인공지능이라는 단어가 탄생한 건 무려 60년 전인 1955년 8월 31일이다. 존 매카시가 전자두뇌를 개발하기 위해 제안한 연구 계획에 처음 등장한 것. 인공지능은 이후 수십 년 동안 SF 영화 속에서나 존재하는 허구 같은 존재였다.

하지만 최근 들어 폭발적인 진화가 거듭되면서 인공지능은 더 이상 허구 속 존재가 아니다. 빠른 진화를 이끈 요소 가운데 하나는 바로 딥러닝이다. 보통 기술 혁신은 오랜 연구의 결과다. 인공신경망 권위자 가운데 1명인 제프 힌튼은 1980년대 몇 가지 주목할 만한 통찰력을 보였다. 하지만 당시까지만 해도 컴퓨터 처리속도가 지금처럼 빠르지 않았던 탓에 이런 통찰력을 구체화할 수 없었다.

힌튼은 1980년대부터 20년 동안 인공신경망 관련 연구를 계속해왔다. 결국 2009년 오랜 통찰력을 바탕으로 개발한 첨단 음성인식 기술을 발표했다. 여기에는 컴퓨터를 동시에 여러 대 작동시키거나 컴퓨터 대당 처리 속도 향상, 딥러닝 기술이 실제로 사용할 수 있을 만한 수준이 된 것이 작용한 것이다. 구글은 그의 방식을 채택해 구글 음성 인식 앱에서 발생하는 오류를 25% 줄였다고 한다.

인공지능은 꾸준히 진화하고 있다. 58개 언어를 지원하는 음성 인식은 인공지능 기초 연구를 새로운 분야에 집중시킨 시스템이다. 구글 에릭 슈미트 회장에 따르면 구글은 매년 대학에서 재능 있는 연구자를 채용한다. 또 인공지능 발전을 위해서는 외부로부터의 접근도 필요한 만큼 다양한 데이터를 공개하기도 한다.





에릭 슈미트 회장은 앞으로 조화로운 인공지능 연구가 필요하다면서 차세대 소프트웨어 딥러닝은 단순한 기능 하나의 성능을 몇 퍼센트나 끌어올리느냐의 문제가 될 수 있다고 말한다. 예를 들어 수십 년 전에 디지털 음악 서비스를 시작했지만 그 중에서 사용자가 새로운 음악을 찾기 위해 써왔던 기능이나 서비스를 더 영리하게 진화시키는 것이다. 사용자가 어떤 음악을 우너하는지, 어떤 장르 음악을 선호하는지, 상황에 맞게 자동으로 맞는 음악을 선곡하는 식으로 발전하는 식이다.

마찬가지로 인공지능은 장기적으로 기능성을 넓혀갈 수 있다. 한정된 예산으로 아이 2명을 데리고 며칠 동안 여행을 간다면 최고의 계획을 세워주거나 이메일이나 SNS 등을 바탕으로 한 일정에 이르기까지 현명한 필터 역할을 해줄 수 있다. 그 뿐 아니라 유전자와 에너지, 기후 등 방대한 데이터를 처리해야 하는 과학자에게 도움을 주는 시스템 등 현실의 요구를 최우선으로 해결할 수 있어야 한다는 얘기다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.

이석원 기자  lswcap@techholic.co.kr

<저작권자 © 테크홀릭, 무단 전재 및 재배포 금지>