누구도 알려주지 않는 인공지능 이야기

누구도 알려주지 않는 인공지능 이야기

차석호 지음

드림공작소 / 2022년 9월 / 183쪽 / 13,800원





인공지능, 언제부터 시작되었을까?



인공지능의 역사는 컴퓨터의 역사다

인공지능의 역사는 컴퓨터의 역사와 같이한다. 세계 최초의 컴퓨터라 불리는 ‘콜로서스’는 1943년에 나왔다. 그리고 ‘콜로서스’가 나온 지 5년 뒤인 1948년 영국의 수학자이자 컴퓨터 과학자인 앨런 튜링이 <지능을 가진 기계>라는 논문을 발표했는데, 이 논문이 ‘인공지능’의 시작이다. 여기서 최초의 컴퓨터가 ‘콜로서스’라고 해서 놀랐을 사람도 있을 것이다. 나도 학창 시절에 최초의 컴퓨터는 1946년에 나온 ‘에니악’이라고 배웠다. 왜 그러면 우리가 ‘에니악’을 최초의 컴퓨터라고 알고 있었을까?

독일의 암호 기계 ‘에니그마’를 해독하는 기계였던 ‘콜로서스’는 암호 해독용으로 개발되었기에 1급 비밀로 분류되어 그동안 공개되지 않았기 때문이다. 일반적으로 1급 비밀이라고 하면 30년 동안은 비밀이 해제되지 않는다. 그리고 30년이 지나면 심사를 거쳐 해제할 것인지 아닌지를 결정하고, 해제가 결정되면 해제해서 공개하게 되는데, 이것이 ‘콜로서스’가 잘 알려지지 않은 이유이기도 하다.

한편 튜링은 1950년에 <계산기계와 지능>, 1951년에는 <지능을 가진 기계라는 이단적 이론>이라는 주제로 맨체스터에서, 그리고 <디지털 컴퓨터가 생각할 수 있을까?>라는 주제로 BBC 라디오에서 강연을 했는데, 이 논문들과 강연들이 현재 우리가 알고 있는 인공지능의 정의와 이론적 기초의 토대가 되었고, 그래서 지금도 인공지능을 연구하는 사람은 튜링을 반드시 연구한다.

한편 본격적으로 ‘Artificial Intelligence’라는 용어를 쓴 것은 1956년 여름에 다트머스 대학교 하계 워크숍에서인데, 여기서 ‘인간처럼 생각하고, 사고하고, 행동하는 기계’를 인공지능이라고 부르기로 정하면서 ‘인공지능’이라는 말이 등장했다. 이후 본격적으로 ‘인공지능’이라는 말이 쓰이게 되었다.

참고로 지금의 컴퓨터 시스템을 설계한 폰 노이만도 인공지능에 관심을 가졌다. 그는 1951년 에드박을 개발했는데, 이 컴퓨터는 오늘날 컴퓨터의 모체가 되는 것이다. 에드박과 지금의 컴퓨터는 구동되는 방식이 동일하다. 그래서 오늘날의 컴퓨터를 ‘폰 노이만 컴퓨터’라고 부른다. 폰 노이만은 말년에 인공지능에 관해서 연구를 했지만 결실을 보지 못하고 세상을 떠났다.

아무튼 ‘인공지능’의 역사를 보면 컴퓨터가 나오고 시간이 많이 흐른 뒤에 나온 것이 아니라 거의 동시에 ‘인공지능’이 나왔다. 물론 그 당시에는 이론적인 부분만 정립되었지만, 이것이 있었기에 인공지능 발전이 가능했다는 점에서 의의가 있다. 이를 본다면 ‘인공지능의 역사’는 곧 ‘컴퓨터의 역사’라 할 수 있다.



현대 컴퓨터와 인공지능



긴 겨울잠을 잔 인공지능

1948년 앨런 튜링에 의해 제시되었고, 1956년 다트머스 대학교 하계 워크숍에서 정의된 ‘인공지능’은 1990년대 중반까지 긴 겨울잠에 들어가게 된다. 인공지능이 긴 겨울잠을 자게 된 이유는 이론과 현실의 차이가 커도 너무 컸기 때문이다. 참고로 ‘인공지능’을 구현하기 위해서는 컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어의 성능이 이를 받쳐 줘야 된다. 그런데 ‘인공지능’이 긴 겨울잠을 잔 시기는 컴퓨터의 성능이 지금에 비하면 보잘것없었다. 단적으로 인간이 컴퓨터와 계산 대결을 해서 이긴 적도 있었다.

그렇다면 이 시기 컴퓨터는 어떤 성능을 가지고 있었기에 인공지능을 구현하기 어려웠을까? 지금이야 컴퓨터 기억 장치(보조 기억 장치)는 SSD(Solid State Drive)를 사용하지만 1970년대까지만 해도 자기 테이프를 사용했다. 그런데 이것은 카세트테이프에 비유할 수 있다. 카세트테이프는 데이터를 순차적으로 찾는 방식이다. 내가 찾고 싶은 노래를 카세트테이프로 찾으려면 지금 시점을 기준으로 뒤쪽에 있으면 앞으로 돌려야 되고, 앞에 있으면 뒤로 돌려야 된다. 또 이 과정은 시간이 많이 걸리는 과정이다.

‘인공지능’처럼 빅 데이터를 기반으로 한다면 자기 테이프를 사용하는 것은 더욱 문제가 된다. 테라바이트 단위의 정보가 자기 디스크에 저장되어 있다고 가정하면 원하는 것을 찾는 데 몇 시간이 걸린다. 이렇다면 네이버 클로바 같은 인공지능 스피커는 자료 찾는 데만 오랜 시간이 걸려 절대 내가 필요한 것을 찾아 줄 수 없을 것이다. 또 인공지능이 긴 겨울잠을 잔 시기에는 인터넷도 발달되지 않았다.

인터넷, 인공지능의 겨울잠을 깨우다

50년 정도 긴 겨울잠을 잔 인공지능이 1990년대에 마침내 깨어났다. 인공지능이 이 시기에 겨울잠에서 깬 이유는 하드웨어와 소프트웨어의 비약적인 발전이 있었기 때문이다. 1990년대가 되면서 컴퓨터는 이전과는 비교할 수 없는 저장 용량을 가진 RAM과 하드 디스크 등의 장치가 속속 나왔다. 게다가 CD-ROM, DVD-ROM 등의 대용량 휴대용 저장 장치까지 나오면서 절정에 달했다. 더불어 이전까지 모니터의 화면이 흑백이었던 것이 이 시기에 컬러로 바뀌었고, 소프트웨어 쪽에서 Windows 95가 나오면서 좀 더 고급적인 프로그램이 나올 수 있었다. 이 시점을 기준으로 그래픽도 획기적으로 발전했다.

하드웨어와 소프트웨어 발달과 더불어 인공지능의 날개를 펼치게 한 것은 바로 ‘인터넷’이다. 1999년까지만 해도 집에서 인터넷을 사용하기에는 부담이 많았다. 지금처럼 무선 인터넷은 고사하고 전용 랜이 깔리지도 않았다. 따라서 전화선을 연결해서 사용해야 했기에 요금이 많이 나왔다. 당시에 우리 집에도 컴퓨터가 있었지만 문서 작업이나 인터넷 연결 없이 할 수 있는 게임을 하는 정도였다.

이것이 변화하게 된 시기가 2000년대 들어서인데, 내가 일병이던 2000년 6월 휴가를 나왔을 때 집에 랜선 작업을 해 굳이 PC방을 가지 않고도 인터넷을 할 수 있었다. 이때 처음으로 학교에서 사용하는 것이 아닌 개인적인 이메일 주소를 가질 수 있었다. 이때를 기준으로 대학교의 컴퓨터과학과나 컴퓨터공학과에서는 인공지능을 커리큘럼으로 편성하기 시작했다. 이때부터 인공지능 연구가 활발하게 진행되었던 것이다.

내가 대학교 3학년 때 인공지능 수업을 들었는데, 그때 이미 1995년 인간과 인공지능이 최초로 대결을 했다는 것을 알았다. 대결 종목은 바로 체스였고, 인공지능이 인간에게 이겼다. 인간과 인공지능이 체스 대결을 할 당시의 인터넷은 물론 유선 인터넷이었다. 참고로 더 높은 차원의 인공지능을 구현하기 위해서는 유선 인터넷으로는 부족했고, 무선 인터넷망 확충이 필수였다.

센세이션을 불러일으킨 알파고

알파고의 Key Point 1 - 병렬연결: 인공지능에 대해서 많은 관심을 가지게 된 계기이자, 인공지능 기능이 탑재된 제품이 나오기 시작한 것은 2016년 3월에 있었던 이세돌 9단과 알파고 간의 대결이 기폭제 역할을 했다. 세기의 바둑 대국이 있기 전 나는 이세돌 9단이 완승을 할 것이라 예상을 했다. 바둑에서 나올 수 있는 경우의 수가 10의 170 제곱인데, 이것은 아무리 빠른 컴퓨터라고 해도 풀 수 없을 것이라 생각을 했기 때문이다. 물론 이 예상은 완전히 빗나갔다. 알파고가 내 예상을 빗나간 것은 1,200여 대의 슈퍼컴퓨터가 병렬로 연결되어 있었다는 것을 내가 알지 못했기 때문이다.

컴퓨터에서 직렬연결은 하나의 네트워크에 컴퓨터 여러 대를 일렬로 배치하는 것인데, 이렇게 되면 데이터 처리 속도는 느려질 수밖에 없고, 중간에 연결된 컴퓨터 중 하나라도 이상이 생기면 마비가 될 수밖에 없다. 반면에 병렬연결은 고속도로 톨게이트에 비유할 수 있다. 우리가 톨게이트를 지날 때는 가장 덜 붐비는 곳을 선택해서 지나가지, 모든 곳을 지나가지 않는다. 이것을 컴퓨터에 적용하면 데이터가 덜 붐비는 컴퓨터를 통해서 지나가게 되기 때문에 직렬연결에 비해 속도가 엄청 빠르다.

게다가 연결된 컴퓨터 중 하나가 고장이 나더라도 데이터를 처리하는 데 큰 지장을 받지 않는다는 점에서 직렬연결과는 차이를 보인다. 바로 이것이 병렬연결의 가장 큰 장점이다. 특히나 알파고처럼 슈퍼컴퓨터 1,200대가 병렬로 연결되어 있다면 속도는 말할 필요도 없는 것이다. 이런 알파고를 상대로 4번째 대국을 승리한 이세돌 9단이 새삼 대단해 보이는 것도 이 때문이다.

알파고의 Key Point 2 - 머신 러닝과 딥 러닝: 알파고가 이세돌 9단을 이길 수 있었던 이유는 병렬연결 말고도 ‘머신 러닝’과 ‘딥 러닝’에 있었다. ‘머신 러닝’은 ‘기계 학습’을 뜻하는데, 경험적 데이터를 기반으로 학습을 하고 예측을 수행하고 스스로의 성능을 향상시키는 시스템과 이를 위한 알고리즘을 연구하고 구축하는 기술이라 할 수 있다. 즉 컴퓨터가 학습을 하는 것이다. 알파고도 그동안 인류가 했던 바둑 대국의 기보를 바탕으로 학습을 한 것으로 본다면 ‘머신 러닝’이 적용되어 있는 것이다.

‘딥 러닝’은 머신 러닝의 한 분야로 데이터를 컴퓨터가 처리 가능한 형태인 벡터나 그래프 등으로 표현하고 이를 학습하는 모델을 구축하는 연구를 포함한다. 얼굴이나 표정을 인식하는 등의 특정 학습 목표에 대해, 딥 러닝은 학습을 위한 더 나은 표현 방법과 효율적인 모델 구축에 초점을 맞춘다. 쉽게 말해서 더 나은 방법을 찾기 위해 스스로 학습하는 것이다.

알파고를 보면 상대가 두는 수에 따라 이길 수 있는 최선의 방법을 찾는다는 점에서 ‘딥 러닝’이 적용되어 있다. ‘딥 러닝’ 기술은 알파고 이후에 나온 ‘알파고 제로’에 더 두드러지게 나타난다. ‘알파고’는 바둑의 룰을 입력하고 기보를 통해 학습을 했다면, 알파고 제로는 오직 바둑 룰만 입력하고 다른 기계와 대결을 통해 학습하는 방식이다. 아무튼 이세돌 9단과 알파고의 대결 이후 머신 러닝과 딥 러닝이 적용된 기계가 속속 출시되고 있다.

알파고의 Key Point 3 - 빅 데이터: 이세돌 9단과의 대결에서 ‘알파고’가 4번이나 이길 수 있었던 이유 중 가장 핵심은 ‘빅 데이터’다. 참고로 ‘알파고’에는 인류가 지금까지 기록한 모든 바둑 대국의 데이터가 컴퓨터에 저장이 되어 있었다. 제아무리 ‘알파고’라 해도 컴퓨터에 데이터가 하나도 없으면 갓난아기와 같다. 데이터가 있어야 이것을 바탕으로 학습을 해서 성장을 할 수 있기 때문이다. 이것은 비단 ‘알파고’뿐만 아니라 모든 인공지능은 ‘빅 데이터’가 있어야 가능하다.



현재 인공지능의 한계



폰 노이만 컴퓨터에서의 인공지능

‘폰 노이만 컴퓨터’에서 인공지능의 한계: 지금 우리가 볼 수 있는 인공지능은 ‘폰 노이만 컴퓨터’에서 구현된 것이기에 진정한 인공지능이라 할 수 없다. 이는 인공지능 스피커뿐만 아니라 알파고도 마찬가지이다. ‘폰 노이만 컴퓨터’는 1951년에 나온 ‘에드박’ 이후의 모든 컴퓨터를 일컫는 말이다. 다른 말로 하면 컴퓨터는 1951년 이후로는 바뀐 것이 전혀 없다는 것이다. 이 이야기를 하면 1990년대까지만 해도 할 수 없었던 인터넷 뱅킹이나 유튜브 등 컴퓨터로 다양한 것을 할 수 있는데 왜 바뀐 것이 없냐고 반문할 수도 있다.

그런데 에드박과 지금의 컴퓨터를 비교하면 바뀐 것은 없다. 에드박이나 지금의 컴퓨터나 프로그램 내장 방식으로 움직인다. 프로그램이 컴퓨터에 설치되어 있고 순서대로 불러내서 작업하는 것이 ‘프로그램 내장 방식’인데, 이것을 최초로 제안한 사람이 ‘폰 노이만’이기 때문에 이런 방식을 사용하는 컴퓨터를 ‘폰 노이만 컴퓨터’라고 부르기도 한다. 게다가 에드박이나 지금의 컴퓨터는 ‘입력 장치’, ‘출력 장치’, ‘제어 장치’, ‘연산 장치’, ‘기억 장치’로 이루어져 있다. 즉, ‘폰 노이만 컴퓨터’는 계산만 가능한 고성능 계산기에 지나지 않는다는 것이다.

‘폰 노이만 컴퓨터’에는 연산 장치가 있어 계산을 할 수 있다. 여기서 ‘연산’은 ‘산술 연산’과 ‘논리 연산’ 두 가지로 나뉜다. ‘산술 연산’은 ‘덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈’의 사칙 연산이고, ‘논리 연산’은 ‘예/아니오’로 답하는 것이다. 그런데 ‘폰 노이만 컴퓨터’는 사칙 연산 외에 ‘예/아니오’로 답할 수 있는 것만 처리할 수 있다. 이것이 인간과의 결정적인 차이다. 우리가 일상에서 하는 대화 중에 ‘예/아니오’로 답할 수 있는 것도 있지만, 그렇지 않은 것도 있다. ‘점심 뭐 먹을래?’처럼 ‘예/아니오’로 답할 수 없는 것도 있다. 즉, ‘언제, 어디서, 누가, 무엇을, 어떻게, 왜’와 같은 육하원칙으로 질문하는 것은 오직 인간만이 답할 수 있다. 참고로 ‘알파고’도 ‘예/아니오’로 답하는 것만 처리가 가능하다.

바둑판은 가로 19줄, 세로 19줄로 구성되어 있고, 체스처럼 면을 사용하는 것이 아니라 점을 사용한다. 바둑판에서 점은 361개인데, 이것을 좌표로 표현할 수 있다. 알파고가 구동되는 것은 “좌표(17, 15)에 두면 유리한가?”라는 질문을 하고 유리하면 여기에 두고, 불리하면 “좌표(17, 16)에 두면 유리한가?”라는 질문을 하게 된다. 이런 질문을 통해 ‘예’라는 답이 나올 때까지 반복해서 그 자리에 바둑돌을 두는 방식이다. 이것을 코딩 알고리즘으로 ‘if 좌표(17, 15)에 두면 유리한가? than 여기에 둔다. else if 좌표(17, 16)에 두면 유리한가? than 여기에 둔다 …… else 좌표(19, 19)에 둔다.’라고 표현할 수 있다. 즉, ‘알파고’는 빠른 속도로 수를 계산하는 것이지 인간처럼 사고하는 것은 아니다.

폰 노이만 컴퓨터는 창조가 불가능하다: 언론을 통해 인공지능이 음악을 작곡하고, 그림을 그리고, 소설을 쓴다는 기사를 접했다. 이것을 보고 놀란 사람이 있겠지만 사실은 진정한 창조라고 볼 수 없다. 인공지능이 소설을 쓴 것은 ‘빅 데이터’에 저장이 되어 있는 소설들에서 문장을 가져와 짜깁기한 것이다. 음악을 작곡하고 그림을 그리는 것도 마찬가지다. 우리는 짜깁기하는 것을 창조라고 하지 않는다. 기존의 것을 바탕으로 새롭게 만드는 것을 창조라고 하는 것이다.

그리고 인공지능은 아무리 많은 데이터를 가지고 있다고 하더라도 서로 간의 공통점이 없다면 무용지물이 된다. 하지만 인간은 이것을 가지고 새로운 것을 만드는 것이 가능하다. 예를 들면, 2010년과 셜록 홈즈는 어떠한 공통점도 없어서 인공지능은 이 둘을 가지고 아무것도 할 수 없다. 참고로 셜록 홈즈는 아서 코난 도일이 쓴 추리 소설 속의 주인공인데, 셜록 홈즈의 배경은 19세기 영국이다.

하지만 인간은 인공지능과 다르다. ‘21세기의 셜록 홈즈라면 어떻게 사건을 해결했을까?’라고 생각을 할 수 있다. 21세기의 홈즈라면 19세기처럼 우편을 통해 편지를 주고받는 것이 아니라 이메일을 사용하고, 스마트 기기 사용에 능할 것이라는 설정을 할 수 있다. 또한 소설 속 홈즈는 이동 수단이 마차와 증기 기관차인데, 21세기면 자동차를 운전할 수 있고 비행기로 이동을 하고 나아가서는 비행기를 조종할 수 있다고 설정할 수 있다. 그런데 이것은 영국의 BBC 드라마 시리즈 <셜록>을 통해 실제로 확인할 수 있다. 하지만 지금의 인공지능, 즉 폰 노이만 컴퓨터에서 인공지능은 이것이 불가능하다.

현재 인공지능의 한계 ? 자유 의지

지금 우리가 볼 수 있는 인공지능이 인간과 가장 큰 차이점을 보이는 것은 바로 ‘자유 의지’다. 지금의 인공지능은 스스로 새로운 것을 만들지도 못하고, 자신만의 생각을 표현할 수 없다. 나는 친구들과 낙지볶음 같은 매운 음식을 먹을 때는 덜 매운 맛으로 달라고 한다. 그런데 인공지능은 이런 것을 하지 못한다. 지난 2016년 이세돌 9단과 대결한 알파고를 보면 이 점이 명확히 드러난다.