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[김정호의 4차혁명 오딧세이] 영화보며 눈물 흘리는 인공지능(AI) 멀지 않았다

기사입력 : 2018년01월22일 10:00

최종수정 : 2018년01월22일 10:00

인공지능(AI)도 신경세포 겹겹이 쌓이면 쌍둥이도 구별 가능
음성 인식, 스토리 인식 기능이 더해지면 영화 감상 가능해져

'파블로프의 개' 실험, 그리고 딥러닝

인공지능 시대의 도래를 가능케 만든 알고리즘이 딥러닝(Deep Learning)이다. 딥러닝 알고리즘은 신경세포의 동작과 신호 전달 과정을 소프트웨어로 구현하는 방법이다. 우리 뇌는 신경세포(뉴런)들과 그것들을 연결하는 시냅스(연접체)들로 구성돼 있다. 

딥러닝 알고리즘에선 신경 세포를 연결하는 시냅스를 통해 신호가 전달될 때 신호 전달 가중치를 둔다. 그리고 이 여러 개의 신호가 한 개의 신경세포에서 만나서 더해지는데, 이때 더한 값이 어느 임계함수 값을 넘으면 다음 신경세포로 그 신호가 전달된다.

이처럼 딥러닝 알고리즘에선 수 많은 가중치와 임계함수가 학습을 통해 정해진다. 바로 이 가중치와 임계함수 값의 결정을 한 학습에는 데이터가 필요한데, 기존에 데이터 센터에 저장된 빅데이터를 이용하는 방법이 있고, 인공지능 스스로 데이터를 만들어 컴퓨터 스스로 자가 학습하는 '강화 학습 방법'이 있다. 그런데 바로 이 자가 학습은 인간의 도움이 필요 없기 때문에 더 무섭기도 하다.

딥러닝 알고리즘을 쉽게 개념적으로 설명하는 방법으로 러시아 생리학자 이반 페트로비치 파블로프가 실시한 '파블로프의 개' 실험을 예로 들기도 한다. '바블로프의 개' 실험은 반사 신경 작동에 대해서 연구한 내용으로 교과서에도 나올 정도로 유명하다. 이 실험에서는 음식을 직접 눈 앞에 보여 주거나 종소리를 들려 주면서 학습을 하게 된다. 눈으로 보는 음식, 귀로 들리는 종소리가 학습용 데이터가 된다.

눈으로도 보고 또는 종도 치면 그 합이 어느 임계함수 값을 넘으면 바로 개가 침을 흘리게 된다는 것인데 이것을 알고리즘으로 표현한 것이 딥 러닝이다. 그런데 이 가중치 값과 임계함수 값은 수많은 파블로프의 개 실험을 통해 학습으로 얻은 데이터로 정해진다.

'파블로프의 개' 실험을 이용한 딥러닝 프로세스. 출처 : KAIST.

딥러닝은 깊은 추상화 과정

이처럼 딥러닝 알고리즘을 '파블로프의 개' 실험으로 설명하면 아주 단순하고 명료한 이해에 도움을 준다.

그런데 딥러닝 알고리즘에는 신경세포 층(Layer)으로 표현되는 추상화 단계가 있다. 이렇게 신경세포 층으로 표현되는 층수가 늘어날수록 판단의 정확도가 높아진다. 그 층 수가 200개를 넘기도 한다. 그래서 딥(Deep) 러닝이라고 한다. 층수가 늘어가면서 추상화의 깊이가 늘어난다. 입력이 영상 이미지라고 하면, 추상화를 진행하면서 처음에는 얼굴을 윤곽을 인식하게 되고, 그 다음에 코, 눈, 귀를 파악해 가고, 그 다음에 남녀를 파악하고, 나이도 파악하고, 궁극적으로 얼굴의 주인을 파악해 간다.

그러면 고양이와 호랑이도 구분할 수 있게 된다. 더 나아가 쌍둥이도 구별하고, 같은 사람이라도 젊었을 때의 모습, 나이든 모습도 구별하고 동일 인물임을 파악할 수 있다. 마지막에 100만 명 중의 또는 10억 중의 한 사람을 구분하게 된다. 여기에 음성 인식과 스토리 인식 기능, 감정 기능이 합쳐지면 영화도 보고 눈물을 흘릴 날이 멀지 않았다. 모두 딥러닝 알고리즘과 학습을 통해서 구현 가능하다.

딥 러닝을 이용한 영상 이미지 추상화 과정, 출처: KAIST.

딥러닝, 인간의 '인지 기능의 비밀' 열어 젖힐 것

기존의 뇌 과학은 뇌 현상의 이해를 수학이나 논리 작업으로 파악하려고 했다. 그에 기반하여 알고리즘을 세우고 소프트웨어로 구현해서 인간지능을 재현하려 했다. 하지만 어느 이상 발전하는데 한계를 만났다.

그런데 딥러닝의 내부 동작은 블랙박스다. 여기서는 뇌 내부의 동작 원리를 알려고 하지 않는다. 아무리 빅데이터로 학습해서 가중치와 임계함수를 정해가더라도 그것들은 단순히 숫자의 나열일 뿐이지 논리도 없고 의미도 없다. 알려고도 하려고도 않는다. 빅데이터를 기반으로 학습해서 변수와 함수 값을 채워나갈 뿐이다. 그 이후 충분한 학습 후에 딥러닝 알고리즘이 제공하는 판단과 예측 결과만 믿을뿐이다.

이렇게 모든 것을 기존의 연구 방법론을 포기하고, 비우고, 새 출발하기 때문에 인공지능이 이제 신의 영역에 도달할 수 있는 새로운 기회를 잡았는지도 모른다. 과학의 한계를 인정하고, 빅데이터를 기반한 학습을 믿고, 컴퓨터의 능력을 믿기 때문이다. 완전히 새로운 출발이다.

블랙박스의 개념도. 출처 : 구글.

 

[김정호 카이스트 전기 및 전자공학과 교수]

김정호 교수

 

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돌연 취소된 '2+2 통상협상' 왜? [세종 = 뉴스핌] 김범주 기자 = 25일(현지 시각) 미국 현지에서 열릴 예정이었던 '한미 2+2 재무·통상 협의'가 돌연 취소된 배경에 관심이 모아지고 있다. 미국 측이 한국 대표단에 '양해'의 뜻을 여러 차례 표명했다는 것이 우리 정부의 설명이지만, 외교상 결례에도 불구하고 협의를 미뤄야 했던 배경에는 한국 협상단을 길들이겠다는 의도가 있는 것 아니냐는 해석이 나온다. [영종도=뉴스핌] 김학선 기자 = 미국 측 요청으로 한미 2+2 통상 협의가 연기된 24일 구윤철 부총리 겸 기획재정부장관이 출국 직전 취소 소식을 듣고 인천공항 2터미널을 나서고 있다. 2025.07.24 yooksa@newspim.com 24일 기획재정부에 따르면 구윤철 부총리 겸 기재부 장관은 이날 오전 9시경 이메일로 미국 측으로부터 협의 취소를 통보 받았다. 이날 오전 구 부총리는 협의를 위해 미국으로 출발할 예정이었다. 당시 인천공항 대기실에 있었던 것으로 파악됐다. 기재부는 이 같은 사실을 오전 9시 30분께 언론에 공개했고, 구 부총리는 정부 관계자들과 함께 오전 9시 50분께 공항을 빠져나갔다. 이날 회의가 취소가 된 배경에 대해 기재부 측은 "스콧 베선트 재무장관의 긴급한 일정 때문이었다"고 설명했다. 다만 '긴급한 일정'에 대한 설명은 없었던 것으로 파악됐다. 미국 측이 이메일을 통해 여러 차례에 걸쳐 사과 의사를 밝혔지만, 협상 관련 구체적 일정은 확정하지 않았다는 설명이다. 김정관 산업통상자원부 장관, 여한구 통상교섭본부장의 미국과의 협상은 예정대로 진행된다. 김 장관은 크리스 라이트 에너지장관 등을, 여 본부장은 제이미스 그리어 무역대표부(USTR) 대표와 각각 만난다. 하지만 양국 경제·통상 수장이 구체적 이유 없이 협의를 돌연 취소한 배경으로 한미간 협상이 난항을 겪은 것 아니니냐는 해석이 나온다. 앞서 지난 20일 미국으로 출국한 위성락 대통령실 국가안보실장은 이날 오후 귀국할 예정이지만, 고위급 협상에 진전이 없었던 것 아니냐는 관측도 나온다. 한국 정부는 1000억달러(약137조원) 규모의 미국 현지 투자 계획을 미국 정부에 제안할 예정인 것으로 전해졌다. 한국보다 먼저 관세협상을 타결한 일본 사례를 참고해 짠 전략으로 풀이된다. 일본은 5500억달러(약 757조원) 규모의 투자 펀드를 약속하고 미국과의 상호관세 25%부과에 합의했다. [영종도=뉴스핌] 김학선 기자 = 미국 측 요청으로 한미 2+2 통상 협의가 연기된 24일 구윤철 부총리 겸 기획재정부 장관이 출국 직전 취소 소식을 듣고 인천공항 2터미널을 나서고 있다. 2025.07.24 yooksa@newspim.com 다만 한국 정부가 제시할 투자 규모에 미국 정부가 만족할지 여부는 미지수다. 댄 스커비노 백악관 부비서실장이 최근 소셜미디어(SNS) 엑스(옛 트위터)에 공개한 일본 대표단과의 협상 사진을 살펴보면 트럼프 대통령이 직접 대미 투자액을 상향했을 것으로 추정되는 투자액이 나온다. 애초 일본이 제시한 투자액 4000억달러는 펜으로 그어져 있고, 그 위에 5000억달러라는 숫자가 써 있었기 때문이다. 트럼프 대통령은 전날 일본의 대미국 투자액은 5500억달러라고 공개했다. 협상액보다 500억 달러가 높아진 셈이다. 촉박한 협상 일정을 무기 삼아 미국이 비관세 영역도 손보려는 의도가 아니니냐는 해석도 나온다. 2025년 미국 무역대표부의 비관세 장벽 보고서(NTE)에서도 한국의 방산·통신·원전 분야를 지적했다. 박기훈 한국투자증권 연구원은 "방산과 통신은 미국 기업의 진입 장벽이라는 측면에서 구조 개선에 대한 압력을 가할 가능성이 크다"고 지적했다. wideopen@newspim.com 2025-07-24 18:42
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