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4차 산업혁명이라는 단어가 한반도를 들끓게 하고 있다. 그러면서 그 핵심이 되는 인공지능도 덩달아 주목받고 있다. 인공지능, 들어본 적은 많은 것 같은데 아는 것은 미천하다. ‘기계적으로 만들어진 두뇌’, ‘컴퓨터를 이용한 이상적인 지능을 갖춘 장치’ 정도가 가장 보편적인 생각일 것이다. 인공지능은 생각보다 복잡하고 다양하다. 역사도 이미 50년을 훌쩍 넘어섰다. 한국의 유명 바둑 기사를 이겨 명성을 얻은 외국의 한 프로그램이 전부가 아니라는 거다.

인공지능이 무엇이기에 온 세상이 들썩이는 걸까? 쉽게 설명하면 인간처럼 학습하고 생각하는 기계나 기술이라고 표현할 수 있다. 다시 말해 생각하는 기계다. 집이나 회사에서 사용하는 컴퓨터는 사람이 명령하는 일만 해낸다. 반면에 인공지능은 스스로 해야 할 일을 찾아서 수행하는 것이 가능하다. 어떤 문제 상황에서 스스로 방법을 찾고 답을 알아낼 수 있다는 뜻이다.

이세돌 9단과의 명승부로 유명해진 ‘알파고’의 예를 들어보자. 딥마인드라는 회사에서 만든 이 인공지능은 ‘딥러닝’이라는 학습 기술이 핵심이다. 딥러닝이란 ‘기계학습’의 방법의 하나다. 기계학습이란 컴퓨터에 엄청나게 많은 데이터를 주고 스스로 일반적인 형식을 찾도록 하는 것을 말한다. 그러니까 데이터만 계속 넣어주면 알아서 각각의 중요한 특징을 찾아 스스로 학습한다는 의미다. 알파고는 이 기술로 기존에 활동하고 있는 프로 바둑기사들의 바둑 패턴을 공부했다. ‘강화학습’을 더한 것도 알파고의 특징이다. 강화학습은 알파고와 알파고가 대국하면서 바둑을 습득하는 형식이다. 기존 데이터만으로는 프로만큼 바둑을 두기 힘들었는데 강화학습을 거치면서 바둑 실력을 훌쩍 키울 수 있었다고 한다. 

그렇다면 인공지능 기술은 언제 시작한 걸까? 컴퓨터와 생일이 비슷하거나 늦은 것은 아닐까? 파스칼이 덧셈과 뺄셈을 자동으로 할 수 있는 기계식 계산기를 고안한 이후 1950년대 초나 되어서야 ‘컴퓨팅 머신(Computing Machine)’이라는 말이 생겼다. 인공지능에 대한 논의도 비슷한 시기에 시작했다. 1940년대 후반과 1950년대 초반에 다양한 영역의 과학자들이 본격적인 논의를 시작했다. 전문가들은 1956년 다트머스 콘퍼런스(Dartmouth Conference)를 인공지능이 학문 분야로 들어선 역사적인 순간으로 평가한다. 이 행사를 주최한 존 매카시(John McCarthy)가 자신들의 연구를 ‘인공지능(Artificial Intelligence)’이라 불러주길 요청했기 때문이다.

현재 사용되는 인공지능은 약한 인공지능

인공지능의 형태는 크게 ‘약한 인공지능(weak AI)’과 ‘강한 인공지능(strong AI)’으로 나눌 수 있다. 약한 인공지능은 인간의 다양한 능력 가운데 특정 능력만 구현할 수 있다. 결코 사람만큼의 지능을 기대할 수 없다. 결국, 어떤 문제를 스스로 생각하거나 해결할 수 없는 컴퓨터 기반의 인공적인 지능인 셈이다. 하지만 이 녀석도 일반 사람 눈높이에서 봤을 때는 엄청나게 똑똑한 장치임은 틀림없다. 방대한 데이터와 정보를 기반으로 똑같은 문제에 대한 수행을 사람보다 월등한 능력으로 해낼 수 있기 때문이다. 하지만 어디까지나 사람의 지능을 흉내 내는 것에 불과하다. 반대로 강한 인공지능은 자신이 인공지능인 것을 자각할 수 있을 만큼 지적 수준이 우수하다. 영화에 나오는 수많은 인공지능은 대부분 강한 인공지능이다. 하지만 현재 우리 주변에는 대부분 약한 인공지능을 사용한다. 대표적인 예로 아이폰에 들어있는 ‘시리’나 구글, 네이버의 검색 시스템들을 꼽을 수 있다.

유통분야에서도 인공지능의 역할은 중요하다. 4차 산업의 핵심인 IoT 기술은 유통과 맞물려 새로운 혁신을 가져오고 있다. 냉장고는 보관하고 있는 식재료의 상태와 재고를 자동으로 파악해 주문할 수 있는 수준까지 올라와 있다. 전자제품은 자신의 수명이나 고장 여부를 스스로 판단해 방문 수리를 신청하거나 교체할 때를 결정할 수 있다. 사용자의 행동 패턴을 스마트폰 등 다양한 정보를 통해 파악하고 가장 적합한 제품을 추천해 주는 것은 몇 년 사이 기본 기능으로 자리 잡을 것이다. 이미 자동차의 경우 자가진단이나 부속품 교환 시기를 알려주는 시스템이 도입되어 있다.

사람 같은 인공지능은 언제쯤 볼 수 있을까?

좀 더 편한 미래를 원하는 많은 이들이 강한 인공지능처럼 사람과 비슷한 수준의 지성을 가진 인공지능의 탄생을 기대하고 있다. 이런 기술이 가능하기 위해선 전제조건이 있다. 인공지능이 사람과 똑같은 수준의 의식 능력을 갖추기 위해서는 우선 인간의 뇌에 대한 완벽한 해석이 필요하다. 하지만 우리는 아직 뇌에 대해 아는 것이 많지 않다. 뇌에 대한 연구는 이제 막 걸음마 수준이다. 인간의 뇌는 대략 1,000억 개의 뉴런이 있고 이것들이 1만 개 이상의 시냅스와 연결되어 있다. 하나의 작은 우주라고도 표현될 정도로, 뇌란 존재는 신비스럽다. 이런 뇌를 해독하는 데 얼마나 많은 시간이 걸릴지는 상상하기 어렵다. 그러므로 당장은 강한 인공지능을 개발하는 것은 어려울 거라고 이야기한다. 알파고를 만든 허사비스 박사는 “우리는 인공지능이 인간을 돕는 강력한 도구라고 생각한다”고 말했다. 알파고로 쌓은 기술을 활용해 즉석 번역이나 스마트폰 비서, 더 나아가 의료 분야의 어려운 과제들을 해결하는 데 기여할 것으로 기대했다.

하지만 인공지능을 단순히 산업적 측면에서만 바라보는 것은 그다지 바람직하지 않다. 아무리 뛰어난 인공지능이 개발된다고 해도 인간만이 전할 수 있는 정서와 가치를 대신하긴 힘들 것이다. 그러므로 우리는 인공지능보다 더 뛰어난 능력인 인간다움에 주목해야 한다. 인공지능으로 인간을 대신하려는 노력보다 인간만이 가지고 있는 능력에 대한 의미를 찾아야 한다.