머신러닝 기반 인공지능
머신러닝(Machine Learning)은 인공지능 연구 분야 중 하나로, 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하는 기술을 말한다. 알파고 이후 자주 언급되는 딥러닝(Deep Learning)은 머신러닝의 하위 개념이다. 머신러닝은 데이터를 기반으로 컴퓨터가 스스로 새로운 알고리즘을 만드는 것이고, 딥러닝은 이를 위한 한 가지 방법이다.
"머신러닝이 신기술이기에 채택해야 하는 것이 아니다. 대변혁의 길에서 채택하지 않으면 기업은 더 이상 생존할 수 없는 시대가 온다." 인공지능 분야 세계적 석학으로 불리는 페드로 도밍고스 미국 워싱톤 대학 교수가 '대혁신'의 원동력으로 머신러닝이라는 화두를 꺼내들었다.
올해 초 구글의 알파고와 이세돌 9단 간 대결로 전 세계의 주목을 받은 알파고가 수백만 기보를 학습한 뒤 이세돌 9단과의 대결을 펼쳤던 것과 마찬가지로 머싱런닝은 스스로 학습한 뒤 인간이 원하는 결과물을 도출해낸다. 피카소는 "컴퓨터는 쓸모없다. 대답만 할 뿐이다"며 컴퓨터가 창의적이지 않다고 이야기했지만, 머신러닝이 적용되면 달라진다. 도밍고스 교수는 머신러닝 혁명이 전 세계를 근본적으로 뒤흔들 것이라고 내다봤다.
제4차 산업혁명 촉발
빌 게이츠 마이크로소프트 창업자가 '인공지능에 대한 필독서'로 추천한 '마스터 알고리즘'의 저자이자 머신러닝 분야의 선구적인 전문가로 데이터 과학 분야 최고 영예인 '데이터베이스 연구회' 혁신상을 2년 연속 수상한 도밍고스 교수는 "현재 최고의 지성은 바로 인간의 뇌"라며 "하지만 머신러닝 시대에는 머신러닝을 기반으로 한 인공지능이 지식과 지성의 원천이 될 것"이라고 말했다.
그는 "지식과 지성은 변화의 원동력인 만큼 머신러닝으로 인해 제4차 산업혁명이 촉발될 것"이라고 전망했다. 그는 "예를 들어 컴퓨터 프로그램은 단순히 사람의 X선을 찍어 결과물을 의사에게 보여주는 것에 그쳤다"며 "머신러닝 시대에는 컴퓨터가 X선을 찍은 뒤 암세포가 존재하는지, 치료는 어떻게 해나가야 하는지에 대한 판단까지 내려줄 것"이라고 설명했다.
머신러닝이 데이터를 기반으로 추론·분석해 결과값을 내는 과정을 거치는 만큼 적절한 데이터만 확보한다면 모든 산업 분야에 적용할 수 있다는 것이 그의 생각이다. 그는 "머신러닝은 정확한 예측과 분석으로 현재보다 빠르고 값싸게 모든 분야에서 자동화를 이뤄낼 것"이라고 전망했다.
머신러닝 알고리즘과 데이터
이러한 변화가 분명하게 나타나고 있는 곳이 바로 기업이다. 그는 "구글이 야후보다 가치 있는 이유는 머신러닝 알고리즘이 더 뛰어나기 때문"이라며 "최선의 알고리즘과 데이터를 보유한 기업이 승리한다. 가장 많은 고객을 보유한 회사가 가장 많은 데이터를 수집하고, 가장 많은 신규 고객을 얻으며 이러한 선순환이 계속 이어진다"고 말했다. 경쟁사 입장에서는 머신러닝을 놓치면 반대로 악순환에 빠질 수밖에 없다. 인공지능이 인류를 지배할 것이라는 지적과 일자리 감소에 대한 염려에 대해 도밍고스 교수는 "걱정할 필요가 없다"고 잘라 말했다.
지난 달 서울에서 개최된 세계지식포럼에서 인공지능으로 인해 전 세계에서 일자리 700만개가 사라지지만 새롭게 생겨나는 일자리는 200만개에 불과하다는 예측이 나왔다. 10년 전만 해도 애플리케이션(앱)을 만드는 직업은 상상할 수 없었다. 그런 측면에서 앞으로는 200만개보다 더 많은 일자리가 머신러닝으로 인해 나타날 것이라고 예상했다. 다만 변호사·세무사 같은 화이트칼라 일자리가 건설노동자 같은 블루칼라보다 빠르게 사라질 것으로 내다봤다.
차세대에게 컴퓨터 언어 교육하자
도밍고스 교수는 머신러닝 시대에 대비하기 위해 정부와 기업은 컴퓨터 언어에 대한 이해를 넓혀야 한다고 강조했다. 그는 에너지, 제조업 등 산업 전반에 머신러닝이 적용되며 고부가가치 산업으로 전환될 것이라며 머신러닝의 재료가 되는 데이터가 '석유'가 되는 시대가 도래할 것이라고 단언했다. 한국사회도 제4차 산업혁명을 맞이할 준비를 하려면, 차세대들에게 컴퓨터 언어를 필수과목으로 교육하는 것이 필요하겠다.
