4차 산업혁명에 대한 정의가 난무합니다만 제가 생각하는 4차 산업혁명은 3차 산업혁명인 정보화 혁명을 바탕으로 한 빅데이터를 기반으로한 인공지능이 일으키는 혁명을 4차 산업혁명이라고 생각합니다. 이 인공지능을 로봇이라는 하드웨어에 탑재한 로봇 혁명이 4차 산업혁명이 될 것으로 보입니다.
인공지능은 인간보다 뛰어난 지식과 지혜로 인간을 앞지를 것입니다. 로봇은 지칠지 모르는 체력으로 인간을 앞도할 것입니다. 이에 우리는 로봇을 적대시 할 것이며 로봇에 대한 경계심은 로봇 반대주의자인 '러다이트 운동'이 심화될 것입니다. 그러나 이 4차 산업혁명을 나쁘게 볼 필요는 없습니다. 잘만 활용하면 인류의 영원한 숙제인 식량고갈, 에너지고갈을 해결할 아이디어를 내놓을 수 있으니까요.
다만, 그런 아이디어를 내놓으려면 인공지능이 지금보다 더 강화되어야 합니다.
뉴사이언지 기사에 따르면 인간 바둑 고수를 모두 격파한 알파고를 만든 구글의 딥마인드사가 알파고를 뛰어넘는 강 인공지능을 개발할 것이라고 하네요. 당연한 수순입니다. 참고로 인공지능에는 인간보다 못한 '약 인공지능'이 있고 인간처럼 자신을 인지하고 추론이 가능하며 다양한 생각을 할 수 있는 인간과 비슷한 지능을 가진 '강 인공지능'이 있습니다.
딥 마인드사는 이 '강 인공지능'을 개발하고 있습니다.
좀 더 구체적으로 말하자면 우리가 슈퍼마켓에서 좋은 바나나를 고를 때 선반에 있는 여러 바나나 중에 색깔이 좋은 바나나를 고릅니다. 그러나 무조건 색깔로만 판별하지 않고 같은 선반에 있는 바나나 중에 골라야 하기 때문에 옆에 바나나와 비교해서 고릅니다. 이렇게 물체, 말, 아이디어 사이의 인과 관계를 추론하는 능력을 '관계 추론(relational reasoning)이라고 합니다.
쉽게 설명하자면 관계 추론 기능이 없는 인공지능은 위 사진을 보고 개 3마리, 고양이 1마리로만 판단합니다. 그러나 '관계 추론'기능이 들어간 인공지능은 개와 고양이 사이의 관계를 추론한 후 3마리의 개가 1마리의 고양이를 쫓고 있다고 설명합니다. 인간에게는 이게 너무 자연스러운 생각이지만 인공지능에게는 이런 추론 능력이 아주 어렵습니다.
딥마인드 연구팀은 이 관계 추론과 같은 보통 수준의 인식 능력을 가진 2개의 시스템을 개발하고 각각 논문을 발표했습니다.
첫 번째 시스템은 개체의 데이트 세트인 "CLEVR"를 사용했습니다. 연구팀은 시스템에 기계 학습을 통해서 물체 인식 훈련을 시킨 후에 하나의 개체가 다른 개체의 앞에 있는지, 어떤 개체가 가장 가까운 지 등의 위치 관계를 물었습니다. 시스템은 인간의 능력보다 뛰어난 대답을 했습니다. 이미 얼굴 판별력은 인간보다 뛰어난 결과물을 내놓고 있는 인공지능이죠.
또 하나의 시스템은 기계 학습으로 훈련한 후 2차원 사진을 보고 그 개체의 행동을 예측하는 시스템입니다. 이 두 번째 시스템은 첫 번째에 비해 추론 개념이 더 강화된 시스템입니다. 그러나 인간은 2차원이 아닌 3차원에 살고 있으며 2차원보다 한 차원 더 높은 추론을 할 수 있습니다. 이런 추론으로 운전을 하고 날아오는 공을 글러브로 잡을 수 있습니다. 이런 인간의 추론 능력을 '직관적 물리 엔진'이라고 합니다.
딥마인드 기계학습 시스템은 특정 부분에서만 인간 수준의 인식 능력을 발휘할 수 있습니다. 예를 들어 사진을 보고 상황을 판별하는 등의 일부에서만 인간과 비슷한 능력을 보일 수 있습니다. 얼굴 판별 능력은 인간을 뛰어넘었죠. 이렇게 인공지능은 전체적으로는 인간보다 추론 능력이 떨어지지만 특정 부분에서는 인간을 앞서고 있습니다. 이렇게 특정 기능에서 인간을 뛰어 넘은 인공지능을 '카리스마 AI'라고 합니다.
앞으로 우리에게 다가올 인공지능은 모든 분야에서 인간보다 뛰어난 지능을 가진 인공지능이 아닌 특정 분야에서만 인간을 뛰어 넘는 '카리스마 AI'로 다가올 것으로 보이네요.
