빅데이터는 어떻게 인공지능이 됐나

1950년대부터 시작된 인공지능 기술 개발은 발전과 침체기를 반복하면서 알고리즘과 컴퓨팅 파워의 성장과 더불어 꾸준히 발전해왔다. 여기에 지난 2011년 IBM의 슈퍼컴퓨터 왓슨이 제퍼디 퀴즈쇼에 승리했으며, 2012년 구글이 딥러닝 기술을 통해 자율 학습(Unsupervised Learning)으로 고양이 인식에 성공해 기대감을 높였다. 

특히 구글은 최근 딥마인드 ‘알파고’를 통해 바둑으로 인공지능의 발전에 또 다른 한 획을 긋고 있다. 절대 컴퓨터가 넘볼 수 없었던 ‘바둑’이라는 게임에서 인간에게 도전장을 던졌다. 구글은 9일부터 총 5번에 걸쳐 이세돌 9단과 대국을 진행한다. 

에릭 슈미트 알파벳(구글 지주사) 회장은 8일 서울 종로 포시즌스호텔에서 열린 ‘구글 딥마인드 챌린지 매치’ 기자간담회에서 “지난 30년간 인공지능은 혹한기였으나 최근 10년 동안엔 많은 발전이 있었다”고 말했다. 

이처럼 인공지능이 발전할 수 있었던 것은 새로운 알고리즘과 더욱 빠르고 우수해진 컴퓨팅 파워, 그리고 무엇보다도 엄청나게 증가한 데이터(빅데이터) 때문이다. 

알파고의 지능을 구현하는 첨단 기술 중 그 중심은 딥 러닝이다. 딥러닝은 사물이나 데이터를 군집화(Clustering)하거나 분류(Classification)하는데 사용되는 일종의 기술적인 방법론으로 심층신경망(Deep Neural Network, DNN)을 활용한 기계학습을 말한다. 

여기에 딥러닝이 발전할 수 있게 된 데에는 알고리즘의 진화와 사전 학습을 할 수 있는 충분한 데이터 확보에 기인한다. 

알파고의 경우, 딥 러닝 알고리즘을 바탕으로 3000만건이 넘는 프로기사들의 대국 정보를 스스로 학습해 최선의 수를 터득했다. 또 막대한 양의 데이터를 처리하기 위해 네트워크로 구성된 분산시스템을 통해 다수의 CPU와 GPU를 활용한다. 알려진 바로는 1202개의 CPU와 176개의 GPU가 사용됐다.

IBM의 왓슨도 빅데이터와 컴퓨팅 파워에 의존하고 있다. 지난 2011년 제퍼디 쇼에서 우승할 수 있었던 것은 논문, 백과사전, 성경, 소설 등 약 100만 권 이상의 책을 지식 베이스로 구축하고 종합 분석에 활용했다. 여기에 사용된 컴퓨터는 IBM 파워 750시스템 90대, 2880코어 규모의 시스템이 사용됐다. 

과거 하둡 기업인 호튼웍스는 자사 블로그를 통해 대규모 데이터 분석을 통해 사람과 비슷한 생각을 하는 인공지능을 완성하는 것이 빅데이터의 미래라며 방대한 데이터 수집을 아파치 하둡 같은 데이터 분석 기술이 발전하면서 인공지능 시대가 곧 열릴 것이라고 전망하기도 했다. 

민옥기 한국전자통신연구원 SW콘텐츠연구소 실장은 “딥 러닝은 결국 데이터가 관건”이라며 “데이터가 충분하지 않으면 딥러닝 기술은 심플 모델보다 결과가 좋지 않을 수 있다”고 말했다.   

그렇다면 세간의 화제가 되고 있는 알파고와 이세돌 9단의 대결은 데이터를 많이 쌓은 알파고의 승리가 가능할까? 이에 대한 의견은 분분한 상태다. 

우선 알파고는 정책망과 가치망이라는 두 가지 신경망을 이용한다. 이를 통해 데이터를 분석하고 판별해 인간의 직관 영역을 흉내 낼 수 있다. 데미스 하사비스 구글 딥마인드 대표는 “알파고는 스스로 학습을 통해 판단하고 최적의 수를 둔다”며 “인간의 판단력과 직관력까지 모방할 수 있다”고 강조했다.  

이에 이세돌 9단은 “인간의 직관을 컴퓨터가 따라오기는 아직 어려울 것이기에 승리는 자신 있다”며 “다만 알고리즘을 정확히 알기 전에는 5:0 승리는 아닐 수도 있다”고 말했다. 

에릭 슈미트 회장은 “알파고와 이세돌 9단의 대결은 누가 이기든 결과에 상관없이 인류의 큰 승리가 될 것”이라고 설명했다.