[KOSEN 동향] 지능을 입증해야 하는 AI

지능을 입증해야 하는 AI

Don’t be fooled: AI-powered tech still needs to prove its intelligence


올해 CES의 가장 뜨거운 화제는 바로 인공지능(AI)이었다. 하지만 AI는 정확하지 않다.


AI는 수많은 최신 기기의 마케팅 용어가 되고 있는데, 삼성은 인공지능으로 화질을 개선한 8K 대형 TV를 선보였다. 소니는 더 많은 인공지능을 탑재한 새로운 버전의 로봇개 아이보(Aibo)를 내놓았다. 트레블메이트(Travelmate)의 로봇 가방은 인공지능으로 어디든지 주인을 따라간다. 쾰러(Kohler)는 아마존의 알렉사를 탑재한 화장실 누미(Numi)를 발표했지만 아마도 소비자들은 자신의 데이터에 대한 심층 분석을 원하지는 않을 것으로 보인다.


마케팅 용어만 들으면 무언가 핵심 요소가 들어 있는 것처럼 보인다. 기술 업계에서 이런 종류의 스마트 기술로 전체 제품 카테고리가 생기고 변화하는 매우 흥미로운 시대가 열리고 있다. 정확한 음성 인식 능력을 갖춘 아마존의 알렉사 같은 제품은 10년 전만 해도 공상과학 영역 외에서는 거의 상상하기 힘든 것이다. 사진에서 사물을 골라내는 구글의 능력도 사람을 동원해서 이미지에 메타태그를 달던 기업에는 요술 같은 것이다. 이 모든 것에도 불구하고 AI를 혁명이라고 부를 수 있는 것일까? 그 이유는 아직 이 기술들이 전혀 지능적이지 않기 때문이다.


AI 허상과 실상 구분하기


이것은 기본적으로 정의와 관련된 문제다. 어떤 이유에서인지 업계는 실제로 머신러닝(ML)을 뜻하는 경우 AI라는 용어를 사용하려고 한다. 하지만 머신러닝은 본질적으로 시행착오를 통해 이산적인 질문에 매우 정확한 답을 예측할 수 있는 모델을 구축하는 것을 뜻하는 훨씬 더 좁은 정의를 나타낸다.


이미지 인식을 예를 들면, 고양이와 개를 구분하는 시스템을 구축한다고 할 때 해야 할 일은 머신러닝 모델에 충분한 고양이 사진을 보여주고 고양임을 가르친 다음 충분한 개 사진을 보여주고 개라는 것을 가르치는 것이다. 충분한 학습을 거친 후 레이블을 지정하지 않은 이미지를 보여주면 머신러닝 모델은 매우 정확한 확률로 두 동물을 예측할 수 있다.


문제는 이런 결과가 매우 인상적이라고 해도 매우 최근 들어서야 연산 능력이 저렴한 수준에서 가능해진 다음에야 얻은 결과라는 점에서 실제 지능이라고 할 수 있냐는 것이다.


인간의 지능은 여러 가지 종류가 있고 더 광범위한 정의를 가지고 있다. 우리는 인공지능보다 더 많은 것을 할 수 있다. 더 좋은 예는 인공지능의 발전을 평가하기 위한 벤치마킹인 AI 인덱스에서 찾을 수 있다. AI 인덱스는 2017년 보고서에서 한자를 읽을 수 있는 사람은 중국어를 이해하고 그 문화는 물론 중식당에서 맛있는 음식을 추천할 수 있을 가능성이 높지만, 인공지능은 이 모든 것을 별도로 처리하는 서로 다른 시스템이 있어야 한다고 기술했다.


다시 말하자면, 우리는 아직 일반화된 인공지능 같은 분야에서는 한 참 뒤처져 있다는 것이다. 게다가 그런 일을 수행하는 것 외에도 왜 그 일을 하는지 스스로 생각하는 지능은 훨씬 더 멀리 떨어져 있다. 그럼 이처럼 현재 기술에 분명한 한계가 있음에도 왜 전체 산업계가 AI에 집착하는 것일까? 왜 갑자기 이렇게 중요해졌을까? 왜 모든 기술 스타트업이 주요 전시회에서 AI 기술을 내세우는 것일까?


아마도 그 이유는 AI에 몰리는 자금 때문일 것이다. 2013년부터 증가하기 시작한 AI 스타트업에 대한 투자가 거의 30억 달러에 달하고 있다. 하지만 이것도 왜 AI라는 용어를 잘못 사용하고 있는지 설명하지는 못한다. 왜 우리는 머신러닝이라고 하지 않고 AI라고 부르는 것일까? 아마도 AI가 훨씬 매력적으로 들리기 때문일 것이다. 우리는 좀 더 일반적인 인간의 지능에 근접한 것을 AI라고 불러야 할 것이지만 그런 AI가 등장하려면 아직 더 시간이 걸릴 것이다.


관련연구자:

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본문키워드(한글): 인공지능, 머신러닝

본문키워드(영문): AI, machine learning

국가: 미국

원문출판일: 2018-01-20

출처: http://www.techradar.com/news/dont-be-fooled-ai-powered-tech-still-needs-to-prove-its-intelligence