[뉴스투데이=주재욱 서울연구원 연구위원] 과거에 AI(인공지능)는 두 번의 겨울이 있었다고 알려져 있다.

 

새로운 기술이 개발되고 가능성이 열리면서 대중의 관심과 연구비 지원이 몰리다가, 시간이 지나 연구 성과가 기대에 못 미치면 열기가 사그라지는 일이 반복되었다는 뜻이다.

 

어떤 기술이든 발전 과정에서 도약과 정체의 시기가 있기 마련이지만 AI만큼 극적인 부침을 겪는 기술은 없는 것 같다.

 

이제 내년이면 세 번째 AI 붐이 시작된 지 10년이 된다. 이 시점에서 중요한 질문 하나가 떠오른다.

 

AI의 세 번째 겨울은 과연 언제 올 것인가?

 

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• AI가 사람을 흉내 내는 이유

 

 

컴퓨터는 이미 오래전에 특정 분야에서 인간의 능력을 까마득히 앞질렀다. 계산의 속도, 정확성, 그리고 기억력이 그것이다. 잘 만든 알고리즘이 있으면 이 능력들만 잘 활용해도 컴퓨터는 어마어마한 일들을 할 수 있다.

 

근데 사람은 누구나 사진을 보고 ‘이건 고양이, 저건 개’라고 단번에 맞출 수 있다. 요즘의 AI가 하는 일이 뭐냐 하면 사람 흉내를 내는 것이다.

 

혁신적인 기술로 찬사를 받고 있지만 그런 최신 AI도 사람만큼 고양이를 알아볼 수 있으려면 가엾게도 대략 6만 장 이상의 그림을 봐야 한다.

 

컴퓨터는 그냥 컴퓨터가 원래 잘하는 일만 하면 안되는 것일까?

 

만약 이 질문이 궁금하다면 애초에 인공지능 연구를 왜 하는지를 생각해 볼 필요가 있다. 단지 성능 좋은 컴퓨터를 원한다면 마이크로 칩을 개발하면 되고, 컴퓨터가 할 수 있는 일을 늘리려면 프로그램을 개발하면 된다.

 

하지만 아무리 좋은 컴퓨터를 만들어도 컴퓨터는 사람과 달리 스스로 발전하지 못한다. 컴퓨터가 스스로 발전할 수 있게 하려면 어떻게 해야 하는지는 아직 모른다.

 

그래서 학자들은 사람의 뇌가 작동하는 방식을 본뜬 컴퓨터를 만들 수 있다면 가능성이 생기지 않겠느냐고 생각하기 시작했다.

 

문제는 뇌의 작동원리도 아직 모른다는 것이다. 일단 지금까지 우리가 알 수 있는 지식만으로 인공 뇌를 구현하고, 그것을 통해 뇌의 진짜 작동원리를 규명하고자 만든 것이 지금 우리가 접하고 있는 인공신경망이다.

 

즉 인공지능 연구의 목적은 사람 뇌를 이해하는 것이다.

 

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• AI, 기술 성과와 상관없이 겨울 올 수도

 

 

아이러니하게도 인공지능의 세 번째 붐이 시작된 2012년을 계기로 인공지능 연구는 원래의 동기에서 멀어져 가고 있다.

 

딥러닝은 획기적 기술로 복잡한 문제에 대한 해결 능력을 꾸준히 향상시키며 각광 받기 시작했는데, 이후 딥러닝 연구는 분류나 회귀 문제에서 성능 향상을 위한 알고리즘 개발에 집중하기 시작했고 그럴수록 인공신경망은 사람의 뇌와는 점점 다른 모습으로 변해가고 있다.

 

지난 50여 년간 AI는 꾸준히 발전했지만 그래도 겨울은 두 번이나 왔으며, 겨울이 온 이유가 학문적 좌절에서 비롯된 것이 아니라는 데 주목할 필요가 있다.

 

지금의 딥러닝 AI는 당분간은 계속 발전을 이루겠지만 딥러닝이 잘할 수 있는 분야는 정해져 있고, 시간이 지나면 그 한계도 점점 명확해질 것이다.

 

그 한계를 대중들이 인식하기 시작할 때 우리는 세 번째 겨울을 볼 수도 있다. 하지만 과거와는 상황이 다를 것이다.

 

딥러닝은 이미 우리에게 너무나 많은 결실을 가져다주었으며, 미래에 딥러닝을 대신할 또 다른 AI는 겨울이 오기 전에 등장할 수도 있으니까.

 

 

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