AI 최강의 수업~ 김진형

AI 최강의 수업 - KAIST 김진형 교수에게 듣는
김진형 지음 / 매일경제신문사 / 2020년 11월

모두들 인공지능이라는 말들은 많이 하지만 이해가 부족하였다.  인공지능에 대한 지식과 이해를 갗추어야 겠다.  기회가 닿을떄마다 이런 저런 글을 읽으며 대강의 내용을 파악하였다.  그럼에도 불구하고 뭔가 부족하다는 느낌, 뒤쳐진다는 느낌을 지울 수 가 없다.  이미 우리에게 익숙한 것들과는 달리 인공지능이라는 것이 손에 딱 잡히는 것이 아니어서 더욱 그렇다.  “AI최강의 수업”(김진형지음)을 읽으며 기대를 품어본다.  

이 시대의 가장 중요한 범용기술은 인공지능, 특히 기계학습이다(p131)라는 말이 지금 왜 우리가 인공지능을 이해해야 하는지에 대한 이유가 아닐까 생각한다.  무엇을 해도 어디를 가도 인공지능이 이미 있다. 우리가 과거 기술혁신의 결과인 자동차나 전기의 작동원리를 이해하고 있는 것 이상으로 인공지능을 이해해야하는 세상이 왔다.  어쩌면 각자의 영역에서 우리가 엑셀이나 파워포인트처럼 이 범용기술을 이해하고 표준화된 방법으로 사용할 줄 알아야  하기떄문에 인공지능을 소프트웨어 프로그래머의 영역쯤으로 생각해서는 안될 같다는 생각도 든다.  인공지능을 이해하지 못하면 자신의 도메인에서 자신의 것을 표현하고 또 어떤 혁신을 이루기위해서는 반드시 인공지능을 이해해야 할 것 같다. 그렇지  않고는 할 수 있는 것이 상당히 제한적이거나 아마도 거의 없을 것이라는 생각이 든다.

‘AI최강의 수업”은 인공지능의 개념, 앨런튜링의 모방게임처럼 사람을 흉내내는 기계를 만드는 일, 인공지능과 감정, 인공지능으로 만들어진 자율주행의 딜레마(윤리), 간단한 인공지능의 역사 등 다양한 생각한 거리부터 시작한다.  기술 자체 뿐만 아니라 인간, 윤리, 철학적인 이슈와 함꼐 엵여있기떄문에 그 배경과 의미를 이해해야 한다는 것이 분명해졌다. 이 무한한 잠재력을 가진 기술과 사람의 화두는 앞으로도 생각해야 할 일들이 많이 있다.  가장 최근의 일 중, 인공지능이 어떤 차별을 하거나 편견을 가질 수 있다는 점에서 그런 연구를 이끌고 개선을 하려던 구글 엔지니어가 해고를 당하는 일의 배경에도 기업의 이익이나 윤리의 문제등이 논란의 이면이기도 하다는 생각이 든다.

본론으로 들어가면 인공지능, 기계학습, 딥러닝등의 개념과 방법론, 수학적인 모델 등 다양한 설명이 나오는데 솔직히 어느 것은 이해가 가지만 어떤 것은 내게 추상적이어서 이해가 어려운 부분도 있었지만 사람의 지식을 이용하고 스스로 배운다는(기계학습) 개념은 이전의 기술혁신과는 그 차원이 달라도 한참 달라서 호기심을 자극하며 더욱 깊이있게 이해를 하고자 하는 욕구가 생긴다. 기계학습을 시키는 과정중 데이터의 준비가 가장 힘들고 어려운 일인 것 같다.  이것을 통해서 그 다음의 성패가 갈리니 잘 정돈된 데이터의 중요성 그리고 이 데이터를 통해 기계학습을 하고 모델을 평가하는 부분등에 이르기까지 인공지능의 생성과정을 설명해준다.  

인간두뇌 작동 메카니즘을 보방한 인공신경망과 그의 구성, 활성화함수, 계층의 망구조등은 인간의 생물학적인 신경망과 수학적인 원리를 동원하여 구현하려는 노력에서 CNN, RNN, GAN등을 활용한 컴퓨터비젼은 재미가 있다.  “사람처럼 보고 이해하는 컴퓨토 비젼”은 자동차, 드론, 제조공정, 유통업, 그리고 의료분야 등에서의 활용도는 인공지능의 핵심적인 가치가 아닌가 생각된다.  이제는 자연어를 이해하고 인간과 대화를 할 수 있는 수준까지 올라가고 있다고 하니 지적되고 있는 단점에도 불구하고 인간을 아주 편하게 해줄 수 있는 기술이다. 

후반부에서 설명하는 인공지능의 단점 중에 “의사결정과정을 설명할 수 없다.”에도 불구하고 인공지능이 널리 사람을 이롭게 하는 역할도 결국 사람이 할 것이기때문에 인공지능의 혁명적인 변화에 올라타야 한다.  정치적으로도 상당히 중요한 국가적인 핵심가치이기떄문에 관련 인력을 육성하여 인공지능의 민주화를 이루어야 할 것으로 생각한다