인공지능의 발전과 개발현황 및 알파고의 등장 그리고 딥러닝과 인공지능이 가져올 인간생활의 변화

Ⅰ. 들어가며
얼마 전 세계 최고의 바둑 기사 중 한 명인 이세돌 9단이 인공지능 알파고에 충격적인 패배를 당했다. 지금까지 바둑은 너무 많은 변수 때문에 인공지능이 인간을 따라잡을 수 없을 것이라는 평가가 우세했던 종목이다. 그런데 이번 대국에서 알파고는 세계 최강자 이세돌 9단을 이긴 것이다. 이 사실에 딥마인드의 개발자조차 충격을 받은 듯하다. 알파고를 통해 세계에 드러난 인공지능에 대해, 인간은 두려움을 가질 수밖에 없다. 인간은 알파고왿� 이세돌의 대국을 바라보며 인공지능에 갖는 깊은 두려움의 실체를 목격하였다. 그것은 바로 세계 최고의 바둑 고수들이 알파고의 수를 예측하지 못했다는 것에 있다.
알파고왿� 같은 인공지능, 또는 ‘생각하는 기계’(Thinking Machine)의 등장과 본격적 활용으로 미래 인류의 경제적 삶은 여러 가지 측면에서 지금과는 매우 다른 모습을 하게 될 것이다. 18세기 후반 산업혁명의 시발점이 된 증기기관의 발명이 이후 200여년 동안 세계 곳곳에서 생산과 분배, 소득수준에 지대한 영향을 주었고, 나아가 정치, 사회, 문화 전반을 뒤흔들었던 것처럼, 21세기 인공지능의 발전은 수만년 인류 문명사에 또 한 번의 대도약을 가능케 할 열쇠가 될 것으로 보인다.

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1. 딥러닝(Deep Learning)의 개념
친구들과 대화를 한다고 치자. 어떤 말에 반응해야 하는 지, 어떤 말을 무시해야 하는 지에 대해 사람들은 특별한 주의를 기울이지 않는다. 그것은 너무도 자연스러운 것이기 때문이다. 하지만 이 과정을 컴퓨터에게 가르쳐야 한다면 이야기가 달라진다. 여러 친구들 중 어떤 친구의 이야기를 들어야할까? 주목해야 할 대상을 찾는 데도 목소리의 크기, 속도, 높낮이, 시선, 제스처 등 고려해야 할 변수는 엄청나게 많고 이를 명확하게 수치화하는 것도 쉽지 않다.
이 같은 문제점을 사람이 학습하는 방식을 접목해 해결하려는 시도가 바로 머신러닝(machine learning)이다. 머신러닝은 결정 트리, 클러스터링, 베이지안 네트워크, 연관 규칙, 귀납적 논리 계획법, 유전 알고리즘 등 다양한 방식이 개발돼 왔다.