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[김정호의 4차혁명 오딧세이] 인공지능 전문가의 두가지 길

기사입력 : 2019년01월21일 07:55

최종수정 : 2019년01월21일 08:09

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인공지능 4대 선구자들 : 제프리 힌턴, 얀 르쿤, 요수아 벤지오, 앤드루 응

인공지능 분야의 대표적 업적을 낸 4명의 선구자들을 인터넷에서 통상적으로 ‘인공지능 4대 천왕’이리고 부른다. 4명의 인공지능 선구자는 캐나다 토론토 대학의 제프리 힌턴 교수, 페이스북의 얀 르쿤 박사, 캐나다 몬트리올 대학의 요수아 벤지오 교수이고 마지막으로 앤드루 응 전 스탠퍼드대 컴퓨터공학과 교수이다. 특히 이들은 각각 인공지능을 딥러닝 기술을 처음 시작했거나 이후 크게 발전시키거나, 확대 시키는데 결정적인 역할을 했다.

 김정호 카이스트 교수

먼저 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 교수는 인공지능 딥러닝 분야의 진정한 선구자이다. 현재의 인공지능 발전의 뿌리를 가꾸고 일군 사람이다. 영국 출신으로 인지심리학자이자 컴퓨터 과학자이다. 토론토 대학과 구글에 재직 중이다. 딥러닝 개념의 창시자인 힌턴 교수는 1980년대 초부터 데이터 연구에 뛰어들어 인공 신경망 구축의 초기 단계를 이끌었다.

구글은 2013년 그가 창업한 기계학습 업체를 인수하면서 그를 AI 부문 수장으로 앉혔다. 특히 학습과정인 역전파 학습(Back Propagation) 기법과 CNN(Convolution Neural Network) 발전에 크게 기여했다.

인공지능 분야의 대표적인 과학자로 두 번째가 얀 르쿤(Yann LeCun) 박사이다. 얀 르쿤 박사는 프랑스출신의 컴퓨터 과학자이며 CNN을 이용한 컴퓨터 영상 인식(computer vision)과 인공지능 문자인식(Optical character recognition)으로 유명하다.

현재 페이스북 AI 리서치를 이끌고 있는 얀 르쿤 교수는 1980년대 말부터 컴퓨터에 인간의 두뇌를 모방한 가상 신경망을 심어 연산하는 연구에 몰두해왔다. 제프리 힌튼 교수와 함께 영상 분야 인공지능의 대표적인 기술인 CNN 을 개척했다.

'인공지능 4대 선구자'로 꼽히는 얀 르쿤, 제프리 힌턴, 요수아 벤지오, 앤드류 응(왼쪽부터). [자료=KAIST] 


다음으로는 캐나다출신의 컴퓨터 과학자로 인공신경망과 딥러닝 분야의 대가인 요슈아 벤지오(Yoshua Bengio) 몬트리올 대학교 교수이다. 현재까지 유일하게 학계에 계속 남아 있으며, 삼성과 공동연구를 하고 있다. CNN 발전에 기여하였으며, 최근에는 큰 관심을 끌고 있는 새로운 딥러닝 인공지능 알고리즘인 GAN(Generative Adversarial Nets) 알고리즘의 창시자이다. 요수아 교수는 딥러닝에 중요한 기반 알고리즘의 한계를 수학적으로 밝혀낸 입지적 인물이다.

마지막 인물이 스탠포드 대학의 앤드류 응(Andrew Ng) 교수이다. 중국계 미국인의 컴퓨터 과학자이다.

인공지능으로 자연어 처리(Natural Language Process) 연구에 기여했다. 인공지능의 온라인 교육에 크게 기여했다. 그는 '스탠포드 엔지니어링 에브리웨어'(Stanford Engineering Everywhere)를 통해 머신러닝(Machine Learning) 과목을 온라인으로 무료로 가르쳐, 일반인들에 딥러닝을 소개하는 데 큰 역할을 했다.

바이두는 2014년 5월 응 교수를 영입하면서 향후 5년간 3억 달러(약 3600억 원)를 투입해 중국 상하이와 미국 실리콘밸리에 200여 명의 AI 연구진을 배치하겠다고 밝혔다. 최근 바이두가 단기간에 AI 분야에서 구글에 버금가는 성과를 낸 것도 응 교수의 역할이 컸다는 게 정보기술(IT) 업계의 시각이다.

 

인공지능 응용과 융합 전문가의 길

이처럼 인공지능 분야의 대표적 과학자에 한국인이 없는 것은 노벨상 수상자에 한국인 없는 현상과 같다.

노벨상을 받기 위해서는 남들이 쳐다 보지 않는 연구주제를 10년, 30년을 음지에서 연구할 도전과 용기가 필요하다. 우리는 대부분 남들이 개척한 주제를 추종하는 '패스트 팔로워'(fast follower) 연구에 익숙하다.

이제 모방 연구는 더 이상 설 자리가 없다. '첫번째'(First), '오직'(Only), ‘오리지널'(Original)로 대변되는 '한 연구만'이 가치가 있는 시대가 되었다. '카피'(Copy), '패스트'(Fast), '팔로우’(Follow) 연구의 가치는 이미 중국, 인도와 베트남으로 넘어 갔다.

이러한 진실을 인공지능을 계기로 다시 발견한다. 미래에는 중국, 베트남과 경쟁하는 것이 아니라 ‘인공지능’과 경쟁해야 한다.

다행히 한국 인공지능 과학자나 공학자들이 할 일이 남아 있다. ‘인공지능 응용’과 ‘인공지능 융합’ 기술을 개척하면 된다. 특히 한국은 원천 기술은 약하지만 응용 기술은 강하다고 볼 수 있다. 이미 잘 발달된 인터넷 인프라 기술과 더 나아가 5G, 스마트 시티 등 인프라와 결합할 수 있다. 그리고 스마트폰, TV, 냉장고, 에어컨, 가전 등 기존의 경쟁력 있는 하드웨어 산업과 인공지능 기술이 결합하도록 응용 기술을 개척할 수 있다. 자율주행자동차에도 다양한 인공지능 기술이 필요하다.

뿐만 아니라 문화 예술 엔터테인먼트 분야에 적용할 수 있다. 한국에서 BTS에 최적화된 인공지능이 탄생할 수 있다. 그래서 이를 바탕으로 새로운 서비스와 사업을 만들어 인공지능의 가치를 높이고, 궁극적으로 이윤을 만들 수 있다. 또한 이를 토대로 사회, 정치, 경제 발전에 기여할 수 있다. 한국에 인공지능 4대 선구자는 없지만 무수한 ‘인공지능 분야 응용과 융합 기술 인재’가 필요하다.

세계 각국의 인공지능 연구원 숫자 비교. [출처: 텐센트 연구원]


인공지능 전문가의 길 

이처럼 인공지능 전문가에게는 두 가지 길이 있다. 인공지능 분야의 기본 원리를 새로이 창출하는 역할을 맡을 수 있다. 이 분야 전문가가 되려면 수학을 전공하고 추후 인공지능 이론을 연구하면 좋을 것 같다.

결국 인공지능 알고리즘을 컴퓨터 프로그램으로 구현한다. 그러니 병렬 계산이나 컴퓨터 구조 전문가도 이 혁신의 대열에 참여할 수 있다. 그래서 기존의 CNN 을 뛰어 넘는 새로운 알고리즘을 개발해도 좋다. 지금보다 더 빠르고 정확하고, 저전력이고, 값싼 해결책이 나오면 좋다.

인공지능 응용 또는 융합 전문가의 전공은 아무런 제한이 없다. 전산학, 전자공학이나 기계공학, 재료공학, 의학, 자연과학, 인문학, 예술 분야도 좋다. 인공지능 이론이 정립되고 컴퓨터 프로그램을 만들어 진 이후에는 인공지능은 한 개의 ‘도구(Tool)’ 로 언제든지 활용 가능하다 일반적인 정도의 프로그램 코딩 능력만 가지면 된다. 그래서 모든 전공을 불문하고 인공지능의 적용 시도가 가능하다.

앞으로 미래에는 우리가 파워포인트, 엑셀 프로그램 사용하듯이 인공지능 프로그램을 사용할 수 있어야 한다. 미래에 대학교 신입생 1학년 학생에게 인공지능 과목은 필수가 될 수도 있다.

이처럼 4차 산업혁명을 이끌 인공지능 전문가에는 2가지 길이 있다. 선택만 남았다.

세계 최고 인공지능 학술대회인 NIPS 논문을 기준으로 한 세계 대학의 순위. [출처: NIPS(Neural Information Processing and Systems) 학회]

 

joungho@kaist.ac.kr 


[김정호 카이스트 전기 및 전자공학과 교수] 

 

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광복군, 일본군 무장해제 "항복사실 모르느냐? 변상문의 '화랑담배'는 6·25전쟁 이야기이다. 6·25전쟁 때 희생된 모든 분에게 감사드리고, 그 위대한 희생을 기리기 위해 제목을 '화랑담배'로 정했다. 우리는 그들에게 전의(戰意)가 없는 것을 보이기 위해 기관단총을 모두 어깨에 걸쳤다. 그러고도 만일을 위해서 각각 산개하면서 뛰어내리기 시작했다. 드디어 내 차례가 왔다. 몸을 날렸다. 아. 그때 그 바람 냄새, 그 공기의 열기, 아른대는 포플러의 아지랑이, 그리고는 아무것도 순간적이었지만 보이지 아니했다. 그러나 어쩐 일인가? 우리 주변엔 돌격 태세에 착검한 일본군이 포위하고 있었다. 워커 구두 밑의 여의도 모래가 발을 구르게 했다. 코끼리 콧대 같은 고무관을 제독총에 연결한 험상궂은 방독면을 뒤집어쓴 일본군이 차차 비행기를 중심으로 원거리 포위망을 좁혀오고 있었다. 너무나도 위험한 상황이었다. 이것이 그리던 조국 땅을 밟고 처음 맞은 분위기였다. 동지들은 눈빛을 무섭게 빛내면서 사주경계를 했다. 그러나 아직 기관단총을 거머쥐지는 아니했다. 여의도의 공기가 움직이지 않는 고체처럼 조여들어 왔다. 뿐만 아니었다. 타고 온 C46형 수송기로부터 한 50여m 떨어진 곳의 격납고 앞에는 실히 1개 중대나 되는 군인들이 일본도를 뽑아 든 한 장교에게 인솔되어 정렬해 있었다. 그 앞에는 고급장교인 듯한 자들이 한 줄 또 섰고, 장군 몇 명도 있는 듯했다. 그러나 무엇보다도 8월 18일 한낮의 그 뜨거운 여의도 열기가 우리를 더욱 긴장시켰다. 격납고 뒤에까지 무장한 군인이 대기하고 있었다. 중형전차의 기관포도 이쪽을 향하고 있었다. 환호하는 광복군. [사진= 국사편찬위원회] 비행장 아스팔트 위엔 한여름의 복사열이 그 위기의 긴장처럼 이글대고 있었다. 어느새 우리는 땀에 젖어 있었다. 기막힌 침묵이 십여 분이나 지났다. 그러나 그들은 어떤 행동도 취해 오지 않았다. 마침내 우리가 발걸음을 옮겼다. 우리는 일본군 고급 장교들이 늘어선 쪽으로 한걸음 씩 움직였다. 각자 산개, 조심하라! 누군가가 이렇게 나직하게 말했다. 서해 연안으로 비행기가 고도를 낮출 때 누군가가 유서를 쓰던 일이 이 순간 내 머릿속에서 상기되었다. 일본군 병사들은 우리가 다가서자 의외로 포위망을 풀 듯이 비켜섰다. 우리는 아직 기관단총을 어깨에 멘 그대로였다. 일본군이 길을 열어주자, 그들도 일본군 육군 중장을 선두로 한 장교단이 우리 쪽으로 오기 시작했다. 그가 바로 조선주차군사령관 죠오쯔끼(上月良夫)였다. 쬬오쯔기는 그의 참모장 이하라 소장과 나남 사단장과 참모들을 뒤로 거느렸다. 우리도 좌우로 벌려 섰다. 쬬오쯔기가 「나니시니 이라시따노?(무슨 일로 왔소?)」말문을 열었다. 퍽 야무지게 보였다. 우리는 말 대신 영등포 상공에서 뿌리다 남긴 선전 전단을 내밀어 주었다. 우리의 임무가 일본어와 우리말로 적힌 전단이었다. 거긴 또 우리가 이렇게 들어오게 된 사연도 적혀있었다. 우리는 한 장씩 그 전단을 다른 일본군 장교들에게 나누어 주었다. 쬬오쯔끼는 이를 받아 읽고, "일본은 정전만 한 상태이니 일단 돌아갔다가 휴전 조약이 체결된 다음에 재입국하라"라고 말했다. 그러면서 은근히 위협했다. 자기네 병사들이 꽤 흥분되어 있으니, 만약 돌아가지 않으면 그 신변 보호에 안전책임을 지기가 어렵다는 분위기라고 했다. 이에 이범석 장군이 "네 놈들의 천황이 이미 연합국에 무조건 항복한 사실을 모르느냐? 이제부터는 동경의 지시가 필요 없다는 것을 알아야 한다"라고 맞섰다. 그러나 쉽사리 양보하지 않았다. 옥신각신 말이 몇 번 건너 왔다 갔다. 갑자기 쬬오쯔끼는 한 일본군 대령에게 일을 처리하라고 지시했다. 그러면서 그는 동경서 손님이 오기로 되어 있어 마중을 나와 있던 참이란 말을 하고는 물러가 버렸다" 이범석 장군은 일본군 측에 "조선 총독을 만나 담판 짓겠다'라고 요구했으나 거절당했다. 일본군 무장해제 임무를 띠고 국내로 들어 온 '광복군 국내정진군'은 아무런 소득도 올리지 못한 채 다음 날 8월 19일 14:30분 여의도 기지를 이륙하여 중국으로 돌아갔다. 광복군은 미군정이 시작되고 나서 한참이나 지난 다음에 개인 자격으로 귀국할 수밖에 없었다. 조짐이 좋지 않았다. / 변상문 국방국악문화진흥회 이사장   2025-09-29 08:00
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    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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