[기술 서평] 마스터 알고리즘 - 기계학습(머신러닝)이 바꾸는 우리들의 미래 모습은?

마스터 알고리즘 - 머신러닝은 우리의 미래를 어떻게 바꾸는가
페드로 도밍고스 지음, 강형진 옮김, 최승진 감수 / 비즈니스북스 / 2016년 7월

[기술 서평] 마스터 알고리즘 - 기계학습(머신러닝) 바꾸는 우리들의 미래 모습은?

인공지능의 핵심이 되는 기술인 기계학습(머신러닝)이 가져올 우리들의 미래는 한 번도 인류가 경험해보지 못한 세상이라는 점에서 우려와 기대가 혼재해서 나타난다. 이 책은 이 기술에 대한 개론적인 해설서라고 볼 수 있다. 구체적인 기술을 파악함으로써 앞으로 어떤 발전을 이루어낼 수 있는지 볼 수 있게 한다. 기계학습의 최종 버전인 마스터 알고리즘이 탄생하는 순간 진정 세상의 변화가 만들어질 것이라고 말하는 저자의 책은 현재 인공지능의 수준을 알 수 있게 해준다.

처음 러닝머신이라고 번역을 해서 다른 생각이 들기는 했지만 잘 알고 있는 기계학습을 말하는 것이라 알게 되었다. 기계학습이라는 익숙한 단어가 식상했던지 직역한 것은 꼭 한글을 강조해야 한다는 생각은 아니지만 좀 아쉬운 느낌이 드는 것은 사실이다.

기계 학습은 이미 다양한 분야에서 우리 실생활에서 활용되고 있는 기술이다. 

저자도 말하고 있듯 이러한 기계학습은 5가지 형태로 발전하고 있다. 논리학의 분야인 기호주의, 연결주의, 진화주의, 베이즈주의, 유추주의가 그것이다. 이렇게 5가지 분야로 발전하는 이유는 각 분야에서 강한 적용분야가 있기 때문이다. 

그러나 저자가 강조하듯 인간의 두뇌를 넘어서기 위해서는 통합적인 학습체계가 필요하며, 이것을 완성할 기술이 마스터 알고리즘이라는 것이다. 저자는 5가지 분야 기계학습의 다양성을 이해하고 이것을 어떻게 통합할 수 있는지 생각해보고자 한다.

기호주의는 어떤 내용을 기호화함으로써 제거나 기억 등을 처리하는 기술이다. 이 기술의 대표적인 활용처는 스팸메일을 거르는 기술이다. 과적합 문제를 분석함으로써 잡음을 제거하는데 탁월한 효용성을 가진다.

연결주의는 기호주의와 비슷하나 기호주의가 순차적 인식이라고 하면 연결주의는 동시적 관계를 분석한다. 현재 가장 중요하게 활용되는 곳은 자율주행차나 음성이나 영상 인식, 신약개발 등에 활용되고 있다.

진화주의는 자연으로부터의 학습을 통해 발전해 온 기술이다. 자연을 모방하여 학습하되 속도를 빨리 처리하고자 한다. 

논리와 확률이라는 이율배반적인 문제를 통합시킨 베어즈 정리를 기초로 하는 베어즈주의는 기계학습에서 가장 강력한 우위에 서있다 할 수 있다. 

마지막으로 유추주의는 간단하면서도 신속한 처리를 할 수 있다는 면이 유리한 기술이다. 넷플릭스의 추천 음악을 알려주는 기술에 활용되는 기술이다. 그러나 차원의 저주라 불리는 인간만이 가진 취향이라는 문제를 어떻게 해결할 것인가라는 과제를 안고 있다. 

저자는 결국 이러한 5가지 영역이 통합되어야만 스스로 학습해서 발전하는 인공지능의 시대가 될 것이라 예견한다. 이러한 방법을 만들기 위해 다양한 문제들을 스스로 분류한 다음 같은 데이터 형태를 분석한 다음 더 빠르고 강하게 학습하는 기술이 만들어져야 한다고 강조한다. 바로 이 기술이 마스터 알고리즘이다. 이 처리의 핵심이 되는 보상과 처벌이라는 기초적인 문제를 통해 강화 학습을 만들어가는 인간과 같은 모습이 되기를 기대하는 것이다.

기계학습에 대한 전문적인 책이라 조금은 어려웠던 것 같지만 인류의 미래를 만들어갈 새로운 기술을 파악하는 시간이라 의미가 있는 독서시간이 되었다. 기계학습이 하나의 분야라고 생각했던 시각을 넓히게 된 계기가 된 것 같다. 정말 의미가 있는 기술이 나올 날이 얼마 남지 않았다는 생각이 들어 흥미로운 생각이 들었다. 기술의 발전으로 인해 암울한 사회가 아닌 모든 사람들이 행복한 사회가 되도록 만들어야 할 의무가 있다는 생각을 하면서 서평을 정리한다.