[시론] 인간 인지 수준 뛰어넘는 AI 연구방향

1950년 암호해독가 튜링은 컴퓨터가 지능을 가졌는지에 대한 실험으로 튜링 테스트라는 방안을 제안했다. 이 실험은 5분간 키보드를 통해 인간과 컴퓨터와의 대화를 한 후 평가자의 30% 이상이 컴퓨터를 인간으로 보았다면 튜링 테스트를 통과한 것으로 보는 것이다. 이후 매년 튜링 테스트를 진행했으나 2014년 6월에 처음 통과 사례가 나왔다. 13살 우크라이나 소년을 모델링한 소프트웨어 프로그램이 튜링 테스트를 통과한 것이다.

현재 우리가 사용하고 있는 컴퓨터의 프로그램은 대부분 인간이 구축해놓은 지식을 컴퓨터에 이식해 컴퓨터의 장점인 빠른 속도와 반복적인 업무의 탁월성을 이용하는 것이었다. 그러나 2012년 인간의 뇌를 모델링한 심층신경망 이론을 활용한 음성인식 기술의 성공사례가 발표되면서 인공지능(AI)이 4차 산업기술의 핵심으로 등장했다. 컴퓨터가 음성, 문자, 영상 및 의사 결정 분야에서 인간보다 우수할 가능성이 제기된 기술적 계기는 다음과 같다.

사람의 음성을 이해하는 음성인식 분야에서는 음성의 특징을 표현하는 방식으로 그동안 사용한 통계적 확률 분포 대신에 심층신경망을 이용한 특징 추출(FFNN)을 사용했을 경우 성능이 비약적으로 향상됐다. 문자를 이해하는 방식은 촘스키의 언어이론에 근거한 문법 및 의미분석을 탈피해 문자의 단어 의미를 주변 단어로부터 유추할 수 있는 심층신경망 방식(word2vec)으로 변경한 결과 성능이 비약적으로 상승했다.

특히 문맥을 이해하고 특정 분야의 언어를 번역하는 수준은 이미 인간의 능력을 상회하고 있다. 영상 안의 사진, 그림을 이해하기 위해서 물체의 경계를 추출하는 복잡한 방식 대신에 적당한 창으로 구성된 심층신경망(CNN)을 활용했더니 물체의 크기, 방향 등과 관계없이 우수한 성능으로 추출됐다.

마지막으로 의사 결정 방식에 인간이 정의한 규칙을 최적으로 탐색하는 결정트리 방식 혹은 복잡한 탐색 경로를 줄여 주는 알고리즘(에이 스타) 대신 보상에 기반한 심층강화 학습으로 변경하니 의사 결정 속도와 정확도가 비약적으로 발전했다. AI가 바둑에서 인간을 이겼고, 전략시뮬레이션게임 '스타크래프트Ⅱ'에서 프로게이머에게 5대 0으로 완승했다.

이러한 발전을 토대로 현재 진행 중인 연구 방향은 다음과 같다. "인지에서 시작해서 결정을 내리기 전까지 모든 과정을 심층신경망으로 모델링할 수 있을까?"이다. 이를 위해서 먼저 음성, 문자, 영상을 동시에 보면서 이해하는 인간의 인지 방식으로 심층신경망을 활용하는 방법에 관한 연구가 진행 중이다. 그리고 이러한 연구를 위해서 기본 모델과 대상이 되는 데이터를 공개하고 전 세계 학자들의 참여를 유도하고 있다. 특히 실시간으로 성능을 공개하고 기관 단위로 순위를 매기는 공개적인 경쟁을 통해서 최고의 연구성과를 도출하고 있다.

또 다른 연구 방향은 인간이 그동안 구축한 지식과 심층신경망을 통해서 얻어지는 지식을 어떻게 통합할 것인지에 대한 연구이다. 인간이 구축해놓은 웹사이트 지식, 데이터베이스로 구성된 지식 등이 심층신경망으로 얻어진 지식과 서로 소통, 보완하는 방안에 대한 논의가 한창 진행이 되고 있다. 인간의 능력을 뛰어넘는 AI가 어떤 방향으로 연구가 진행될지를 바라보는 것도 흥미로운 일인 것 같다.

구명완 서강대 컴퓨터공학과 교수

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