인공지능의 과거와 현재, 그리고 미래 (하)

* 이 글은 "인공지능의 과거와 현재, 그리고 미래 (상)"에서 이어집니다.


현재 기술 사회의 가장 핫한 이슈, 기계학습 

기계학습이란 경험(experience)을 통해 특정 작업(task)의 성능(performance)을 향상시키는 방법을 말한다. 이는 몇가지 특정한 사건들보다 다수의 사건에 대한 경험을 통해 그들의 추세(패턴)를 학습, 이를 기반으로 판단을 내린다는 점에서 “패턴인식(Pattern Recognition)”이라고도 불리는데, 전통적인 통계학을 기반으로 한 인공지능의 새로운 패러다임이라고 할 수 있다. 

기계학습 이전의 고전 인공지능은 다양한 상황들에 대해 인간이 정해준 규칙에 의해 따라 판단하는 논리 기계와 유사했다고 볼 수 있었다. 하지만 세상 일은 워낙 다양한 요인들에 의해 발생하고 또 일반적인 규칙으로는 설명할 수 없는 예외상황들도 종종 발생하다 보니 실제 문제의 적용에 있어서 고전 인공지능은 무한한 케이스들에 대한 끝없는 수정과 보완을 필요로 했었다. 그럼에도 불구하고 우리는 무한한 케이스들 모두를 대응할 수 없기에 기존의 인공지능은 단순한 문제에만 적용 가능한 불완전한 인공지능일 수 밖에 없었다.

간단한 기계학습 문제 중 하나. 만약에 데이터가 선형모델을 따른다고 가정한다면, 우리는 주어진 문제를 직선의 파라메터 a, b를 찾는 문제로 치환할 수 있을 것이다. 이를 통해 우리는 새로운 질문(예를 들면 ‘키 180cm인 사람의 몸무게는 몇 kg일까?”)에 대해 답을 예측할 수 있다.

인공지능의 과거와 현재, 그리고 미래 (상)

2015년, 인공지능 전쟁의 서막

세계 최고의 기술 산업들이 탄생한다는 미국 캘리포니아의 실리콘밸리. 인텔, HP 등 전세계를 호령하는 IT기업이 탄생했던 미래 기술의 진원지 실리콘밸리는 스타트업(Start-Up) 열풍으로 그 어느 때보다 뜨거운 한 해를 보냈다. 집의 빈 방을 여행객에게 공유하는 서비스인 에어비앤비의 시가총액은 약 32조원으로 거대 호텔체인 힐튼월드와이드의 26조원을 넘어선지 오래이고, 모바일로 택시를 부르는 서비스 우버 역시 시가총액 약 80조로 현대자동차의 시가총액 33조를 두 배 이상 뛰어넘었다. 신기술로 끊임없이 세상에 파괴적 혁신(disrupt)을 가져오는 실리콘밸리, 지금 이곳의 IT기업들이 가장 주목하고 있는 기술은 무엇일까?

그것은 바로 공상과학 영화에선 늘 들어왔지만 아직까지 실현되지 않았던 미래기술, 바로 “인공지능(Artificial Intelligence, AI)”이다. 구글은 인공지능을 이용해 사람없이 스스로 운전할 수 있는 차량인 자율주행차량(Self-driving Car)을 개발해 현재 실전 투입을 눈 앞에 두고있다. IBM이 개발한 슈퍼컴퓨터 왓슨(Watson)은 2011년 미국의 유명 퀴즈프로그램 죠파디(Jeopardy)에서 문제를 음성으로 듣고 부저를 눌러 푸는 동등한 환경에서 기존 퀴즈의 달인들을 제치고 우승한 바 있으며, 체스, 장기 등에 이어 경우의 수가 많아 정복이 어렵다던 바둑마저 인공지능에 의해 정복당할 기세이다. 비록 얕은 속임수를 쓰기도 한 것으로 알려져 있긴 하지만 2014년 인공지능이 튜링테스트를 통과했다는 소식은 우리에게 인간의 지능에 가까운 인공지능의 출현에 대한 경각심을 안겨다주기도 하였다.

유명 퀴즈쇼 죠파디에서 우승을 거머쥔 슈퍼컴퓨터 왓슨의 모습 (사진출처)

딥러닝의 10가지 트렌드 from NIPS 2015

(원문) "10 Deep Learning Trends at NIPS 2015" by Coding in Paradaise

세계에서 가장 영향력있는 머신러닝 학회를 꼽으라면 그 중 하나로 NIPS (Neural Information Processing Systems)를 꼽을 수 있을텐데요, 최근 NIPS에선 아주 많은 논문들이 딥러닝과 관련하여 출판되고 있습니다. 이 글은 한 참석자가 NIPS2015에서 느낀 딥러닝에 대한 10가지 트렌드를 밝힌 글을 (대충) 번역한 글입니다.

캐나다 몬트리올에서 열린 NIPS 2015