2016년 3월 인류에게 있어서 잊지못할 하나의 사건이 발생했다.
알파고와 이세돌 9단과의 바둑 경기에서
이세돌 9단이 승리할 것이라는 모두의 예상과는 달리 알파고(AlphaGo)의 불계승으로 경기는 종료되었다.
과연 인공지능이라는 것이 무엇이기에,
사람의 지혜와 경험을 넘어서는 인류최고의 발명품이라고 불리는 것일까.
그동안의 바둑이라는 스포츠는 컴퓨터가 인간을 뛰어넘을 수 없는 창의적 사고활동이라는 말이 있었다.
이유를 구체적 살펴보면
컴퓨터는 전기 신호를 이용하기 때문에 계산이 엄청나게 빠르지만
그래도 바둑의 모든 경우의 수를 전수조사하기 위한 한계가 있다.
네덜란드의 컴퓨터 과학자 존 트럼프는 바둑판의 격자가 2x2인 경우부터 착수 경우의 수와 해당하는 착수 비를 계산하였다.
결과는 다음과 같았다.
격자의 크기가 커질수록 착수 경우의 수는 급격히 커지고, 착수 비는 점점 줄어드는 것을 확인할 수 있는데,
우리가 보통알고 있는 바둑판 19x19의 격자인 경우 착수비는 약 1.2%로 작지만, 경우의 수는 무려 2.08 x 10^170으로
우주에 있는 원자의 개수인 12 x 10^78 보다도 비교할 수 없을 만큼 큰 수다.
이러한 경우의 수를 전수조사하여
바둑의 정답(다음 수의 위치)를 찾는 데 걸리는 시간을 계산한다면,
4기가 짜리 쿼드코어의 CPU라면 초당 연산을 4 x 4 x 10^9번을 한다는 뜻이고,
1년동안 연산을 5 x 10^17번 한다는 뜻이니
4.16 x 10^152년이 걸린다는 말이다.
그렇다면
컴퓨터도 엄청난 시간이 걸리는 계산을
인간(바둑 프로기사)은 어떻게 몇초도 안되는 시간 내에 가장 최적의 수에 찾아둔다는 것인가?
의문이 들수 밖에 없다
이 부분은 내셔널 지오그래픽의 인체다큐에서 확인한 사항으로는
무수한 트레이닝(훈련)을 통해 특정한 위치에다가 수를 위치하면 패배하거나 승리한다는 것을 경험적으로 익혀
이렇게 익히게 된 경험들이 쌓여
직관과 같은 모습으로 의사결정을 내린다는 것이다.
그렇다면 서론을 마치고
인공지능, 머신러닝 그리고 딥러닝에 대해 알아보자.
인공지능이란 인간의 지능과 유사한 특성을 가진 복잡한 컴퓨터를 제작하는 것이다.
인간이 가진 감각, 사고력 더나아가 감정까지 말이다. 이런 인공지능을 '일반 AI'라고 하지만
현재의 기술로서는 이미지의 분류나 얼굴인식과 같은 특정 작업을 인간 이상의 능력으로 해내는
'좁은AI'를 뜻한다.
인공지능은 전문가들의 관점에 따라 여러가지로 정의된다.
스튜어트 러셀과 피터노빅은 '인공지능:현대적 접근법'에서 인공지능을 다음과 같이 4가지 영역으로 정의하고 있다.
1. 인간처럼 생각하는 시스템
2. 인간처럼 행동하는 시스템
3. 이성적으로 생각하는 시스템
4. 이성적으로 행동하는 시스템
이 분류에서 기준이 되는 것인 '인간처럼'과 '이성적으로', '생각하는'과 '행동하는'이다.
그렇다면 과연 인공지능으로 얻을 수 있는 이점은 무엇인가하면,
알파고와 같은 경험을 기반으로 하는 학습적인 문제해결 상황에 있어서는
단순 연산기반의 알고리즘이 큰효용을 미치지 못하였다.
허나 알파고는 이세돌9단에게 승리하지 않았는가?
이러한 문제를 해결할 때 큰역할을 할 것이다.
그렇다면 머신러닝은 무엇인가?
머신러닝은 인공지능을 구현하는 구체적 접근방식이다.
머신러닝은 3가지 접근법으로 연구가 진행돼 왔다.
첫번째, 신경 모형 패러다임이며
두번째, 심볼 개념의 학습 패러다임이다.
세번째, 현대지식의 집약적 패러다임이다.
그렇다면 마지막으로 딥러닝은 무엇인가?
딥러닝은 머신러닝의 3가지 패러다임에서 신경 모형 패러다임에 속한 하나의 패러다임을
기준으로 머신러닝을 개발하는 방법이다.
현재 가장 인공지능 분야에서 가장 효율적인 접근법으로 대두되며 파괴적인 기술분야로 자리잡고있다.
딥러닝의 가장 큰 장점은
인간이 개입하여 데이터의 특성을 구분하여 테이블을 만들어주는것과 달리
데이터의 특성의 구분없이 데이터 그자체로 데이터의 특성을 찾아내어 데이터를 분별하는 방법이라고 할 수 있다.
정리하자면 인공지능이 제일 크며 그다음으로 머신러닝 그다음으로 딥러닝의 집합을 보이고 있다고 생각하면 된다.
인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 대략적인 개요를 알아보았으며
부족한 내용이 미진한 내용을 구체적으로 살을 붙혀나가는 방식으로 포스팅을 하겠다.