바둑은 기계가 이길 수 없는 인간의 마지막 자존심의 영역이었다. 이러한 믿음은 구글의 알파고에 의해 무너졌다. 지난해 3월 구글-딥마인드의 ‘알파고’가 상금 100만 달러를 내걸고 이세돌 9단과 5차례 대국을 벌였다.

KT경제경영연구소의 류성일 연구원은 "승리를 믿어 의심치 않았던 인간 대표 이세돌은 4대1로 패배하고 말았다. 이는 바둑계는 물론 인공지능을 연구하는 전문가에게도 충격으로 다가왔다"고 말했다.

3살배기 인공지능이 인류 최고의 지적인 영역에서, 천재로 평가받는 고수를 일방적으로 이긴 것이나 다름없었기 때문이다. 알파고를 계기로 인공지능이 전세계적으로 주목받기 시작됐다.

◇인공지능 시장 전망

알파고의 등장으로 요원할 것만 같았던 인공지능의 시대가 한 발 더 가까워졌다. 이제 우리는 인공지능을 필두로 한 4차 산업혁명의 문턱에 왔다.

학계와 산업계를 비롯하여 국민적 관심도 인공지능에 집중되고 있다.

글로벌 시장 분석기관 트랙티카(Tractica)는 인공지능시장의 매출 규모는 2016년 6.4억 달러에서 10년 후 2025년에는 368억 달러로 성장할 것으로 예측했다.

그 중 누적 매출이 가장 큰 분야는 정적 이미지 인식/분류/테깅으로 총 80억 달러이며, 2위는 알고리즘 트레이딩 분야로 총 75억 달러에 달할 것으로 전망했다.

미국 경제전문지 포브스(Forbes)는 향후 Top 10 인공지능 기술로, 자연어 생성, 음성인식,가상 에이전트, 머신러닝 플랫폼, AI 최적화 하드웨어, 의사결정, 딥러닝 플랫폼, 생체인식,로봇 자동화 프로세스, 텍스트 분석 및 자연어 처리를 제시했다.

조사기관 포레스터리서치는 2017년부터 5년간 일반인들의 삶에 가장 큰 변화를 가져올 5대 혁신 기술 중 하나로 인공지능과 지능형 에이전트를 꼽았다.

◇인공지능의 진화...1세대 단순제어에서 4세대 딥러닝까지

인공지능(AI) 이라는 표현은 1956년 미국 다트머스대학의 컴퓨터 사이언스 워크숍에서 처음 등장했다. 이 때 세계 석학들이 모여 인간처럼 생각하는 기계를‘인공지능’이라 부르기로 했다.

과거 1세대 인공지능은 가전제품에 구현되는 단순한 제어 프로그램수준에 지나지 않았다. 이 기술은 빠짐없이 규칙이 정해져 있어서 그대로 수행되는 구조이므로, 간단한 작업 밖에는 할 수 없었다.

그 후 경로탐색과 DB 서치 등을 활용한 2세대 인공지능이 나왔다. 많은 정보와 규칙을 두꺼운 시나리오 북으로 미리 준비하고 탐색하는 방식으로 전문가 시스템이라고도 한다. 그 후 머신러닝으로 대변되는 3세대 인공지능 시대가 열렸다.

머신러닝이란 전문가 시스템처럼 처음부터 방대한 규칙을 준비하는 대신, 컴퓨터가 스스로 어떤 판별이나 예측 비법을 익히게 하는 것이다.

지금의 4세대 인공지능은 딥러닝으로 대표된다. 딥러닝은 기존 신경망분석(NN)의 발전된 형태로써 더 추상화된 고급 지식을 익힐 수 있다. 3세대의 머신러닝에서는 데이터를 어떻게 추상화해 로직을 찾을 지를 인간이 정해서 알려주어야 했다. 그러나 4세대의 딥러닝에서는 데이터를 변형하고 살피는 인사이트 조차도 기계가 스스로 찾는다.

과거에는 첨단의 인공지능으로 분류되었던 기술과 제품들이 시간이 지나면서 인공지능의 지위를 잃기도 한다. 1980년대는 세탁기에서 세탁물의 무게를 인식하여 세탁조에 담을 물의 양이 조절되거나, 세척과 탈수 코스가 자동으로 수행되는 기술을 인공지능이라고 불렀다. 1997년 인간 체스 1인자를 꺾은 딥블루는 탐색트리로 모든 경우의 수를 검토하여 체스를 뒀다. 지금은 이런 수준 기술을 더 이상 인공지능이라 부르지 않는다.

마찬가지로 지금 최고의 인공지능 방법으로 부상한 딥러닝도 언젠가는 마치 PC에서 문서를 작성하는 행위처럼 당연하고 일상적인 일로 치부되는 시대가 올지 모른다.

자료참조 ; KT경제경영연구소

             Tractica 2016 보고서

              마쓰오 유타카 '인공지능과 딥러닝'