인공지능 (AI)의 세상과 이를 위해서 뛰는 구글

커리어 중심의 SNS인 린키드인 (LinkedIn)의 최근 조사에 따르면 미국에서 구직인들이 가장 선호하는 기업은 구글이라고

한다. 그 이유로 직원들의 기회 충만, 자원 풍부, 너무 내몰지 않은 분위기를 꼽았다. 직원 72,000 명의 구글은 모회사인

알파벳 (Alphabet Inc.) 아래서 광고와 최고의 검색 엔진으로 엄청난 수입을 올리고 있다. 하지만 인공지능

(artificial intelligence) 중심 회사로 변모를 꾀하고 있다. 인공지능은 테크노로지 혁신의 일부가 아니라 컴퓨타 플랫트폼을

통째로 새롭게 바꿀 분야이므로 앞서 가는 것이 중요하기 때문이다.

  

북가주 Mountain View 에 위치한 Googleplex 구글 본부 빌딩들이다.

구글의 목표는 '인류와 문명을 위해서 새로운 비젼을 세우고 세상을 바꾸는 것이다'라고 한다.

사람들은 테크노로지의 발전을 두 가지 측면에서 이야기한다.

하나는 오랜 시일에 걸쳐서 점진적으로 발전해서 놀라운 기능을 갖게 되는 것이고, 두번째는 아이디어는 있지만 아직은

출시될 준비가 않된 미래지향적 신기술을 말한다. 두번째의 테크노로지 발전이 제 4차 산업 혁명의 기대치를 높이고 있다.

이는 기존 산업의 패러다임을 바꾸고, 엄청난 이익을 창출할 것이며, 놀라운 새 기업을 탄생하게 할 것이다. 이런 가능성을

열어줄 열쇠들 중의 하나가 인공지능 연구다. 현재 미국서는 구글, 아마존, 애플, 페이스북, 인텔, 그리고 마이크로소프트

회사들이 앞을 다투어 인공지능 연구 개발에 공들이고 있다. 미래는 인공지능의 세상이라고 해도 과언이 아닌 듯하다.

이 포스팅서 구글을 예로 들면서 인공지능망 (artificial neural network)을 이용하는 인공지능이 무엇인지 알아보고 싶다. 

                                                  2017년 구글 연례 컨퍼런스에서 구글의 비전을 말하는 최고경영자인 Sunda Pichai의 모습이다

작년의 I/O (input and output 의 줄임 표현) 구글 연례개발자회의에서 최고 운영자인 '순다 피차이'는 구글의 비젼을 

'A- I - first' (인공지능의 우선)로 표현했다. 모든 제품에 인공지능을 접목하는 회사로 탈바꿈하겠다는 의지다. 

목표는 구글 기기(device)들을 다양한 서비스 기능과 융합하는 것이다. 이를 위한 도구가 스마트폰, 기계 학습

(machine learning), 그리고 인공지능이다.

'알파고'라는 바둑 기사 AI는 세계 최고의 기사들을 차례로 물리쳐서 경이와 감탄을 받고있다. 모두 인공지능 기술 덕이다.

구글은 인공지능 연구를 위해서 2011년에 'Brain' 이라는 연구소를 설립했다. 즉, '브레인'은 인공지능의 관념을 현실화하기

위해서 투자 설립된 상업적인 사설 연구소다. 처음 시작은 미미했지만 지금은 연구원이 100명이 넘으며 구글서 가장

자율적이며 제일 큰 선망의 대상이다. 알파고를 개발한 'DeepMind' 회사는 2014년 알파벳에 인수되어서 구글 처럼

자회사가 되었다. 인공지능을 연마시키는 방법인 기계 학습을 더 깊이 연구하기 위한 투자였다.

  

            'Brain' 연구소 직원들 모습이다. 이들은 구글 번역기에 인공지능을 접목하기 위해서 혼신을 다했다.

이제 모든 구글 제품에는 인공지능이 사용된다. 'Brain' 연구소 덕분에 2011년 이래로 제품들의 성능이 크게 향상되었다.

특히 일년 미만 전부터 제품들의 본격적인 개조를 단행했고 그 결과는 놀랍다는 평가를 받고있다. 2016년 11월에는

소리소문 없이 구글의 번역 기능이 갑자기 놀랍도록 향상되어서 트위터를 매개체로 큰 화제거리가 되었다. 올해 2017년

5월 17일 'I/O 컨퍼런스'에서는 Google Lenz 를 발표했다. 카메라로 알고싶은 대상을 비추면 물건이나 상점을 자동

검색해서 알려준다. 외국어를 비추면 번역을 해주며, 와이파이 공유기에 대면 알아서 와이파이 이름과 비밀번호를 알아내

사용할 수 있게 한다. 구글렌즈는 인공지능 기술이 총망라된 작품이라고 한다. 

이 외에도 실내용 GPS 라고 할 수 있는 VPS (Visual Positioning Service) 를 증강현상 (AR)을 이용해서 출시했다. 이는

이미지 인식 기능의 소프트웨어가 인공지능과 만나서 시각 기반의 커퓨타 기능을 하는 것이다. 넓은 매장에서 원하는

상품이 비치된 선반까지 길안내를 해준다. 이 외에도 구글 포토 (Google Photo)에는 얼굴 인식 인공지능이,

디지탈 비서라고 불리는 구글 어씨스턴트(google Assistant)에는 음성 인식 인공지능이 활약하고 있다.

  

                          눈으로 하는 인식과 입으로 행하는 음성이 인공지능 발전으로 아주 중요해졌다

구글은 인공지능을 제품에 단순 적용하는 것을 넘어서 인공지능이 새로운 다른 인공지능을 창조하게 하려한다.

인공지능이란 말은1956년 미국 다트모스 대학에서 처음 나왔다. 그 후로 인공지능이라는 말은 오랫동안 혼동과 논란의

대상이었다. 인간이 할 수 있는 것들과 못하는 것들을 로봇처럼 명령을 받고는 가장 효율적으로 만족시킨다. 이제 AI는

명령을 단순 실행하는 단층적인 지능 능력을 초월해서 명령의 제반적 상황을 총체적으로 분석 판단해서 함축적이며

추론적인 결론을 내리는 다층적인 지능으로 발전하고 있다. 이를 구글의 최고경영자 '수다 피차이'는 'artificial general

intelligence'라고 표현했다. 다시 말해서 일상적인 상황에 맞출 수 있는 보편적이면서도 만능적인 인공지능을 꿈꾼다.

이렇게 복잡하고 다원적이며 심층적인 능력을 가진 인공지능은 인간의 두뇌의 모방에서 시작되었다.

인간 두뇌에는 뉴런 (neuron)이라는 신경 세포들이 있는데, 뉴런은 다른 신경 세포들이나 근육에 정보를 전하는 역할을

한다. 사람은 뉴런의 복잡한 연결망 덕분에 적응력이 뛰어나다. 우선 뉴런을 모방한 전자기기를 만들었다. 인공 뉴런은

진짜 뉴런처럼 학습하고 경험을 축척하면 뉴런들을 연결하는 시냅스 (synapse, 뉴런 연접부분)가 강해진다.

뉴런과 시냅스를 많이 모아서 만든 것이 인공 신경망 (artificial neural network)이다. 인공신경망은 아주 복잡한

수학 시스템인데 데이타 분석 방법으로 받은 명령을 구현한다. 예를 들면. 고양이를 알아보기 위해서는 수백만장의 고양이

사진을 보고 수없는 시도와 실패를 반복하면서 패턴을 만드는 학습을 통해 고양이를 인식할 수 있는 능력을 얻는다. 즉,

미리 설치된 프로그램이 없어도 입력된 빅데이타를 바탕으로 자기 자신을 학습한다. 이러한 인공 신경망을 이용하는 모델이

바로 인공지능인 셈이다.

인공신경망이란 말은 1950년대에 코넬대학의 심리학자인 Frank Rosenblatt 이 처음 사용했다.

인공신경망은 시도와 실패를 통해서 인간의 융통성을 조금씩 배운다. 요즈음은 deep neural network(심층 인공신경망)

이라고 해서 겹겹의 층으로 복잡하게 만든다. 한개의 뉴런에10,000 개의 뉴런을 연결하며, 시냅스인 신경접합부분의 수가

100조 ~ 1000 조이다. 그러므로 이런 인공신경망을 만드는 것 자체가 무척 어렵다. 그래서 인공지능이 다른 인공지능을

만들도록 훈련시킨다. 이 기능은 Deep Learning (심층적 학습)을 통해서 가능하다. 이를 위해서는 빅데이타 처리 속도를

크게 높이는 고강도의 칩이 필요하다. 우리가 쓰는 개인 컴퓨타에는 CPU 란 칩이 들어있다. 게임 소프트웨어와 그래픽

디자인을 위해서는 더 빠른 GPU 칩이 쓰인다. 현재 개발업자들과 기업들은 인공지능 연구와 서비스를 위해서 GPU 칩을

이용하고 있다. 그러나 구글은 자사 기기에 인공기능을 접목하기 위해서 엄청난 속도의 TPU 칩을 고안했다. 그리고

인공신경망의 다른 인공신경망 학습과 실행 목적으로는 TPU 2.0 를 만들었다.

  

     TPU 2.0 칩을 보드에 연결하고 이런 보드 64개를 함께 묶어 TPU pod 로 명명해서 구글 데이타 센타에 저장되었다

구글은 이 칩을 판매하지 않는다고 한다. 구글의 데이타 센타 (data center hardware)에 저장된 수천개의 칩들은 10여년에

걸쳐서 구축된 cloud service (원격서버 임대)에 저장되어서 누구나 인터넷으로 공짜로 접근하고 이용할 수 있다. 그러나

조건이 있다. 자신의 연구 결과를 공개해서 세상과 공유해야한다. 함께 인공지능 연구와 발전을 도모하자는 뜻이다. 

특이한 점은 이런 계획들이 정부나 공공기관에 의해서가 아니고 다양한  IT 사기업들 중심으로 전개되고 있다는 사실이다.

이는 빠른 성장을 가져오지만 이익에 따라서 의도와 동기가 변하는 위험성이 있다. 아직은 이 모든 일들을 사람이 하기

때문에 STEM 과목을 전공한 유능한 대학원 졸업생들의 주가는 나날이 상승하고 있다. 특히 페이스북의 마커 주커버거가 

직접 챙기는 전화는 유명하다고 한다. 

반면에 중국은 정부 주도로 인공지능 연구와 개발에 천문학적인 자금을 붓고있다. 중국에서는 현재 바이두 기업이 선두를

달리고 있다고 한다. 외국의 인재를 끌어들이기 위해서 최신식 연구소와 10배 이상 되는 월급을 지불한다. '알파고' 대전

이후로 투자에 봇물이 터졌다고 한다. 그리곤 환경, 의료, 교통, 범죄, 드론, 등등 적용하지 않는 분야가 거의 없을 정도라고

한다. 아마도 국민을 옥죄는 감시망도 더 강해질 전망이다. 하지만 그 발전 또한 놀라울 것이다.

우리는 AI가 많은 분야에서 활발하게 활동할 미래의 세상에 대해서 이것저것 예측하고 상상한다.

미래는 공상과학의 현실화 마당이다. 상상도 못하는 부가가치도 드러날 것이다. 사람과 기계가 함께 일하고 기계의 머리

속에는 실험실에서 배양된 사람의 뉴런이 들어갈 수도 있겠다. 데이타 분석으로 미묘한 사안들을 쉽게 결정할 수도 있겠다.

이미지 인식 덕분에 테러리스트를 빨리 체포할 수도 있을 것이다. 미세먼지의 발생과 오염지역을 정확히 예보할 수 있어서

건강 유지에 도움이 될 것이다. 하지만 기계가 사람의 마음을 읽고 우리를 위험에 빠뜨릴 수도 있을 것이다. 인간이 자기

꾀에 넘어갈 지도 모른다. 무엇보다도 일자리의 감소가 최악의 문제로 거론된다. 20년 안으로 영국에서는 48%의 일자리가,

미국에서는 7,600 만개의 일자리가 사라질거라는 예측도 한다. 

피할 수 없는 인공지능 본격화의 세상을 준비하고 살아가려면 젊은 세대들은 여러개의 직업을 각오하고 지속적인 교육과

열린 마음을 가져야할 듯하다.