인공지능은 무엇일까? (1)

 

 

정보는 점점 더 많아지고, 하드웨어의 발전에 따라 처리할 수 있는 정보들도 많아지고 있다. 

정보에는 text visual data audio user activity graph 이 있는데, 당장 유튜브에서 영상을 본다고 할 때, 내가 본 영상들과 비슷한 영상을 보는 사람들에게 내가 본 영상을 추천해 주는 등, 우리들은 일상 생활에서 다양한 정보를 생산하고 있다. 

즉, 데이터라는건 인간의 삶 자체를 의미한다.

 

이런 정보들을 기계가 이해했으면 좋겠고, 이런 기반 속에서 인공지능이 탄생했다.

 

 

이 그림을 사람이 봤다면, 여러 가지를 추론하고 알아낼 수 있다.

1. 그림속의 아이는 여자아이이다.

2. 쿠션은 좀 낡아있다.

3. 곰인형을 끌어안고 있다.

 

 

 

 

 

 

이 사진을 보고 두뇌가 인지하고 말을 했다. 

하지만, 할 수 있다. 어떻게 했는지 말할 수는 없지만, 할 수 있다. 

컴퓨터도 이런 사진을 보고 사진을 묘사하고 추론까지 하게 할 수 있을까?

 

컴퓨터에게 이런 문제는 굉장히 어려운 문제이다. 사람은 직관의 영역으로 잘 할 수 있지만, 컴퓨터에게 이런 동작을 설명하는 건 정말 어렵다.

 

다른 예시로 검색엔진을 생각해 보자.

 

Query :  car parts for sale.

 

Document1 : car parking available for a  small fee.

Document2 : Selling all kinds of automobile and pickup truck parts.

 

검색창에 내가 알고 싶은 질문을 넣었지만, 위와 같이 쓸만한 정보는 거의 얻을 수 없었다.

검색엔진이 혁명적으로 발전한 시기가 2015년 부터인데, 2015년 전까지는 검색을 통해 정보를 얻는 것이 힘들었다.

 

질문에 대해 답을 주기 위해서, 질문을 이해해야 한다. 

그리고 인간은 이런 것들을 컴퓨터에게 바라고 있다.

 

Data Science / Machine Learning

 

이런 분야를 전공한 사람을 Data Scientist라고 한다.

이쪽 분야에 대한 관심이 점점 늘어나고 있다.

 

한국에서 인공지능이 자리잡게 된 계기는 알파고의 등장이다.

사실 인공지능은 1940년도에 처음 등장했고, 기본적인 토대는 1940~1960 사이에 모두 정립됐다.

이런 상황에서 알파고가 등장해 바둑을 평정하며 한국 사회에 큰 영향을 주게 됐다.

하지만 1940년도에 등장한 기술이 이제야 자리잡게 됐나? 

 

이 기술이 제대로 자리잡기 위해서는 세 가지 요소가 필요하다.

 

1. Data

2. Computation

3. Algorithm

 

 데이터가 많이 쌓여야 하고, 데이터를 처리하고 저장하는 장치인 컴퓨터의 가격과 성능도 저렴해야 한다. 

특히 영상 처리를 위해서는 행렬 연산이 필요한데, 이를 위해서는 GPU라는 기술이 필요하다.

2010년도에 GPU기술 즉, 컴퓨팅 기술들이 발달했다.

또, 풀리지 않던 알고리즘적인 문제들이 있었는데 이 또한 2006~2010년도쯤에 혁명적인 알고리즘들이 등장했다.

 

이런 세 가지 요소들의 조합으로 인공지능 기술이 2010년도에 급격하게 발전하게 됐다. 

 

데이터의 양은 점점 많아지고 있지만, 컴퓨터가 이해하기 힘든 Unstructured Data의 양이 Structured Data의 양보다 훨씬 더 많아지고 있다. 

인간은 영상과 음악 데이터를 직관을 통해 이해하지만, 누군가에게 어떻게 이 데이터를 이해하는지 설명하라고 하면 논리적으로 설명할 수 없다.

 

2010년도에 유튜브가 자리잡게 되며 엑셀 등으로 처리할 수 없는 데이터인 영상, 음악 데이터 즉, 구조를 가지지 않는 Unstructured Data가 점점 늘어나고 있다.

 

앞에서 잠깐 언급했던 이미지 인식에 대해 자세히 알아보자.

 

 

2012년도에 딥러닝기술이 도래하며 이미지를 인식하는 기술이 점점 더 발전했고, 5년간의 발전을 통해 2015에는 인간보다 더 나은 성과를 보여준다.

 

이 다음부터는 기술의 영역보다는 누가 더 많은 데이터를 가지고, 누가 더 좋은 컴퓨터를 가지냐가 더 중요해졌다.

 

 

 

 

 

 

이미지 인식 분야는 이제 컴퓨터가 인간을 넘어섰다.

지금 컴퓨터는 그림을 보고 묘사하고 추론할 뿐 아니라 스스로 이미지를 상상하고 이미지를 새로 만들어 내는 수준까지 도달했다.

컴퓨터는 이미지를 숫자 0과 1의 조합으로 받아들이는데, 이미지 인식 분야에서 컴퓨터가 인간을 능가했다는건 컴퓨터가 굉장한 잠재력을 가지고 있다는 걸 보여준다.

 

이미지 인식 분야 뿐만 아니라 여러 분야에서도 인공지능은 놀라운 성과를 보여주고 있다.

게임 분야에서는 승패 여부 + 게임 조작 방법만으로 스스로 학습해 인간을 뛰어넘는 성과를 보여주고 있으며,

언어 처리 분야에서는 번역을 통해서 알 수 있는데, 당장 구글 번역만 봐도 얼마나 발전한지 알 수 있다.

 

이 외에도 추천 알고리즘 분야, ChatBot, 의학 진단, AI스피커, 자율주행자동차 등 인공지능은 여러 분야에 큰 영향을 미치고 있다.

 

최근 GPT-3 기술이 나왔는데, 이 기술을 통해 컴퓨터는 스스로 글을 쓸 수 있다.

이를 통해 이제 컴퓨터는 어느 주제를 통해서 시를 쓰고, 기사를 쓰고, 소설을 쓰는 등 여러 가지 창작물을 만들 수 있게 됐다.