2017년 IT업계의 화두는 인공지능입니다. 음성인식 개인비서는 물론 자율주행 자동차까지 모든 분야에서 인공지능의 활용에 박차를 가하고 있는데요. 불과 몇 년 전만 해도 인공지능이라고 하면 짜여진 상황에 맞춰 프로그래밍이 된 동작을 하는 것이 다였던 것이 이제는 사람과 두뇌 싸움을 하는 수준까지 올라왔습니다.
특히 작년에 알파고와 이세돌 프로의 바둑 대결은 전 세계가 주목했었는데요. 수많은 경우의 수가 존재하고 최고의 지략과 전략을 필요로 하는 바둑에서 과연 기계인 알파고가 이세돌 프로를 뛰어넘을 수 을지에 대해 세기의 관심이 쏠렸습니다. 많은 사람들이 이세돌 프로의 승리를 점쳤지만, 결론은 알파고의 승리! 최근 한 언론에서는 이 대결에서 이세돌 프로가 거둔 1승은 인간이 기계에게 이긴 마지막 1승이 될 것이라는 기사가 나왔을 정도인데요. 그만큼 인공지능은 많은 성장을 거두고 있는 것인데요. 그래서 오늘은 인간과 기계의 세기의 대결을 통해 인공지능의 발달사를 살펴보도록 하겠습니다.
인간 VS 기계 #체스 대결
많은 분들이 알파고와 이세돌 프로가 바둑을 사이에 두고 대결을 벌인다고 했을 때, 낯설게 느끼셨을 텐데요. 사실 이런 대결은 바둑에서 처음 시도된 것이 아니었습니다. 서양의 바둑이라고 불리는 체스를 가지고 체스 챔피언인 가리 카스퍼로프와 1989년 IBM이 개발한 딥쏘트(Deep Thought)가 경기를 펼쳤습니다. 처음 인공지능과 경기를 펼친 가리 카스퍼로프는 완승을 거뒀습니다. 1996년 IBM은 좀 더 진화된 딥블루(Deep Blue)를 통해 1승 2무 3패를 기록하는 성과를 이뤘습니다. 그리고 1년 뒤 딥블루는 약점을 보완한 디퍼블루(Deeper Blue)가 가리 카스퍼로프를 상대로 2승 3무 1패로 승리를 거두며 세계 챔피언을 이긴 기계로 기록되었습니다.
▲ 출처: http://hplusmagazine.com
체스는 말을 움직여 왕을 잡으면 승리하는 하는 게임입니다. 즉 명확한 규칙을 가지고 있는 게임인데요. 64개의 칸 위에 존재하는 6종류의 말을 가지고 할 수 있는 경우의 수는 10의 120 제곱입니다. 그래서 디퍼블루는 이 모든 경우의 수를 계산하여 승리할 수 있었는데요. 디퍼블루는 매초 2억 개의 수를 분석하고 20수 앞을 내다볼 수 있는 능력으로 인간에게 승리를 거둘 수 있게 되었습니다. 디퍼블루는 계산 속도가 인간보다 7,000만 배 이상 빠르다고 하니, 몇 년 사이에 인공지능이 얼마나 빠른 속도로 발전했는지를 단적으로 보여주는 예인 것 같습니다.
인간 VS 기계 #퀴즈 대결
체스에서 기계의 승리는 어쩌면 단순한 승리처럼 여겨질 수 있습니다. 경우의 수를 입력하고, 그 경우의 수를 최대한 빨리 처리하면 생각보다 단순한 답이 나올 수 있는데요. 그렇다면 퀴즈 대결은 어떨까요? 체스는 경우의 수만 파악하면 되지만, 퀴즈의 경우 우선 질문의 문맥과 의도를 파악하고 그 질문에 원하는 답을 찾아내야 하는 복잡한 과정이 존재하는데요. 2011년 IBM의 슈퍼컴퓨터 왓슨은 미국의 인기 퀴즈쇼 제퍼디에 출연해 인간과 퀴즈 대결을 했습니다. 결과는 왓슨이 인간 챔피언 켄 제닝스와 브래드 루터를 압도하며 우승을 했습니다.
▲ 출처: http://www.techrepublic.com
왓슨은 사회자의 질문을 인식한 뒤 동사, 목적어, 핵심 단어로 분류하고 방대한 데이터베이스 검색을 통해 핵심 단어들을 추려내고, 추려낸 단어들 사이에 연관 검색을 통해 답을 유추해냈습니다. 이렇게 복잡한 과정을 3초 내에 처리하여, 사람이 문제를 듣고 생각하는 것보다 빨리 답을 유추하고 버저를 누를 수 있었습니다. 물론 왓슨이 모든 문제의 정답을 맞춘 것은 아니었는데요. 왓슨은 인간의 언어를 이해하는 것이 아닌, 핵심 단어의 연관관계를 통한 유추를 했기 때문에 항상 정확한 답을 찾는 것은 아니었습니다.
인간 VS 기계 #바둑 대결
이렇게 인공지능은 발달하여 수많은 경우의 수가 존재하는 바둑에까지 도전하게 되었습니다. 사실 많은 사람들이 인공지능이 절대 바둑에서 인간을 위협할 수 없다고 생각했습니다. 그 이유는 19*19의 바둑판 위에는 펼쳐지는 대국에서는 첫수를 주고받는 경우의 수만 해도 12만 9960가지가 되기 때문입니다. 즉 모든 수를 계산하려면 아무리 슈퍼컴퓨터라고 해도 수십억 년이 걸린다는 계산이 나옵니다. 게다가 흐름을 보는 눈도 필요하고 죽은 돌을 들어낸 자리에 다시 둘 수 있는 복잡한 규칙도 존재합니다.
▲ 출처: http://www.theverge.com
이런 복잡한 바둑을 구글은 알파고를 통해 이세돌 프로에게 승리를 거뒀습니다. 구글은 단순하게 경우의 수만 계산하는 것으로는 바둑에서 승리를 거둘 수 없다는 것을 알고 있었기 때문에, 알파고가 스스로 학습을 통해 경험을 쌓도록 훈련을 시켰습니다. 하루에 3만 번씩 대국을 진행하며, 수에 따라 어떤 결과가 나타나는지를 저장하게 하였습니다. 또한 알파고는 대국이 진행될수록 계산해야 하는 경우의 수가 줄어들기 때문에 강해지게 되는데요. 그래서 인간이 실수하거나, 승기를 잡지 못하는 경우 알바고에게 승리를 거두기는 점점 더 어려워지는 것입니다. 이것이 바로 인공지능의 딥 러닝 기술인데요. 이것을 통해 사람이 모든 판단 기준을 정해주지 않아도 컴퓨터가 스스로 인지, 추론, 판단을 할 수 있게 되는 것입니다.
최근에 20일간의 치열한 포커 대결에서 인공지능이 승리를 거뒀는데요. 포커는 패를 속이는 블러핑과 같은 비논리적인 행동까지 존재하기 때문에 더 큰 의미를 가지고 있습니다. 또한 지난달에는 인간과 기계가 번역대결도 펼쳐졌는데요. 물론 인간이 인공지능을 압도하며 시시하게 끝났지만, 앞에서 살펴본 인공지능의 발전을 되새겨 본다면 지금의 시도는 무시할 수 없는 부분인 것 같습니다. 또한 다양한 음성인식 개인비서와 같은 서비스가 대중화되면서 인공지능은 급속도로 발전될 것으로 보이는데요. 그래서 인공지능이 앞으로 인간과의 대결에서 어떤 모습을 보여줄지 더욱 기대가 되는 것 같습니다.
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