인공지능 분야에 종사하고 있는 사람으로서 이번 인공지능과 이세돌의 대국을 보면서 결국은 올것이 왔다는 기분이 들었습니다.
사실 체스는 거진 20년전에 컴퓨터의 연산능력이 좋아지면서 정복당했으나
바둑은 아무리 연산 능력이 좋아도 모든 경우의 수를 계산해볼수 없으니 절대로 인간을 이기지 못할것이라는 의견이 지배적이었는데요.
그것이 깨지게 된 것은 결국 연산능력 뿐만 아니라 모든 수를 계산하지 않고 가능성이 어느정도 있는 수만을 계산하는 (쉽게 얘기해서 감, 직관) 능력을
모방하는것이 어느정도 가능하게 되었다는 것이죠.
이제는 데이터를 어떻게 처리할지 사람이 직접 지시하는 것이 아니라
사람이 목적을 설정해주면 (예를들어 바둑으로 치면 많은 집을 내는것) 데이터를 보고 그에 맞게 알아서 최적의 방법을 찾는것이 대세가 되었죠.
여기까지는 다 아는 사실이고..
그런데 아시다시피 이번 알파고만해도 100장이 넘는 그래픽카드와 1000개가 넘는 CPU가 연산에 동원되었다고 합니다.
바둑이 아무리 경우의 수가 많고 복잡한 게임이라고 하지만 아직 인간이 하는 일과 비교하기에는 굉장히 단순한 일이지요.
즉 목적이란 것을 정의 하기가 상대적으로 "단순"하다는 말입니다.
수치화 하기 어려운 목적일수록 기계가 배우도록 하기가 매우 까다로운데요,
예를들어 "아름답게" 무엇을 만들어라 하는 과제를 인간과 기계에게 주어진다고 가정한다면
인간은 기존에 가지고있던 아름답다라는 추상적 관념에 따라 행동을 할 수 있으나
기계는 "아름답다" 라는 기준 자체를 배우기가 매우 까다롭다는것이죠.
다시말해서 알파고와 같은 인공지능은 현재 최신의 하드웨어를 사용하면서도 아직까지는 바둑과 같은 특정된, 구체적인 문제만을 풀수있는데에만 훈련이 될수 있다는 말입니다.
문제가 아주 잘 정의된, 예를들어 자동차 번호판 인식과 같은 한정된 Task에서는 인공지능이 쉽게 손을 뻗을수 있지만
그렇지 않은, 인간을 위한 많은 문제들이 남아있죠.
한줄 요약하자면
알파고가 처음으로 바둑이란 게임에서 인류를 넘어선듯 하여 대단한 것은 사실이나
의외로 우리가 하는 일은 그 '목적'을 정의하기 어렵기 때문에 인공지능을 훈련시키기 쉽지 않다는 것 입니다.
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