이세돌 VS 알파고 CPU 1202개, GPU 176개…“인공지능 이제 시작일 뿐”

“인류의 충격이다” “조만간 영화 터미네이터처럼 되는 것은 아니야?” “우울하다” “기계가 인간을 꺽다니?”

구글 알파고(AlphaGo)가 이세돌 9단을 1국에서 승리한 이후 반응이다. 하루 종일 구글 알파고와 이세돌 9단의 세기의 대결 결과에 대한 이야기로 떠들썩했다. 

9일 서울 광화문 포시즌즈 호텔에서 열린 구글 딥마인드 챌린지 매치 첫 번째 게임에서 바둑 컴퓨터 프로그램 ‘알파고'가 지난 10년 간 최고의 바둑 기사로 꼽혀온 이세돌 9단을 상대로 186수만에 불계승을 거두었다. 

대국 현장은 한쪽에 이세돌 9단이, 반대쪽은 인공지능 바둑 프로그램인 알파고가 대결을 펼쳤다. 알파고는 구글이 2014년에 인수한 영국의 딥마인드(DeepMind)가 개발한 인공지능 바둑 프로그램으로 소재지는 영국으로 미국에 있는 구글 클라우드를 통해 대국장의 디스플레이에 착수를 놓아 보여주면, 대국 현장의 대리인인 알파고 개발팀의 일원인 대만계 아자 황(Aja Huang, 아마 6단)이 대신해 착수를 놓는 방식이다. 

바둑은 고도의 복잡성 때문에 컴퓨터가 마스터하기 가장 어려운 게임 중 하나로 인식되어 왔다. 매 수 마다 20개 정도의 경우의 수가 있는 체스와 달리 바둑에는 200가지 가량의 가능한 수가 있고, 돌을 놓는 위치에 있어서 우주의 원자 수 보다 더 많은 경우의 수가 있다. 

구글 딥마인드는 지난 1월 네이처(Nature)지에 게재된 논문을 통해 알파고에 대한 상세한 내용을 최초로 공개했다. 

알파고가 사용한 것은 바둑판의 위치를 판단하는 가치 네트워크(Value networks)와 어디를 두어야 할지를 선택하는 폴리쉬 네트워크(Policy networks)로 구성된 딥뉴럴네트워크(Deep Neural Networks)이다. 이 DNN을 학습시키는 방법에는 사람에 의한 지도학습(Supervised learning)과 데이터 기반의 비지도학습(Unsupervised learning)이 있다. 

그런데 이번에 알파고의 DNN은 전문 바둑기사들(human expert games)에 의한 지도학습과 스스로 바둑 게임(self-play)을 하면서 배우는 강화 학습(reinforcement learning)이라는 새로운 콤비(a novel combination)라는 방식으로 학습했다. 

결국 사람에 의한 지도학습의 폴리쉬 네트워크(SL. policy network)로 먼저 학습을 하고 그 이후에 스스로 하는 강화학습 폴리쉬 네트워크(RL. policy network)를 통해 폴리쉬 네트워크(Policy networks)와 가치 네트워크(Value networks)를 구성한 것이다. 

그 결과 이 DNN은 스스로 바둑 게임을 하면서 수천 건의 게임을 시뮬레이션하는 몬테칼로 나무 서치 프로그램(Monte Carlo tree search programs)의 수준에 올랐다. 또한 몬테칼로 시뮬레이션과 가치 네트워크와 폴리쉬 네트워크를 합쳐 새로운 서치 알고리즘(algorithm)도 개발했다. 

이 새로운 서치 알고리즘을 이용해, 알파고의 DNN은 다른 유사한 인공바둑프로램들을 대상으로 게임한 결과 승률이 99.8%에 달했으며, 결국 유럽 챔피언인 판후이(Fan Hui) 2단을 5:0으로 이길 수 있었다.

이후 알파고는 이세돌 9단과 대결을 위해 학습한 기보가 무려 3천만 건에 이르는 것으로 알려졌다. 이번 대국을 지켜본 바둑 전문가들은 “알파고는 지난해 10월 판 후이 2단과의 대국과는 전혀 다른 놀라운 기력을 선보였으며, 이세돌 9단의 기풍에 맞춘 철저하게 학습한 결과”라는 분석이다.

특히 이번 대국에서도 알파고는 판 후이 2단과 대국처럼 한 수를 두기 위해 고민하는 시간은 3초간 생각한 후 돌을 뒀다는 점이다. 

19년 전인 지난 1997년, IBM이 개발한 딥블루가 세계 1위 체스 고수 러시아의 카스파로프와 의  체스 대결에서 모두 어려울 것이라는 예상을 뒤엎고 2승 1패 3무의 전적으로 승리를 얻었다. 1초당 1,000억 번 이상의 연산 능력으로 상대의 수에 맞춰 다양한 경우의 수를 찾아 승리할 확률이 가장 높은 수를 선택한다. 이런 과정을 통해 무려 12수 앞을 내다볼 수 있었다.

하지만 바둑은 체스와는 아주 많이 다르다. 바둑은 가로 19줄, 세로 19줄로 이뤄져 모두 361곳에 돌을 놓을 수 있어 하나의 흑돌이 놓이고 나면 다음 돌은 360곳, 그 다음은 359곳에 놓을 수 있다. 단 두 수만에 무려 12만 9천여 가지 경우의 수가 생기는 것이다.

따라서 엄청난 양의 데이터를 분석하고 돌을 둬야 한다. 알파고 컴퓨터 시스템은 CPU 1202개, GPU 176개를 쓴 병렬로 연결한 네트워크 분산형 컴퓨터로 하드웨어 성능만 100억원 수준의 컴퓨터로 알려졌다.

하지만, 세기의 대결이라 불리는 구글 딥마인드의 알파고와 이세돌 9단의 이번 대국이 어떤 의미가 있느냐는 것이다. 

설사 알파고가 이세돌 9단을 5:0으로 완승했다 해도 이것이 새로운 비즈니스를 만드는데 어떤 도움을 줄 수 있느냐는 것이다. 그저 구글이 펼치는 하나의 빅 이벤트이며, 게임일 뿐이다.

좀 더 현실적으로 말하면 알파고는 단지 바둑 게임을 구현한 소프트웨어라는 점이다. 딥블루가 체스에서 사람을 이긴 지 20여년이 지났지만, 그 승리가 곧바로 생각하는 인공지능으로 연결되지 못했다.

사실 인공지능은 1956년에 시작되어 60여년이 흘렀지만, 두 번의 부침이 있었다. 1980년까지 첫 번째 부침, 1990년 초에 두 번째 부침을 겪었다. 그런 뒤 2000년 중반부터 다시 불을 지 피우고 있다. 

그런데, 이번에는 좀 다르다. 인공지능이 전문가 집단의 소유가 아니라 일반인도 참여하는 오픈 소스로 지향하고 있기 때문이다. 인터넷과 모바일의 발전에 따라 일반인들이 네트워크에 연결되고 협력하는 상황으로 이어지고 있다. 

차원용 아스팩미래기술경영연구소 대표 겸 국가과학기술심의회 ICT융합전문위원은 “인공지능은 순수한 소프트웨어 기술만이 아니라 일반인들의 참여를 유도하는 경우 더 뛰어난 개선이 이루어지기도 하고, 사람들이 이미 작성한 지적 활동의 결과를 활용할 수 있다”며, “수십억의 사람들이 연결되어서 작은 활동을 하고, 이를 인공지능 기술이 효과적으로 활용하면 더 뛰어난 결과를 얻을 수 있다”고 말했다. 

이어 “그래서 작년 말부터 올 초까지 페이스북이 제일 먼저 딥러닝 모듈과 머신 러닝 하드웨어인 빅서(Big Sur)를 오픈 소스로 공개했으며, 이어서 구글도 머신 러닝 기술인 텐서플로우(TensorFlow)와 클라우드 비전(Cloud Vision) API를, 이어서 마이크로소프트도 프로젝트 옥스포드(Oxford)와 툴 킷인 DMTK를 오픈 소스로 공개했는데, 공개한 이유가 여기에 있으며, 또한 또 다시 부침을 막자는데 있다”고 설명했다.

지금의 인공지능은 컴퓨터비전 기술로 사진에서 이름을 알아내고 감정을 알아내며, 게임에서 이기는 수준의 인공지능이 이제 시작일 뿐이라는 의미인 것이다. 

여기서 두 가지 사례가 이를 방증한고 있다. 첫 째, 국내에서 인공지능, 즉 머신러닝이나 딥 러닝으로 확실한 비즈니스 모델을 만든 사례가 있느냐는 것이다. 

두 번째는 해외에서도 인공지능의 선두 기업인 IBM의 인공지능 왓슨 프로젝트 또한 다양한 시도를 하고 있지만 아직까지 확실한 비즈니스 모델을 만들어 내지 못하고 있다. IBM의 시가총액을 보면 알 수 있듯이 1990년대 후반 이후 IBM의 시총은 항상 제자리걸음을 하고 있다. 이는 투자자들은 현실을 냉철하게 보고 판단하기 때문에 실제 산업에서 이윤을 낼 수 있는 생산성을 염두에 두고 투자하기 때문이다.

하지만 왓슨이 의학의 관점에서 과학적인 증거(Evidence)인 빅 데이터 베이스의 인공지능은 인간보다 나을 수 있다. 

세계적인 암센터인 미국 뉴욕의 메모리얼슬론 케터링 암 센터(Memorial Sloan-Kettering Cancer Center)에서는 IBM의 AI 왓슨(Watson)이 전문의와 함께 암·백혈병을 진단한다.  

미국종양학회에 따르면 왓슨의 각종 유방암(BC) 진단 정확도는 91~100%이다. 전문의의 초기 오진비율(20~44%)보다 높은 정확도를 나타낸다. 왓슨의 역할이 커지면서 이 암센터는 ‘왓슨 종양내과(WFO, Watson for Oncology)’라는 부서까지 만들었다.

결국 인간을 게임에서 이기는 인공지능이 아니라 인간이 꿈을 꿀 수 없는 꿈을 대신 꿔주고 그것을 비전과 전략으로 그려주고 인간을 돕는 그러한 인공지능을 개발해야 한다는 것이다. 즉 아직 갈 길이 멀며 이제 시작이라는 의미인 것이다.

하지만 구글 입장에서는 이번 빅 이벤트를 통해 100만 달러 상금의 수십, 수백 배 이상의 홍보효과와 함께 인공지능 기업의 대명사인 IBM을 뛰어 넘었음을 전 세계에 알리는 계기가 되었다고 볼 수 있다. 

따라서 구글이 인공지능 기술을 접목해 추진하고 있는 무인 자율자동차를 비롯해 지메일, 포토, 헬스분야 등 모든 구글 서비스 전략에 탄력이 붙을 것은 자명한 일이다. 

한편, 정부는 구글 인공지능 컴퓨터 알파고와 이세돌 9단과의 대국을 계기로, 인공지능 시대에 대비한 마스터플랜 수립에 나선다는 계획이다.

9일 미래창조과학부는 우선, 연내에 서비스 산업에서 ICT 활용을 촉진하기 위한 지원근거를 명시한 ‘서비스발전 기본법’ 제정을 추진하고, 인공지능 기술을 기반으로 한 지능정보기술 분야를 전략산업으로 육성 발굴해 플래그십 R&D 프로젝트로 추진한다는 방침이다.

또한 민간 주도의 ‘지능정보기술연구소’ 설립해 우리나라 지능정보기술 연구의 구심점이 될 수 있도록 할 계획이라고 밝혔다. 

미래부 관계자는 “아직 우리나라는 지능정보 기술 관련 인력이나 산업 기반이 취약해 선진국 대비 차이가 많다는 것이 사실”이라며 “그러나 지능정보기술 분야는 아직 시장을 지배하는 사업자가 없는 시작 단계인 만큼, 우리에게도 기회는 열려 있다”고 말했다.

URL : http://www.itnews.or.kr/?p=17851

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우리나라도 인공지능 개발에 더 투자한다던데..

사대강의 물고기가 되지않았으면 좋겠다