 부장으로 승진까지 했습니다.

그러나 얼마 지나지 않아 문제가 발생했습니다. 자동화 시스템이 도입되면서 많은 직원들이 일자리를 잃게 된 것입니다. 제일 친한 동료였던 박 차장은 회사에서 20년 넘게 일해왔지만, 갑작스럽게 해고 통보를 받았습니다. 클라우드 시스템 도입 때(앞의 글에서 말씀드렸던 사건)와 마찬가지로, 내가 만든 시스템으로 인해 또다시 이런 일이 생길 줄은 상상도 못 했습니다. 정말 가슴이 아팠습니다.  

물론, 미래의 인공지능은 은 더욱 놀라운 가능성을 열어줄 것입니다. 자율주행 자동차, 스마트 시티, 우주 탐사 등 인공지능의 활용 분야는 무궁무진합니다. 하지만 인공지능의 밝은 전망과 발전에는 윤리적인 문제도 함께 고민해야 합니다. 예를 들어, 인공지능이 인간의 일자리를 대체할 가능성, 개인정보 보호 문제 등 다양한 이슈들이 끊임없이 제기되고 있습니다. 따라서 우리는 인공지능을 어떻게 활용할지에 대해 신중하게 고민해야 합니다. 기술 발전과 함께 다각적인 사회적 논의가 정말 많이 필요하다고 생각합니다. 

인공지능의 미래 전망과 관련하여, 제가 겪었던 한 가지 예를 더 들어 보겠습니다. 여러분이 유튜브에서 영상을 볼 때 추천 영상이 어떻게 뜨는지 생각해 보신 적이 있으신지요? 마치 친구가 "이거 한번 봐봐, 너랑 잘 맞을 것 같아"라고 추천해 주는 것과 비슷합니다. 우리는 그 추천 영상을 아무런 비판 없이 받아들이고 보게 됩니다.  

그런데, 어느 날 전 제 아내 컴퓨터에 뜬 유튜브 화면을 보고 깜짝 놀랐습니다. 제가 보는 화면과 전혀 달랐기 때문입니다. 그녀의 화면 속은, 건강, 요가와 명상과 관련 영상이 가득합니다. 제 화면은 여행, 수영, 캠핑 같은 영상으로 가득한데 말입니다. 이렇게도 겹칠 수가 없다는 것이 놀라웠습니다. 그때 전 깨달았습니다. 제가 엄청난 선글라스 끼고, 그 색깔만으로 세상을 바라보고 있다는 것을 말입니다. 다른 세상은 전혀 모르는 채, 제 입맛에 맞는 것만 골라주는 인공지능이 과연 좋은 것일까? 하는 큰 질문을 갖게 되었습니다.


이상, 오늘 우리는 컴퓨터와 인공지능의 역사와 발전 과정을 살펴보았습니다. 초기의 단순한 규칙 기반 시스템에서 시작한 인공지능에서, 머신 러닝과 딥 러닝을 거쳐 현재의 인공지능까지 왔습니다. 인공지능은 미래에도 계속해서 발전하며 우리 삶에 큰 영향을 미칠 것입니다. 

하지만, 내비게이션이 생기고 나서, 우리가 더 이상 지도를 읽지 못하게 되었다는 사실 (정확히는 지도를 볼 필요가 없어졌지요.)을 기억해야 합니다. 오늘 저의 이 글을 통해 , 우리가  인공지능을 활용함으로써 생기는 편리함과 더불어,  그것이 가져올 수 있는 반대의 측면에 대해서도 늘 자각하는 기회가 되었기를 바랍니다. 그럼 다음 글에서는 <네트워크와 통신 기술>로 만나 뵙겠습니다. 감사합니다.