"인공지능(AI)이 뭔지 설명할 수 있으세요?"

인공지능(AI)이라는 말, 많이 듣고, 또 쓰기도 하잖아요. 근데 여러분 혹시 AI가 진짜 뭔지 설명할 수 있으세요?

최근 유튜브를 비롯해서 방송이나 신문에서 AI라는 말, 정말 많이 쓰잖아요. 또 AI로 사진을 만들고 영상도 편집하고 챗GPT로 과제도 하는 시대가 됐구요. 이렇게 AI 기술이 급속도로 발전하니까 몇 년 전부터 AI가 인간의 일자리를 뺐을 거라는 말까지 나왔습니다. 

AI가 인공지능이라는 건 알겠는데, AI가 뭐냐고 물었을 때 여러분은 어떻게 대답하시겠어요? 아마 명료하게 설명하기 힘드실 거에요. 어떤 분들은 AI는 로봇아냐? 알파고잖아 라고 하시기도 하구요. 심지어 조류독감 AI를 말하시는 분도 있었습니다. 

그래서 AI가 어떤 건지, 언제부터 인류와 함께 해 왔는지 빠르고 간략하게 말씀해 드리겠습니다. 일단 AI라는 말은 60년 전부터 쓰이던 말이구요. 컴퓨터라는 게 처음 등장할 때부터 쓰던 용어인데, 우리가 곁에 있으면서도 몰랐던 말이라고 볼 수 있죠.

AI는 인간의 능력을 인공적으로 구현한다는 건데, 인간의 뇌 안에는 뇌세포가 있잖아요. 1000억 개의 뇌세포를 이어주는 게 시냅스인데 이게 생각을 서로 이어주는 기능을 하는 겁니다. 인공지능은 머릿속에 세포 대신 0과 1로 된 계산 공식이 잔뜩 들어 있고요. 

그걸 알고리즘이라고 부르는 겁니다. 쉽게 말해서 알고리즘은 결과물을 내기까지 정해진 절차에 따라 명령을 수행하는데, 입력에 따른 결과를 효과적으로 도출한다면 그건 알고리즘이라고 부를 수 있는 거에요. 결과를 내놓으려면 사람이 학교에서 공부를 하는 것처럼 인공지능도 공부를 해야 되는데, 이때 필요한 게 데이터가 되는 겁니다. 

AI와 대화을 해보시면 한번씩 그럴때 있잖아요. 뜬금 없는 대답을 한다거나, 회피하거나, 그건 데이터가 완전하지 못해서 대답을 못하는 거에요. 그러니까 AI의 교재가 데이터가 되는 거죠. 교재도 어떤 교재로 배우느냐가 중요한데, 좋은 교재를 만드는 작업을 데이터 라벨링이라고 합니다. 

데이터에 라벨을 붙이는 건데, 차량이면 차량, 신호등이면 신호등이라고 라벨을 붙여서 AI에게 제대로된 교재를 제공하는 거죠. 이렇게 보면 AI라는 개념은 알 것 같은데 '딥러닝', '머신러닝' 이야기가 나오니까 머리가 다시 아프기 시작하실 거에요.

딥러닝을 아신다면 인공지능을 제대로 설명하실 수 있을 겁니다. AI는 인간이 알려준 정보만 외우고 다닌다라고 생각할 수 있어요. 앞서 데이터를 학습한다고 하는 것처럼요. 그런데 무턱대고 외우는 수준에서 이제는 혼자서 공부하는 단계에 이르렀습니다.

그게 딥러닝이에요. 앞선 영상에서 소개했던 얀 르쿤과 요수아 벤지오, 제프리 힌튼 등이 딥 러닝을 만든 아버지들이라고 볼 수 있어요. 그러면 이세돌 9단을 꺾은 알파고는 어느 정도 수준의 기술일까요. 알파고는 딥러닝보다 더 고도화된 기술로 만들어졌어요.

그게 머신러닝으로 부르는 개념인데 바둑으로 예를 들면 복기를 하잖아요. 피드백과 교정의 과정을 거치고 성장하는 거죠. AI에게는 누가 이기고 지고는 중요한 게 아니에요. 혼자서 복기하는 과정에서 최적의 수를 찾아내는 과정이중요한거죠. 그 과정을 거쳐 똑똑해지는 거니까요. 

이래도 잘 모르겠다 싶은 분들도 계실 것 같은데, 한 가지만 기억하시면 될 것 같습니다. 정말 쉽게 말해서 세탁기에 옷이나 양말 등을 잔뜩 넣고 작동 버튼을 누르면 세탁기가 알아서 물 높이를 조정하잖아요. 센서를 통해 전달된 데이터를 기반으로 AI가 판단하는 겁니다. 인간처럼 말이죠. 

짧게 요약해드릴게요. 자율주행을 하는 자동차가 사람을 발견했을 때 라이다 등 센서로 거리를 측정하는데 멈출지 속도를 줄일 지 결정해야 하잖아요. 인간 대신 판단해주는 게 인공지능이다라고 생각하시면 됩니다. 

AI가 대화의 화두로 올랐을 때 한 마디 정도는 하실 수 있겠죠?