"소니 컴퓨터 2050년 노벨상급 과학적 발견 가능 AI개발 목표"

인공지능(AI) 전문 연구진의 예상을 뛰어넘는 연구 성과가 잇따라 발표되는 등 AI 연구개발에 가속도가 붙고 있다.

사진과 구분할 수 없을 정도의 화상을 만들어 내거나 화상의 내용에 대해 질의응답을 하는 건 이제 기본이다.

프로그래밍 습득, 병뚜껑을 잠그는 로봇 등 현 추세대로면 머지않아 인간의 능력을 뛰어넘는 '초인(超人)'이나 '초지성(超知性)AI가 등장할 것으로 예상된다.

올 3월 이세돌을 꺾은 바둑 소프트웨어 알파고는 빙산의 일각에 불과하다.

일각에서는 "1년 전에 작성한 연구계획서가 진부해질 정도로 연구자 자신들도 정신을 차리지 못하는 상태"라는 지적도 나오고 있다.

28일 전자·정보·통신 등 전기분야의 기술정보 전문 월간지 닛케이(日經)일렉트로닉스 최신호에 따르면 현재의 AI는 사람으로 치면 '유아' 단계에 해당한다.

화상이나 음성을 인식할 수 있지만, 언어는 배우는 단계다.

운동능력은 거의 없다.

AI의 목표는 사람만이 할 수 있던 일을 기계도 할 수 있게 하는 것이다.

마치 어린이가 성장하듯 단계적으로 고도의 능력을 익히게 된다.

지금은 인터넷 클라우드 쪽에서 육성되고 있지만, 앞으로는 엣지에서 성장도 시작될 것으로 보인다.

AI는 엣지와 클라우드 양쪽에서 동시 병행적으로 진화해 전자는 주로 운동을 관장하는 기능, 후자는 고도의 지성을 익히게 된다.

다만 클라우드 쪽에서 육성된 지성은 반도체 기술 진보와 함께 차츰 엣지쪽으로 옮겨가게 된다.

엣지쪽 AI의 목표는 개인의 보좌나 가정용 로봇, 자동운전 자동차, 공장작업 등 물리적 공간 속에서 인간을 지원하거나 대체하는 것이다.

이를 위해 2020년께를 목표로 자율적으로 움직이는 능력을 익힌다.

각종 센서로 외부세계를 인식,자동으로 진로를 판단하는 자동차나 드론 등이 순차적으로 시장에 등장하고 있다.

다음 단계는 실내를 정리하거나 의류를 수납하는 등 사람처럼 복잡한 동작이 가능해지는 단계다.

2020년대 중반에 현실화될 것으로 보인다.

딥 러닝(심층학습)을 이용한 로봇 연구로 유명한 캘리포니아 버클리 대학의 트레버 다렐 교수는 사용자의 지시에 따라 여러 가지 집안일을 하는 로봇이 "10년 이내에 실현될 것"이라고 말했다.

엣지쪽 AI의 지적능력도 갈수록 고도화한다.

다양한 가사를 하는 가정용 로봇은 사용자의 기호를 배우거나 자연언어로 대화하는 기능은 기본으로 갖게 된다.

일을 효율적으로 해내기 위해 장시간에 걸친 행동계획을 세우고 상황에 맞춰 유연하게 실행하는 능력도 갖추게 될 것이다.

그다음 단계는 자율적으로 판단하는 기계끼리 서로 협조해 움직이는 세계다.

사용자의 행동을 예측한 무수히 많은 기계가 힘을 합해 여러 가지 작업을 하는 시대가2030년 전후에 도래할 가능성이 있다.

로봇이 연대해 할 수 있는 작업은 인간의 신체능력으로 가능한 범위를 뛰어넘는 '초인'의 영역에 달할 것으로 보인다.

클라우드 쪽에서는 AI의 지성을 인간의 지성에 얼마나 접근시키느냐가 당면 과제다.

화상이나 음성 등의 인식기능에 이어 자연언어에 의한 대화능력이 발달한다.

특정영역에 국한한 회화능력은 이미 인간에 접근하고 있다.

화제의 범위를 제한하지 않는 일반적인 회화수준도 빠르면 2020년대 전반에는 사람 수준에 달할 것으로 예상된다.

그 다음 단계는 추상적인 사고와 유추, 나아가 자발적인 학습 등을 통해 스스로를 바꾸고 고쳐 성장하는 기능 등을 추구하게 된다.

이런 특성을 갖춘 지성을 빠르면 2020년대 중반께 실현할 수 있을 거라는 예상도 있다.

일본 국내 연구자들이 모여 작년 8월에 발족한 '전뇌(全腦) 아키텍처 이니셔티브'는 빠르면 2025년까지 사람 수준의 지성 실현을 목표로 내걸었다.

클라우드쪽의 AI는 인간에 육박하는 지성을 실현하는 데 그치지 않고 사물인터넷(IoT)용 데이터 분석이나 인공지능훈련을 통해 인공지능용 지식이 갈수록 축적된다.

이런 데이터에 고도의 사고능력을 적용해 인간의 능력이 미치지 못하는 지식이나 해결책을 찾아내는 게 장래의 큰 목표가 될 것이다.

미국 프리퍼드 네트웍스(Preferred Networks) 운영책임자인 오타 노부유키는 "심층학습에 필적하는 획기적인 기술"이라고 할 수 있는 게놈 편집(생물의 유전자 정보를 변화시키는 기술)과의 융합을 그리고 있다.

현재 진척되고 있는 심층학습을 활용한 유전자 분석결과를 토대로 인간이 바라는 여러 가지 특성을 갖춘 생명을 설계하는 것도 가능해질 것으로 보고 있다.

2050년 실현을 목표로 한 담대한 구상도 있다.

소니 컴퓨터사이언스 연구소의 기타노 히로아키소장은 2050년에 노벨상을 탈 만한 과학적 발견을 할 수 있는 능력을 갖춘 인공지능 개발을 목표로 하는 프로젝트를 시작했다.

이런 연구를 가속화하는 원동력의 하나는 풍부한 자금 유입이다.

미국 벤처 스캐너사의 조사에 따르면 전 세계 AI 관련 벤처기업에 대한 투자액은 2014년 약 10억 달러(1조1천700억 원)에서 작년에는 12억 달러(약 1조4천40억 원)로 느는 등 갈수록 크게 증가하고 있다.

(서울연합뉴스) 이해영 기자 lhy5018@yna.co.kr