KAIST 교수 기고
1초마다 진화하는 AI…우리의 미래는

인공지능(AI)이 우리의 삶을 바꾸고 있다. 자율주행차, 통역, 사회 인프라 자동화 등 사회 전반에 AI가 적용되면서다. 변화는 상상을 초월한다.

AI가 현실화하려면 어떤 숙제들이 남아 있을까. 사람들은 AI의 미래를 얘기할 때 스스로 사고하는 ‘강한(strong) AI’와 학습시킨 일만 할 수 있는 ‘약한(weak) AI’를 놓고 논쟁을 벌인다. 초점은 어느 수준의 AI까지 허용할 수 있는지다.

사실 강한 AI가 실현될 확률은 무척 낮다. 현실적인 초점은 ‘좁은 AI’와 ‘넓은 AI’ 중 어떤 것이 대세가 될지 여부에 맞춰져 있다. 좁은 AI는 관련 데이터를 이용한 학습을 통해 주어진 작업을 수행한다. 특화된 영상 분석 및 통역 등에서 이미 사람보다 뛰어난 능력을 발휘하고 있다.

넓은 AI 혹은 범용 AI는 조금 더 인간에 가까운 형태다. 하나의 하드웨어로 여러 가지 기능을 수행하는 능력을 갖고 있다. 많은 양의 데이터를 통한 반복 훈련 없이도 새로운 일을 배울 수 있다. 시간에 따라 새 작업을 습득하면서도, 과거에 배웠던 일은 잊지 않는다. 때론 훈련에 필요한 데이터가 부족해도 처한 환경 안에서 반복적인 시도와 실패를 통해 행동을 개선한다. 요리도 하고 아이들 숙제도 도와주고 강아지 산책도 시키는 그런 집사 역할의 AI를 생각하면 될 것이다. 넓은 의미의 AI 연구는 아직 진행형이고 많은 도전이 남아 있다.

AI가 잘 작동하려면 되도록 많은 데이터, 좋은 알고리즘 그리고 높은 효율성의 하드웨어 ‘3박자’가 맞아떨어져야 한다. 이 세 가지는 서로 강하게 연관돼 있다. 예컨대 소프트웨어 알고리즘이 좋으면 데이터가 좀 부족해도 괜찮다. 훌륭한 알고리즘이 있으면 부실한 하드웨어로도 같은 작업을 수행할 수 있다.

최근 화두가 되는 이슈 중 하나는 지역적으로 분산돼 있는 데이터와 컴퓨터 자원을 이용해 AI를 작동하는 것이다. 5세대(5G) 이동통신의 빠른 연결망으로 분산된 자원을 같이 모아 활용하자는 취지다. 자율주행차는 차 안에 내장돼 있는 하드웨어에 더해 주변 도로 인프라에 장착된 컴퓨터들까지 활용하는 기술들이 개발되고 있다.

‘온디바이스(on-device) AI’도 관심이다. 복잡한 알고리즘을 클라우드 컴퓨터에 접속해 실행하는 대신 스마트폰이나 노트북 등 작고 가벼운 기기에 AI 알고리즘을 적용하는 시도다. ‘CES 2020’의 트렌드 중 하나다.

AI는 지속적으로 빠르게 발전하는 분야다. AI 시대에 뒤처지지 않기 위해서는 연구개발(R&D)에 대한 국가·사회적 대규모 투자를 멈춰선 안된다. 정부의 적극적 정책 개발과 공감대를 형성하기 위한 노력도 절실하다.

문재균 < 전기 및 전자공학부 학부장 >

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