딥러닝

사람인듯 사람아닌,

사람같은 너

cover story

인공지능의 근간이 되는 기계학습분야의 딥러닝이 주목받고 있다.

최근 이세돌 9단과의 대국에서 4승을 거둔 알파고가 큰 이슈로 떠오르며

딥러닝에 관심이 모아지고 있다. 최근 떠오르고 있는

딥러닝에 대해 알아보고 전세계 트렌드를 조망해보겠다.

Intro

딥러닝 사람인듯 사람아닌, 사람같은 너

Cover Story #1

사용자 예측에서 번역까지, 진화하는 딥러닝

Cover Story #2

딥러닝, 어디에 적용되고 있나

Cover Story #3

전세계는 지금 인공지능 열풍에 빠지다

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2016년 3월 9일부터 15일은 인공지능 발전에 한 획

을 그은 날로 기록될 것이다. 이날 서울에서 인류를 대표하

는 바둑 선수로 나선 이세돌과 딥러닝, 기계학습, 1,200여

개의 CPU로 무장한 인공지능 시스템 알파고(AlphaGo)가

대국을 벌였다. 5대0으로 인공지능에 완승할 것이란 바둑

천재가 3게임을 내리 지고 나자 ‘인간계’는 허탈감과 공포

에 휩싸였다. 엄청난 충격 후 이세돌 9단이 거둔 첫 승(4국)

은 인간과 인공지능의 공존, 그 안에서 찾을 수 있는 인간

의 존엄이 무엇인지 생각하게 했다.

바둑은 경우의 수가 우주 전체의 원자보다도 많은

10의 170제곱승에 해당하기 때문에 인간이 컴퓨터에 우위

를 보이는 마지막 게임으로 인식되어왔다. 1997년 5월에

러시아의 체스 세계 챔피언인 갈리 카스펠로프와 대결한

IBM의 인공지능 컴퓨터 딥블루가 2승 1패 3무로 승리함으

로써, 체스나 체커와 같이 경우의 수가 바둑보다 훨씬 적은

게임에서는 인간이 인공지능에 열세를 보이기 시작했다.

바둑은 경우의 수가 너무 많아 모든 수를 비교해 다음 수를

판단하는 기존의 연산 방법으로는 인간의 직관과 판단을

뛰어넘을 수 없는 것으로 보였다. 그러나 인간의 뇌신경망

을 모방해 만든 심층신경망에 기반한 딥러닝 기술을 도입

한 알파고는 인간의 마지막 보루로 여겨졌던 바둑에서마

저 인간을 뛰어넘는 데 성공했다.

인공지능의 근간이 되는 기계학습의 한 분야, 딥러닝

딥러닝은 인공지능의 근간이 되는 기계학습의 한 분야로,

인간의 뇌신경망을 모방한 심층신경망을 활용하는 기계학

습 모델과 알고리즘의 집합이다. 딥러닝이 기존의 인공 지

능과 가장 큰 차이를 보이는 점은 인간과 같이 새로운 데이

터를 통해 스스로 학습이 가능하다는 것이다. 기존의 인공

지능이 정해진 논리 연산 규칙에 기반한 데 반해, 딥러닝

기법은 주어진 데이터를 학습하고 계속해서 최적화 값을

찾아나가는 과정을 통해 가장 확률이 높거나 최적화된 판

단을 내리게 된다. 이는 인간이 학습하고 판단하는 것과 유

사한 과정이다.

심층신경망 연구는 여러 한계에 직면해 부침을 거

듭하다가 2000년대 중반 개발된 사전 학습 알고리즘에

의해 한 단계 도약을 거친다. 이후 기존 단점을 보완한 다

양한 알고리즘과 GPU에 기반한 고성능 병렬 연산 처리 시

스템이 발전하면서 처리 속도가 크게 빨라졌다. 여기에 스

마트폰과 사물인터넷의 등장에 힘입어 빅데이터 활용이

가능한 인프라가 조성되면서 딥러닝의 실용화와 상용화가

급격하게 이루어지고 있다.

딥러닝이 가진 가장 큰 강점은 방대한 데이터를 기

반으로 최적의 판단을 내릴 수 있다는 것이다. 또한 인간과

유사하게 스스로 데이터를 이용해 학습할 수 있기 때문에

딥러닝으로 발전 속도가 가속화된 인공

지능의 발전은 우리 생활의 혁신을 야기할

전망이다. 사람이 운전하지 않아도 되는

자율주행 자동차의 시대가 도래하고

개인 비서 서비스의 도움을 받아

개인적 용무를 편리하게 처리할 수

있게 된다. 시간과 비용절감 효과를

가져오고 업무의 효율성 증대가 기대

되는 딥러닝에 지금 세계가 주목하고

있다. 최진영 에디터(cjy@techinart.kr)

딥러닝사람인듯 사람아닌, 사람같은 너

자료: 디지털데일리(2016.3.9.)

구글 알파고와 이세돌 9단의 대국 모습

Future Look Special Theme Trend Report Hot Click People & Talk Issue & Insight News Clippingcover story 2016년 두번째이야기문화 : 기술 - 문화와 기술의 만남 딥러닝, 사람인듯 사람아닌, 사람같은 너 - Intro

구글 나우

자료: 구글공식블로그(2013.4.)

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데이터가 많아질수록, 훈련이 반복될수록 더욱 최적화된

수치를 도출할 수 있게 된다. 현재 딥러닝이 강점을 보이는

분야는 이미지 및 영상, 음성 인식, 자연어 처리이며, 이를

기반으로 다양한 분야에 응용되고 활용될 것으로 기대되

고 있다. 예를 들어 영상 인식과 분석, 처리를 통해 컴퓨터

가 사람 대신 운전을 대신하는 자율주행 차량에 딥러닝 기

술이 활발히 적용되고 있으며, 음성 인식의 정확도도 딥러

닝 알고리즘에 힘입어 크게 개선되고 있다. 또한 인간의 언

어인 자연어를 컴퓨터가 인식하고 처리할 수 있도록 만들

어주는 자연어 처리 기술은 IBM의 왓슨과 같이 퀴즈 대회

에 나가 우승을 차지할 수 있는 인공지능 개발에 활용되었

다. 최근에는 인간 대신 로봇이 방대한 데이터를 분석하고

종합해 뉴스 기사를 만들어내는 로봇 저널리즘에도 딥러

닝이 적용되고 있다.

딥러닝 기술은 최근 이미지 인식 분야를 시작으로

실제 서비스에 적용되는 상용화 단계에 있다. 구글은 스탠

포드 대학 앤드루 응 교수와 함께 딥러닝 연구를 진행해 인

공지능 시스템이 스스로 훈련을 거쳐 다양한 사진들에서

고양이를 인식하도록 만드는 데 성공했다. 페이스북은 딥

러닝을 적용한 얼굴인식 기술인 딥페이스를 통해 사진에

서 동일한 사람의 얼굴을 인식하는 정확도를 인간의 평균

눈 수준인 97%에 가깝게 향상시키는 데 성공했다. 딥러닝

기술이 강점을 보이는 또 다른 분야인 영상인식 기술은 자

율주행 차량 분야에 적용되고 있다. 그래픽카드 제조사인

엔비디아(NVIDIA)는 슈퍼컴퓨터에 필적하는 성능을 갖춘

병렬 GPU 구조의 차량용 딥러닝 시스템인 드라이브PX를

개발했다. 구글은 딥러닝 알고리즘을 자사의 자율주행 차

량에 적용해 캘리포니아 주에서 시험 주행을 하고 있다.

인공지능(AI) 컴퓨터, 딥러닝 활용이 가장 기대되

인공지능(AI) 컴퓨터도 딥러닝 기술 활용이 기대되는 분야

다. 사용되는 용도와 목적에 따라 여러 종류의 인공지능 컴

퓨팅 플랫폼이 연구되고 있다. 개인 비서 서비스는 주로 스

마트폰이나 태블릿PC, 차량용 인포테인먼트, 스마트홈 시

스템에 탑재되어 개인 사용자를 마치 비서처럼 도와주는

개념이다. 애플 시리나 구글 나우, MS의 코타나, 아마존 에

코와 같은 서비스들이 포함된다. 이들은 인간이 음성으로

질문을 하거나 명령을 내리면 딥러닝 알고리즘과 온오프

라인 빅데이터를 기반으로 최적의 응답을 제공하거나 명

령을 수행한다. 간단하게는 날씨나 전화번호부, 현재 교통

상황과 같이 인터넷 검색으로도 쉽게 찾을 수 있는 정보를

음성으로 간편하게 찾아보거나, 개인의 스케줄 조정, 차량

으로 목적지까지 걸리는 시간 계산과 같은 보다 지능적인

명령도 처리할 수 있다. IBM의 인공지능 컴퓨팅 플랫폼인

왓슨은 방대한 빅데이터를 분석해 최적의 판단을 내릴 수

있게 돕는 역할을 하며, 주로 금융, 상거래, 보험, 헬스케어

(의료)와 같이 전문적인 영역에서 B2B 기반의 솔루션과 서

비스를 제공하는 데 이용되고 있다. 이세돌 9단과의 대국

으로 화제를 모은 구글의 알파고는 인공지능 바둑 게임이

라는 특정한 용도를 위해 개발되었지만 연구 개발 과정에

서 축적된 딥러닝 알고리즘은 구글의 인공지능 플랫폼을

고도화하는 데 기여할 것으로 전망된다.

딥러닝으로 발전 속도가 가속화된 인공지능의 발달

은 산업과 사회, 우리 생활에 매우 큰 영향을 미칠 전망이

다. 사람이 운전하지 않아도 되는 자율주행 자동차의 시대

가 도래하고, 개인 비서 서비스의 도움을 받아 개인적인 용

무를 더욱 편리하게 처리할 수 있게 된다. 헬스케어와 의료

분야에 적용된 인공지능은 병의 진단 정확성을 높이고 이

에 맞는 적절한 치료법을 제시함으로써 인류의 건강과 수

명을 향상시킬 수 있다. 법률, 회계, 보험과 같이 복잡한 숫

자와 논리가 필요한 분야에 인공지능이 도입되어 업무의

효율성이 향상되고 비용과 시간 부담이 줄어들 수 있다.

이와 같이 딥러닝과 기계학습, 인공지능 기술의 발

달은 우리 생활을 크게 변화시키고 공공분야와 기업의 서

비스와 사업을 혁신할 것으로 기대되고 있지만, 다른 한편

으로는 큰 우려를 자아내고 있다. 가장 큰 문제는 기계와

컴퓨터가 사람의 일을 대체하고 인간의 일자리를 빼앗을

수 있다는 것이다. 올해 다보스에서 개최된 세계 경제포럼

에서는 인공지능 발전으로 향후 5년 내 선진국의 일자리

500만 개가 감소할 수 있다는 전망이 제시되기도 했다. 그

러나 현재 구현된 인공지능은 특정한 분야에서 인간이 설

계한 목적으로만 활용되는 수준에 그치고 있다. 아직 인간

의 사고 체계와 의식에 대해서도 규명되지 않았기 때문에

강한 인공지능 구현까지는 갈 길이 멀다는 의견도 있다.

국가 경쟁력 확보와 유지 측면에서도 딥러닝과 인

공지능 기술에 대한 관심과 투자가 필요하다. 인공지능은

사회의 거의 모든 분야에 영향을 미칠 수 있을 정도로 그

파급력이 대단하고, 인공지능 연구는 후발주자가 선발주

자를 따라잡기 힘든 속성을 갖고 있기 때문이다. 이미 구글

과 페이스북, 중국의 바이두까지 전 세계 주요 기업들은 인

공지능 연구자와 첨단 기술을 보유한 벤처기업 확보에 전

력을 다하고 있다.

인공지능은 장점과 부작용이 공존하는 기술이지만

이미 거스를 수 없는 대세이다. 전체 인류와 국가의 시민을

위해 인공지능을 효율적으로 활용할 수 있는 방안과 부작

용을 최소화할 수 있는 대책을 수립하면서도 국가와 기업

의 경쟁력을 좌우할 수 있는 기술 개발과 인력 확보가 시급

한 시점이다.

MS 코타나 실행 모습

자료: MacRumors(2014.6.13.)

방대한 데이터를 기반으로 최적의 판단을

내리는 딥러닝으로 발전 속도가 가속화된

인공지능의 발달은 산업과 사회, 실생활에

매우 큰 영향을 미칠 전망이다.

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