인공지능(AI)의 개념과 인공지능의 4단계

4차 산업혁명을 주도하는 것은 무엇일까? IoT? 5G? 3D Print? 블록체인? 뭐 다 맞는말이다 할 수 있지만, 4차 산업혁명이라는 것을 제대로 만들어주는 공격수는 인공지능(Artificial Intelligence)이라 할 수 있겠다.

5G가 된다 한들 우리는 4차 산업혁명이라는 것을 인지하지 못한다. 그리고 우리가 사용하고 있는 수많은 IT 기기들이 있다고 해도 IoT가 4차 산업혁명의 주역이라 인지하지 못할 것이다. 왜냐하면 3차 산업혁명과 차이점을 명확히 하기가 힘들기 때문이다.

우리의 머리속에 4차 산업혁명은 로봇들과 수많은 AI가 가득할 것이다. 즉 로봇들과 인간들이 공존하고, 인간의 업무를 대체하거나 편리하게 해주는 세상. 즉, 4차 산업혁명의 핵심은 인공지능이라고 자신있게 말할 수 있을 것이다. 물론 이 인공지능을 보다 더 효율적으로 만들기 위해서는 IoT, 5G, Robot 등의 기술들이 필요하다는 것은 당연하지만...

---

인공지능의 개념

현재 폭발적인 인공지능의 공급 현상과 예전과 다르게 발전하는 이유는 누가 뭐라해도 딥러닝(Deep Learning) 때문이다. 하지만, 딥러닝 = 인공지능이라 부르진 않는다. 딥러닝을 인공지능이라고 할 수 있지만, 인공지능을 딥러닝이라 하지 않는 것과 같다.

딥러닝과 인공지능과의 관계는 동양인과 인간과의 관계라고 보면 된다. 즉, 더 높은 카테고리에 있는 것이 인공지능이다.

SAS에서는 인공지능의 정의를 "기계가 경험을 통해 학습하고 새로운 입력 내용에 따라 기존 지식을 조정하며 사람과 같은 방식으로 과제를 수행할 수 있도록 지원하는 기술"이라 정의하였다. 그러나 정의는 사람마다 다 다르게 말하기 때문에 어느 것이 인공지능이다 딱 잘라 말을 할 수 없다. 보편적으로 인공지능은 "시스템에 의해 만들어진 인공적인 지능"이라는 의미를 가지고 있다. 2개의 차이점이 구분이 안되면 다음과 같은 상황을 보도록 하자

A. 데이터를 학습하여 컴퓨터가 알아서 포인트를 찾아내고, 올바르게 행동을 함

B. 사람이 모든 케이스를 모두 알고리즘하여, 원하는 모습으로 행동을 함

A와 B중 B가 더 정교할 수도 있다. 그러나 B의 개념은 SAS에서 정의한 "학습"이라는 즉 데이터가 없기 때문에 SAS의 정의와는 다르다. 하지만 인공지능의 순수한 의미와 같이 "시스템에 의해서 만들어진 지능"이라는 의미는 B도 동일하다.

결론적으로 말하자면, A와 B 모두 인공지능이라 말을 할 수 있다. 그렇기 때문에 요즘 들어서 수많은 사람들이 B와 같이 구현하고 마치 컴퓨터가 학습한 것 마냥 말을 해서, 거품이라는 말도 많이 나오는 것인데 중요한 것은 사람들이 내부 알고리즘을 고려하지 않고, 현재의 모습이 지능이 있는 것처럼 보이면 인공지능이다 말할 수 있을 것이다.

이렇게 너무나도 광범위한 범위로 인공지능에 대해서 논하다보니 인공지능의 단계를 정리하기도 하였다. 왜냐하면 정말 사람처럼 생각을 하는 것을 인공지능으로 여기는 사람들도 있는데 이런 사람들에게는 일반적인 딥러닝의 개념도 인공지능으로 보지 않을 수 있다. 

인공지능의 4가지 단계 및 특징

1단계, 단순 제어 프로그램

위의 B와 같은 케이스이다 내부 알고리즘은 학습하지 않고, 여러가지 패턴 등을 적용하여 인공지능처럼 행동하는 것이다. 대표적인 케이스로 센서에 반응하여 청소를 하는 로봇 청소기를 들 수 있다. 그러나 모든 로봇 청소기가 단순 제어 프로그램이 아닐 수 있다. 어떤 로봇은 현재의 위치를 모두 지나다니면서 학습하여, 청소를 하는 로봇이 있다.

이런 경우는 마치 모르는 집에 들어올 경우 집안 구석구석 다 조사하며, 집별로 특징을 파악하고 다음에 행동을 하는 고양이와 유사하기 때문에 거의 완벽한 인공지능이라 말을 할 수 있겠다. 문제는 사람들은 이 차이점을 모를 수 있기 때문에, 프로그램을 하든 학습을 하든 동일하게 받아들인다는 것이 함정이다.

2단계, 고전적인 인공지능

고전적이라는 단어가 어디까지인지 애매하지만, 우리가 장기나 바둑(알파고 예외), 오목과 같은 프로그램 그리고 사람처럼 움직이는 게임에서의 NPC 등등도 모두 인공지능으로 정의할 수 있다. 예를 들어 스타크래프트를 하는데 컴퓨터가 알아서 물량을 뽑아내면서, 유저를 공격하는데 이런 범위를 고전적인 인공지능이라 할 수 있다.

그러나 사실 이것도 단순 제어 프로그램과 크게 다를바 없는 알고리즘이다. 어디까지나 사람들이 패턴을 프로그래밍하였기 때문이다. 로봇에서 어떨때, 어떻게 행동해라는 패턴을 이미 입력하여 작동하기 때문에 "학습"을 통한 것이 아닌 이미 "정해진" 방식대로 행동을 한다.

1단계와 굳이 차이점을 꼽자면, 패턴이 복잡하다는 것이다. 로봇 청소기는 단순히 센서에 의지하여, 벽에 부딪히면 다른 곳으로 이동하던지 단순한 로직을 지녔지만, 게임같은 경우 몇수앞을 고민해야 하기 때문에 추가적인 알고리즘을 제대로 구현해야 될 것이다.

3단계, 기계학습을 통한 인공지능

사실 이 단계부터 진정한 인공지능이라 할 수 있겠다. 바로 사람들이 어떠한 알고리즘을 입력한 것이 아니라, 컴퓨터가 알아서 판단을 하는 단계이기 때문이다. 

이 단계에서는 컴퓨터가 기본적으로 통계와 같은 데이터를 통해서 행동을 한다. 예를 들어, 게임의 NPC를 들어보자. 우리가 컴퓨터의 패턴을 파악하여 컴퓨터에 맞는 필승전략을 짜와서 컴퓨터를 계속 이긴다고 가정하자. 그러면 사람은 더이상 질려서 컴퓨터와 하기 싫을 것이다.

그러나, 컴퓨터가 평소와 다른 루틴으로 사람들을 공략하면 어떻게 될까? 스타 크래프트로 예를 들어, 컴퓨터가 프로토스를 하는데 매번 질럿을 먼저 뽑아서 무의미하게 테란 유저의 벌처에 죽었다고 하였을 때 어느 순간 컴퓨터가 드라군을 먼저 뽑아서 유저와 더 오랫동안 싸웠다고 가정을 해보자.

이렇게 의외성이라는 것과 더 오랫동안 싸웠다는 결과를 기반으로 컴퓨터가 앞으로 이와 같은 패턴으로 진화를 하게 된다면, 기계학습 범위에 들어가게 된다. 

대중적으로 유명한 타이타닉(Titanic)의 생존자를 가려내는 의사결정나무

보편적으로 기계학습에 주로 사용되는 알고리즘으로 의사결정나무(Decision Tree), 랜덤 포레스트(Random Forest), SVM(Support Vector Machine), 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 등과 같은 고전적인 기계학습 알고리즘을 말한다.

4단계, 딥러닝을 이용한 인공지능

사실, 3단계와 4단계를 분리한다는 것이 참 애매하다. 왜냐하면 4단계의 로직이 꼭 3단계보다 훌륭하다 말을 할 수 없기 때문이다. 딥러닝은 인공신경망의 하위 카테고리이다. 보편적으로 인공신경망보다 더 많은 학습 단계가 있는 것을 딥러닝으로 부르기 때문이다. 문제는 더 많다고 더 뛰어난 프로그램이라 할 수 없다.

예를 들어, 다음과 같은 문제가 있다.

2a + b = 5

3a + b = 7

컴퓨터가 a와 b의 값을 유추하는 것을 푸는 것이다. 답은 a는 2 b는 1로 매우 쉬운 문제이다. 하지만 딥러닝한테는 다르다. 이 간단한 값을 딥러닝으로 구현하면, a는 단순히 2라는 값이 떨어지지 않고, 1.992873762 이라는 등의 형태로 떨어지게 되고 간혹가서 틀릴 수도 있다.

과유불급이라는 단어가 여기에 사용하기 좋은데 딥러닝은 딥러닝이 어울리는 놈이 있다는 것이다. 데이터가 적고, 특징이 적으면 딥러닝으로 하면 오히려 성능이 더 안 좋은 경우도 있다. 그러나 딥러닝을 이용한 인공지능이라는 것은 딥러닝을 써서 만든 인공지능이라는 의미보다는 "딥러닝을 사용할 때 가장 성능이 좋거나, 딥러닝밖에 할 수 없는 서비스" 정도로 이해하는게 더 좋을 수 있다.

4단계의 대표적인 케이스는 구글 딥마인드(DeepMind)의 알파고(Alpha Go)를 들 수 있다. 왜냐하면 인공지능이 사람을 절대 이길 수 없다는 영역이 바로 바둑이었는데 처음에는 사람들에게 패하다가. 어느순간 유럽 챔피언인 판 후이(Fan Hui) 마저 이기며 최종에는 바둑의 끝판왕 격인 이세돌 9단마저 4대 1로 이기며 세계 사람들에게 인공지능 쇼크를 준 것이 알파고였다.

완성된 알파고에게 유일한 1승을 얻은 이세돌 9단의 전설의 짤

현재 바둑의 1인자는 중국의 커제 9단이었기 때문에 이후, 커제가 다시 알파고와 붙었는데 이세돌보다 더 처참히 5:0으로 패배를 하여 이제 알파고는 신이 두는 바둑이라는 말이 퍼지고, 그동안 프로기사들조차 두지 않는 형태로 두기 때문에 인공지능은 이런 것이다라는 것을 알게해준 건지도 모르겠다.