최근 인공지능 또는 AI라는 용어를 언론이나 광고 등에서 자주 사용하고 있어 인공지능이라는 용어가 최근에 생긴 용어라고 생각하는 사람이 있을 수 있습니다. 하지만 인공지능이라는 용어는 1956년 마빈 민스키(Marvin Minsky)와 존 매타시(John McCarthy), 그리고 IBM의 수석 과학자인 클로드 엘우드 새년(Claude Elwood Shannon)과 네이선 로체스터(Nathan Rochester) 등이 개최한 다트머스 콘퍼런스에서 인공지능이라는 용어를 공식적으로 처음 사용했습니다.
이렇게 인공지능은 1950년대 학계나 산업계에서 주목을 받으며 승승장구하다 1970년대 아날로그 시대에서 디지털 시대로 변화하는 3차 산업 혁명 시대에 첫번째 암흑기를 겪게 됩니다. 이후 8-90년대에 한차례 더 암흑기를 거치다가 최근에 다시 주목받게 되었고 급기야는 4차 산업혁명의 중심으로 거듭나게 되었습니다. 그리고 그동안 학계나 산업계에 비해 일반 대중들의 주목을 못 받던 인공지능은 인간과 인공지능 간의 공개 대결로 본격적으로 일반 대중들의 관심을 끌게 되었습니다.
인간과 인공지능 간의 있었던 주요 공개 대결 몇 개만 간략하게 소개하면 우선 1997년 IBM 딥 블루(Deep Blue)는 당시 체스 챔피언인 가리 카스파로프(Garry Kimovich Kasparov)를 물리쳤습니다. 2011년 IBM 왓슨(Watson)은 미국의 TV 퀴즈 쇼 제퍼디(Jeopardy)에서 브레드 러터(Brad Rutter, 제퍼디의 금액 기준 사상 최대 우승자)와 켄 제닝스(Ken Jennings, 74번 연속 승리로 제퍼디의 가장 긴 챔피언십의 기록 보유자)를 압도적인 상금 차이로 승리했습니다.
그리고 우주 전체의 원자 수보다 많은 10의 170제곱이나 되는 경우의 수가 있기 때문에 절대로 인간을 이길 수 없을 것이라 생각했던 바둑에서 딥 마인드(DeepMind)의 알파고(AlphaGo)는 바둑 챔피언인 한국의 이세돌과 중국의 커제(柯洁)를 상대로 2016년과 2017년에 각각 승리했습니다.
이렇게 단순 이벤트에만 그치지 않고 자율 주행 자동차나 인공지능 청소기, 스마트 스피커 등을 통해서 일반 대중들은 직·간접적으로 인공지능이 내재된 제품들을 경험하면서 인공지능에 대한 관심을 갖게 되었고, 현재까지도 유지되고 있는 것입니다.
이렇듯 인공지능이 1990년대의 암흑기를 극복하며 일반 대중들의 관심을 끌 수 있었던 것은 딥러닝(Deep Learning) 기술 개발과 컴퓨터의 빠른 계산 능력, 그리고 인터넷의 보급 때문입니다.
그럼 딥러닝부터 하나씩 알아보겠습니다. 알파고의 등장으로 인공지능과 함께 가장 많이 사용하고 있는 단어는 아마도 딥러닝일 것입니다. 그리고 딥러닝이라는 단어와 함께 사용하고 있는 단어가 바로 머신러닝(Machine Learning)인데, 그러다 보니 우리는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝을 혼용하여 사용하는 경향이 있습니다. 따라서 각각 단어의 의미와 관계에 대해서 간략히 알아보겠습니다.
우선 인공지능은 ‘시스템에 의해 만들어진 지능’이라고 위키피디아에서는 정의하고 있습니다. 그리고 표준국어대사전에서는 ‘인간의 지능이 가지는 학습, 추리, 적응, 논증 따위의 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템이다. 전문가 시스템, 자연 언어의 이해, 음성 번역, 로봇 공학, 인공 시각, 문제 해결, 학습과 지식 획득, 인지 과학 따위에 응용한다.’고 정의합니다. 즉 인공지능은 자연스럽게 발생한 것이 아닌 임의적으로 만들어진 지능을 의미합니다. 그리고 이런 인공지능을 만들기 위해 매우 많은 방법들이 있는데 그중에 하나가 머신러닝입니다. 머신러닝은 기계학습이라고도 하는데, 기계가 지능을 가지려고 스스로 학습하는 것을 머신러닝이라 합니다. (어떻게 기계가 스스로 학습을 하지? 라는 의문을 가질 수도 있지만 여기서는 그 학습 방법에 대해서는 언급하지 않고 개념에 대해서만 언급합니다.)
그리고 이러한 머신러닝 방법 중에 인간의 신경망 구조를 참조해서 개발한 인공신경망 모델을 활용하여 학습하는 방법들을 딥러닝이라 합니다. 즉 딥러닝은 머신러닝의 하나의 분야로 모든 딥러닝은 머신러닝이라고 할 수 있으나 모든 머신러닝은 딥러닝이라고 할 수 없습니다. 그리고 머신러닝으로 학습한 결과로 기계가 지능을 가질 수 있으므로, 머신러닝을 인공지능이라고 할 수 없습니다. 즉 딥러닝은 머신러닝이라는 용어로 사용할 수는 있어도 인공지능이라는 용어로 사용하는 것은 엄밀히 말해 잘못된 표현입니다.
1980년대에 등장한 딥러닝은 1989년 AT&T Bell Labs 소속의 얀 르쿤(Yann LeCun, 현 NYU 교수이자 Facebook VP)과 그의 동료들이 우편물에 손으로 쓰여진 우편번호를 인식하는 데 성공하는 등 몇몇 성과가 나오면서 주목을 받았습니다. 그러나 딥러닝은 많은 계산을 요하는 과적합 문제로 어려움을 겪게 되면서 90년대 인공지능의 암흑기의 주원인이 되었습니다. 하지만 2000년대 들어서 이러한 과적합 문제를 해결하고 방지하는 알고리즘이 속속 개발되면서 딥러닝은 다시 주목받게 되었습니다. 그리고 컴퓨터의 계산 능력 향상이 뒷받침 되면서 딥러닝은 날개를 달게 되었습니다.
그리고 컴퓨터의 빠른 계산 능력과 인터넷의 보급에 대해서는 인공지능을 배웁시다.#2에서 확인할 수 있습니다.
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