[IT 신트렌드] 인공지능, 어디까지 왔을까/추형석 소프트웨어정책연구소 선임연구원

입력 : ㅣ 수정 : 2018-04-02 22:11

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추형석 소프트웨어정책연구소 선임연구원

▲ 추형석 소프트웨어정책연구소 선임연구원

현재 과학기술 키워드는 인공지능(AI)이다. 인공지능은 사람의 지능을 자동화한다는 관점에서 그 미래상에 대해 기대와 우려가 공존한다.

가장 큰 우려는 두 가지로 요약할 수 있다. 인공지능이 사람의 직업을 대체한다는 걱정과 더 나아가 인간을 지배할 수 있다는 것이다. 이런 우려는 인공지능의 성능과도 직결돼 있다. 그렇다면 현재 인공지능 기술은 어디까지 와 있을까? 사람들의 막연한 우려를 해소하기 위해 국제 비영리 단체인 전자프런티어재단(EFF)은 특별한 프로젝트를 시작했다. 바로 인공지능의 성능을 측정하는 프로젝트다.

현대 인공지능의 핵심은 심층학습(딥러닝)이다. 심층학습은 매우 복잡한 데이터를 학습해 패턴을 정확히 분류해 낼 수 있는 기술이다. 그러나 심층학습은 많은 경우의 수를 계산한 다음 최적의 결과를 도출하는 것이 일반적이다.

심층학습을 구성하는 인공신경망의 구조부터 입력 데이터의 구성까지 모두 연구자가 정할 몫이다. 입력 데이터가 10종류라고 가정한다면 3개를 사용할지 5개를 사용할지는 연구자가 선택해야 하는 것이다. 결국 심층학습에서 경험적인 추천은 있을 수 있으나 기반 이론은 없다고 볼 수 있다. 이런 단점에도 불구하고 심층학습은 여전히 뜨거운 분야다. 논란의 여지는 있지만 현상을 예측하는 성능이 매우 뛰어나기 때문이다.


EFF는 분야별로 심층학습을 포함한 인공지능의 성능 향상 과정을 집대성했다. 연구자 편의를 도모하기 위해 성능 순위와 참고문헌까지 제공한다. EFF는 11개의 인공지능 분야를 선정했다. 그에 따르면 가장 활발히 연구가 진행되고 있는 분야는 게임, 시각, 문어와 구어, 문제 해결 및 추론 네 가지다.

성능을 측정하는 기준은 데이터 세트별로 구분한다. 그 이유는 많은 인공지능 알고리즘이 학습 기반의 방법론이기 때문에, 서로 다른 데이터 세트의 경우 성능 편차가 존재하기 때문이다.

대표적인 성과는 이미지 인식 분야다. 인공지능이 이미지 인식에서 물체를 잘못 보는 오차율은 2.25%다. 게임 인공지능에서는 고전 비디오 게임기인 ‘아타리 2600’의 57종의 게임 중 46종의 게임에서 인공지능이 사람을 능가했다. 그러나 사실관계 추론 문제의 정확도는 아직 80%를 밑도는 수준이다.

현재까지 EFF를 통해 집대성된 인공지능의 성능을 살펴보면 특정 분야에서만 인간을 능가하는 성능을 보여 주고 있다. 인공지능의 발전 속도는 매우 빠르지만 현재 기술수준으로 보면 아직까지 인공지능은 만능이 아니기 때문이다. 인공지능에 대한 막연한 걱정보다는 인공지능이 지금 어디쯤 와 있는지 공부하는 노력이 더 필요하지 않을까 생각한다.
2018-04-03 29면
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