[김정호의 4차혁명 오딧세이] 인공지능도 질문할 수 있다

기사입력 : 2019년06월24일 08:00

최종수정 : 2019년06월24일 08:00

MBC 장학퀴즈의 추억과 IBM 왓슨

필자가 중고등학교 다닐 때, 매주 주말 아침 MBC 에서 진행하는 ‘장학퀴즈’ 프로그램을 관심 있게 시청한 기억이 있다.

김정호 교수

1973년 2월 18일부터 방영된 고등학생 대상의 퀴즈 프로그램으로 TV프로그램 중 가장 긴 역사를 자랑하고 있다. 차인태 아나운서가 진행하고 주식회사 선경이 지원하는 프로그램이었다. 방송 오프닝 음악으로 트럼펫 연주 음악이 지금도 귀에 생생한데, 그 곡이 요제프 하이든의 ‘Trumpet Concerto in Eb Major’ 이다.

그 장학 퀴즈 쇼에서 다양한 질문에 빨리 버튼을 누르고 맞추면 점수가 올라간다. 지금도 조금 형태가 바꾸어 주말에 고등학교 대항 형태로 진행되고 있다. 그때 장원을 차지한 학생들에게 선경그룹에서 장학금을 지원하였으며 기장원에게는 4년간 대학 등록금, 월 장원에게는 입학금 혹은 1년 등록금을 약속하는 장학증서가 수여됐다.

그 때 장학퀴즈에 장원을 한 학생은 수재로 통했고, 그 학생을 배출한 학교도 영예를 같이 받았다. 그런데 지금 4차 산업혁명 인공지능 시대에 장학퀴즈 장원이 우수 학생의 증표가 되는가는 큰 의문이다.

1973년에 시작한 MBC 장학 퀴즈 프로그램의 TV 장면 사진. [출처=tistory]

한편 MBC 장학퀴즈 프로그램이 시작하고 약 40여년이 지난 2011년 미국에서는 ‘IBM 왓슨’이라고 불리는 소프트웨어가 인간의 퀴즈쇼 ‘제퍼디(Jeopardy)’에서 인간과 경쟁하며 처음으로 참가하였다. 마침내 퀴즈 쇼가 인간만을 위한 프로그램이 아니라 컴퓨터도 참가하게 되었다. 어찌 보면 인공지능 시대의 서막 중에 하나의 사건이다.

왓슨(Watson)은 인간이 쓰는 자연어 형식으로 된 질문에 답할 수 있는 인공지능 컴퓨터였다. IBM 최초의 회장 토머스 J. 왓슨에서 이름을 땄으며, 데이비드 페루치가 주도한 IBM의 DeepQA 프로젝트를 통해서 개발되었다. 2011년 2월 14일부터 16일까지 세 개의 제퍼디 쇼에 참가하여 2명의 인간과 경쟁하였다. 제퍼디 쇼의 금액 기준 사상 최대 우승자 브레드 러터, 가장 긴 74번 연속 우승자이며 챔피언십 기록 보유자 켄 제닝스와 대결하였다. 첫 상금에서 켄 제닝스와 브레드 러터가 각각 30만 달러와 20만 달러를 받는 사이 왓슨은 100만 달러를 수상하였다. IBM은 왓슨의 승리 상금을 자선 단체에 기부했다.

이제 4차 산업혁명의 ‘인공지능’ 시대에 인간이, 또는 고등학생이 주어진 질문에 대해 빠르고 정확하게 답하는 능력은 더 이상 의미가 없다. 간단한 질문에 대해서는 구글이나 네이버 검색하면 아주 빠르고, 정확에게 알려준다. 암기를 통해서 많은 지식을 알고 있는 능력은 ‘대학입학 시험’과 ‘공무원 시험’ 이외에는 앞으로 쓸 일이 없다. 아쉽게 우리 교육은 1970년대 ‘장학 퀴즈’ 시대에 머물러 있고, IBM 왓슨은 ‘인공지능’ 시대를 준비하고 있었다.

2011년 미국 TV 방송 ‘제파디(Jeopardy)’에서 IBM 왓슨이 인간과 대결한 퀴즈 대회 사진. [출처=tistory]

인공지능도 호기심이 있다

사실 질문에 답을 하는 능력보다 질문 자체를 만드는 능력이 더욱 깊이 있고 중요한 능력이다. 교육의 궁극적인 목적이 답을 내는 것 보다는 질문을 찾는 과정이 아닌가 한다. 그렇다면 언제 질문이 생길까? 질문이 생기려면 먼저 관찰을 거친 후 이에 따라 호기심이 생긴다. 다르게 이야기 하면 사건이나 물리적 현상에 관심이 가고, 관찰하고, 열정이 생기고, 깊이 빠져들면, 마침내 더 호기심이나 궁금증이 생긴다. 그래서 일단 호기심이 생기는 것이 첫 걸음이 아닌가 한다.

인공지능 학습 방법 중에 사람의 도움이 없이 스스로 시행착오를 거치면서 학습하는 방법을 강화 학습(Reinforcement Learning) 이라고 한다. 알파고가 바둑을 두면서 어떤 ‘수’를 두게 되면 상대방이 어떤 ‘수’로 대응하고 그 경우 승률이 어떻게 되는가 탐색할 때 쓰는 학습 알고리즘이다. 이러한 과정은 인간이 가르쳐 주지 않아도 학습하는 ‘비지도 학습’ 방법의 일종으로 분류할 수 있다.

강화학습에서 학습 방법은 기본적으로 시행착오를 거치면서 최적의 정책(Policy)를 찾아 간다. 다양한 시도를 거치면서 그 행동(Action) 결과를 점수(Value Function)화 한다. 높은 점수를 얻는 정책이 최적의 정책이 된다. 그래서 다양한 시도를 수없이 진행하다 보면 점수가 높은 정책을 찾게 된다. 바둑으로 보면 이기는 ‘수’를 찾게 된다. 이때 어떤 시행을 하면서 경험을 쌓는 것이 중요한데, 처음에는 임의의(Random number) 경우의 수를 하게 된다. 하지만 경험이 쌓이면서 승률이 높은 수를 시도하게 된다. 어찌하거나 시행착오를 거치면서 시도해 보는 행동(Action)은 ‘호기심’이 발동한다고 본다. 이러면 어떨까 저러면 어떨까 다양한 시도를 한다. 이 과정에서 인공지능도 ‘호기심”이 있다고 이야기 할 수 있다. 그 호기심의 결과는 최선의 보상(Reward)이 기다리고 있다.

호기심을 이용해 시행착오를 거치면서 학습하는 인공지능 강화 학습(Reinforcement Learning) 과정을 설명하는 강의 노트. [출처=KAIST]

인공지능도 질문할 수 있다

인공지능 강화학습에서 호기심이 생긴다는 것은 확장해서 생각해 보면 ‘이렇게 시도하면 어떤 결과가 나올까?‘하고 질문하는 행동과 같다. 현재의 강화학습은 질문에 대한 최고의 승률이나 보상의 값을 통해서 최적의 결정을 추천한다. 하지만 조금 더 발전하면 단순한 점수가 값을 묻는 것이 아니라 아니라 ‘이렇게 선택하면 어떤 결과가 나오나?’ 와 같은 질문 자체를 만들 수도 있다. 그러면 강화 학습이 아니라 ‘질문 학습: Question Learning’ 이라는 완전히 진보한 인공지능 알고리즘이 나올 수 있다. 이직은 없지만 이런 인공지능이 나온다면 인간의 능력을 뛰어넘는 우수한 지능이라고 본다.

학교에서 강의를 할 때 최고의 강의는 학생들이 질문을 하도록 유도하는 수업이다. 수업에서 학생들이 질문을 많이 한다는 것은 강의도 재미있고, 학생들의 흥미도 끌고, 참여가 활발한 수업이라는 사실이다. 그런 질문이 많은 강의를 준비하려면 일방적인 강의보다 2-3 배는 많은 노력과 준비 시간이 필요하다. 마찬가지로 ‘답을 찾거나’ ‘호기심이 있는 인공지능’ 수준을 넘어서 인간에게 질문을 하는 인공지능의 개발에는 조금 더 시간이 걸릴 전망이다.

강의의 최고 수준인 질문이 활발한 강의 장면, [출처=123rf]

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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중국 전기차 주행거리 두배 증가 배터리 개발 [베이징=뉴스핌] 조용성 특파원 = 중국이 에너지 밀도를 두 배 증가시킬 수 있는 전고체 배터리를 개발해 낸 것으로 나타났다. 중국 칭화(淸華)대학 화학공학과의 연구팀은 '음이온이 풍부한 용매화 구조 설계'를 개발해 냈으며, 이를 기반으로 불소 함유 폴리에테르 전해질을 성공적으로 만들어냈다고 중국 관찰자망이 30일 전했다. 해당 연구 성과는 논문 형식으로 국제 학술지인 네이처에 등재되었다. 연구진이 만들어낸 폴리에테르 전해질은 고체이며, 연구팀은 해당 전해질을 사용하여 전고체 배터리를 제작했다. 제작된 전고체 배터리는 604Wh/kg의 에너지 밀도를 기록했다. 이는 현재 리튬 이온 배터리의 에너지 밀도가 150~320Wh/kg인 점을 감안하면 에너지 밀도가 두 배 이상 높아진 것이다. 동일한 무게의 배터리이지만 해당 전해질을 사용한 전고체 배터리는 두 배 이상의 전력을 충전할 수 있는 셈이다. 이론적으로 전기차의 1회 충전 주행 거리가 두 배 증가할 수 있게 된다. 현재 500km가량을 주행할 수 있는 전기차가 1000km를 주행할 수 있게 된다. 해당 전고체 배터리는 안전성 테스트도 통과하였다. 못을 박아도 화재와 폭발이 일어나지 않았다. 또한 120도의 높은 온도의 박스 안에 6시간 동안 방치되었지만, 연소나 폭발이 일어나지 않았다. 또한 500회 이상 충방전을 거치면서도 에너지 저장 용량은 안정적으로 유지되었다. 연구진이 만들어낸 전고체 배터리가 상용화된다면 많은 분야에서 활용이 가능해진다. 전기차의 주행 거리는 두 배 증가하며, 드론의 비행 거리도 두 배 증가하게 된다. ESS(에너지저장장치) 역시 부피당 저장 용량을 크게 끌어올리게 되며 ESS 소형화가 가능해진다. 칭화대 연구진이 개발한 전고체 전해질의 도식도 [사진=네이처 캡처] ys1744@newspim.com 2025-09-30 10:35