딥러닝 레볼루션

 

서론

4차 산업혁명은 2018년도 이후, 2019년도부터 최근까지 언론, 책, 블로그 등 많은 사람들의 입에 오르내리는 단어입니다. 앞으로 더 AI 그리고 인공지능에 대해 관련된 제품이 점차 나오고 개발이 되는데 이러한 미래에 대해서 여러가지 궁금증에 대한 답을 이 책이 제공해 줄것입니다.

 

알파고와 이세돌의 바둑 대결 이후로 AI, 인공지능에 대한 관심과 기대와 동시에 우려도 많아졌습니다. 이후로 자율주행, 사물인터넷 등 AI관련 분야가 주목받고 있습니다. 이 책은 질문과 해답을 주기도 하며 그림, 인물을 통해서 인공지능에 대해서 일반인들이 이해하기 쉽게 설명했습니다.  저는 4차 산업혁명 분야에 주식투자를 하고 있기 때문에 관련 산업에 대한 공부를 해야 상황이어서 유심있게 보고 있는데 AI 인공지능 분야가 어떻게 발전이 되었고 앞으로도 어떻게 성장할지 그 길을 보주고 있습니다.

 

관련 분야 즉, IT계열 학과를 졸업하신 분이라면 그나마 수월하게 보실 것이고 관심만 있으신 분들이라도 이해하기 쉽지 않을까 싶습니다. 중간에 이해하기 어려운 부분도 있었지만 용어 설명이 있기 때문에  책의 내용을 이해하는데는 문제가 없었습니다. 난해한 부분은 이해를 돕기 위한 그림과 자세한 설명으로 보충설명을 하고 있기 떄문에 괜찮았습니다. 일반인이 완전히 이해하기는 어렵지만 작가의 핵심생각을 읽기에는 충분했습니다.

 

본문

과거의 다양한 알고리즘을 이용해 현재와 미래를 대비할 수 있습니다. 이제는 AI의 시대, 인공지능, IOT, 자율주행 등 기계가 생각하는 시대, 기계가 판단하는 시대가 곧 올 수 있지 않을까라는 생각이 듭니다. 과거에는 인간의 지시만 받던 기계가 미래에는 스스로 생각하고 판단하여 인간의 효율성을 뛰어넘을 수도 있습니다.

 

딥러닝에 대한 개념보다는, 딥러닝을 연구했던 사람들과 연구의 역사에 대한 내용이 더 많은 부분을 차지했습니다.

안드로이드의 빅스비, 아이폰의 시리 등 인공지능을 빼고는 우리의 삶을 얘기할 수 없는 현재입니다. 인공지능은 우리의 삶을 편리하게 만들었고 더 빠르고 더 효율적인 일을 할 수 있게끔 만들어주었습니다. 일의 프로세스, 즉 일의 과정을 송두리채 바꿔버렸습니다.

 

인공지능의 발전이 무감각해진 현재에 이세돌과 알파코의 바둑대결은 우리에게 강력한 충격을 주었습니다. 아직은 우리 삶을 도와주는 도우미정도로만 생각되었지만 연산과 논리전개적인 부분에서 인공지능에 의존해야 더 나은 삶을 살 수 있게 된 시대가 왔다는 것을 알려준 사건입니다.

 

하지만 인공지능은 인간이 개발했고 인간의 사고방식을 기초로 하고 인간의 통제를 받는 한낱 기계라는 점을 간과해서는 안됩니다. 그렇지 않으면 우리의 삶은 금방이라도 인공지능에 무너질 수도 있다라는 막연한 두려움으로 움츠려들 수 있기 때문입니다. 

 

딥러닝의 정의는 “뉴럴 네트워크를 다층 구조로 구성해놓은 형태를 기반으로 하는 것, 인간과 유사한 동작 메커니즘을 만들어서 활용하고자 하는 시도의 하나”입니다. 즉, 인간의 생각하는 방식과 행동하는 방식을 시스템화한 것입니다.

 

지난 2006년 제프리 힌튼이라는 사람이 “비지도 학습과 다층 뉴럴 네트워크(딥러능)”를 결합한 형태로 과적합 문제(기준의 편중된 데이터의 응용과 관련한 문제)를 해결하게 되면서, 딥러닝은 빠른 속도로 발전했다고 합니다.

제프리 힌튼의 말의 핵심은 딥러닝은 '스스로 해결한다'라는 것입니다. 인간의 도움없이 스스로 문제의 정답을 찾을려고 노력한다는 것입니다. 물론 노력한다고 다 해결되는 것은 아니지만 복잡한 문제를 이제는 인간보다 더 빠르고 정확하게 해결할 수 있는 것입니다.

 

딥러닝의 발전으로 음성인식, 얼굴 인식, IOT 기술, 자율주행 자동차 등으로 발전한 것입니다.  앞으로도 이 산업들은 무궁하게 발전하게 될 것이며 상상도 못할 만큼 많은 변화들이 태풍처럼 몰려올 것입니다.

4차산업과 반대되는 산업들은 차츰 없어질 것이고 선두를 달리고 있는 기업(구글, 태슬라, 애플 등)들은 기술을 뺏기지 않는 한 독점체제를 유지할 것입니다.

 

1부에서는 연구의 개시 동기와 기원을 설명하는 딥러닝 연구의 배경을, 2부에서는 우리 삶에 미칠 영향과 미래의 인공지능 상황에 대해서 설명했습니다. 그리고 3부에서는 딥러닝의 기반이라는 ‘뉴럴 네트워크 아키텍처’가 어떤 학습 알고리즘에 기초하는지 설명하고 인공지능 혁명을 이끈 선구자들의 여정과 그들이 세상에 남긴 업적과 영향에 관한 이야기를 말합니다.

 

딥러닝 기술의 발달로 운송, 번역, 포커, 바둑, 청취, 진단, 투자, 법무, 지능 강화, 인력 시장 분야에서 엄청난 발전이 일어난 사례를 설명합니다. 이것은 우리에게 친숙한 자율주행 자동차, 구글 번역과 같은 인터넷 자동 번역 시스템, 음성 인식 서비스 등입니다. 이런 발전의 공통점으로는 비용감소, 새로운 시장 개척, 기존의 직종을 대체하는 새로운 직종이 생겨 인공지능의 발달로 인한 위기감이 줄어들 것이라는 기대감 등입니다. 마치 3차 산업혁명 이후 전통적인 산업군이 없어지도 IT관련 일자리가 폭발적으로 늘어난것과 같은 이치입니다.

 

저자는 특히 교육분야에서 과거의 부익부 빈익빈의 교육과 다르게 평등한 양질의 교육이 가능해져서 전체적으로 인간의 지능과 능력이 향상될 것이라는 밝은 전망을 내놓습니다. 현재 유튜브를 통해서 시간과 공간제약없이 명강의를 볼 수 있게 된것도 저자의 의견과 비슷한 사례입니다.

 

1980년대에 지능형 행동 방식을 모방하는 네트워크 모델의 가능성을 믿은 연구원들이 등장한 이후로 많은 연구원들이 전문 네트워크 모델을 발명하여 세상에 보여주기 시작했습니다. 그 중 오사카대학교의 쿠니히코 후쿠시마 교수는 '다층 네트워크모델 네오코그니트론'을 개발했는데 이 역시 딥러닝의 직접적인 조상이라 할 수 있습니다.

 

그러나 이런 네트워크 기반 모델들은 모두 치명적인 결함을 갖고 있었습니다. 그것은 현실 세계의 복잡하고 난해한 문제를 해결할 수 없다는 것이었습니다. 그런 이유로 규칙에 기반한 상징 처리는 정부의 지원금을 많이 차지하여 관련 일자리의 대부분을 만들어 냈습니다.

 

프린스턴 대학원에서 물리학을 전공하던 저자는 비선형으로 상호작용하는 뉴런들의 네트워크에 대한 방정식을 작성하고 분석하는 방법으로 뇌를 이해하는 문제에 접근합니다. 연구에 몰두하던 중에 신경과학분야가 뇌를 이해하는 절대적인 길이 아니라는 것을 깨닫게 됩니다. 후에 저자는 40년동안 ‘연산 신경과학’이라는 새로운 분야를 개척하며 그 연결고리를 찾기 위해 노력했습니다.

 

결론

인간이 인공지능 연구에 대한 집착은 바벨탑을 쌓아 하나님과 같게 되려고 하는 인간의 욕구와 어느부분은 닮아 있는 것 같습니다. 하지만 과거에 인터넷이 처음 나왔을 때도 부정적인 시선이 많은 것으로 기억됩니다. 어떤 사람이 어떻게 이용하느냐에 따라 사람을 죽이는 칼이 될지 사람을 살리는 의사의 메스가 될지 그것은 현재 인간의 숙제일 것입니다.

 

인공지능에 대한 막연한 두려움을 걷어내고 인공지능의 원리를 알려주는 심오하지만 유익한 책입니다.