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인공지능, 기계학습, 딥러닝 그리고 알파고까지. 듣기는 많이 들어봤지만 도대체 무슨 뜻인지 알 수 없었던 인공지능 이야기를, 일본에서 인공지능 장기 프로그램을 만들어 ‘명인’을 이긴 개발자가 친절히 알려준다. 더불어 인공지능의 미래와 인간의 지능에 대한 고민도 솔직하게 들어볼 기회다.
# 인공지능을 개발해 명인을 이기기까지
일본장기(쇼기) 아마 5급인 개발자 야마모토는 어느 날 장기 프로그램을 개발해보기로 한다. 그동안 장기 프로그램은 많이 나와 있었지만 그 실력이란 게 워낙 미천해서 인간과는 상대가 되지 않았기 때문이다. 아마 수준이지만, 꽤 높은 수준의 장기 실력을 갖춘 자신이라면 지금까지 나온 프로그램 중에 제일 나을 것이라고 생각했다. 야마모토가 장기 프로그램을 개발한다는 소문이 들자 다들 기대를 했고, 드디어 프로그램이 나왔다. 그러나 결과는 폭망!
야마모토가 말을 8개나 떼고 두었지만, 컴퓨터는 야마모토를 이기지 못했다. “그토록 격렬히 이기고 싶지 않은 적은 처음이었다”고 야마모토는 말했지만, 컴퓨터는 하수 중 가장 하수였다. 무엇이 문제였을까? 장기를 잘 두는 사람이 프로그램을 만들면 가장 장기를 잘 둘 줄 알았는데 결과는 참패였다.
야마모토는 자신의 실력을 컴퓨터에게 알려주는 대신 컴퓨터가 스스로 공부하도록 다시 프로그램을 짰다. 디지털화된 장기 기보를 컴퓨터가 보고 스스로 변수를 조절하도록 한 것이다. 즉 ‘기계학습’을 도입하자, 프로그램은 점점 승률이 올라가기 시작했다. 여기에 인간의 기보뿐 아니라, 컴퓨터끼리 대결해 도출한 데이터를 접목하는 ‘강화학습’까지 도입하자 프로그램은 인간의 수준을 넘어서기 시작한다. 그리고 드디어 일본에서 가장 장기를 잘 둔다는 명인과 대결하기까지 이른다. 결국 야마모토의 프로그램은 명인을 이긴다.
# 알파고 이후의 세계 그리고 흑마술
야마모토는 장기 프로그램의 성공 이후 호기롭게 바둑 프로그램에 도전하려 했다. 그런데 바둑에는 풀리지 않는 숙제가 있었다. 장기는 말과 말의 관계를 변수로 사용해서 컴퓨터를 ‘가르칠 수 있었다’. 예를 들어 왕에 높은 점수를 주고 졸(일본 장기에서는 보)에 낮은 점수를 주면 컴퓨터는 왕을 빼앗기지 않으려고 할 것이다. 그런데 바둑에는 그런 말 간의 관계가 없었다. 어떤 관계에 점수를 많이 주면 될까를 고민하고 있는데 ‘알파고’가 나타났다. 알파고는 일종의 신경망 컴퓨팅인 ‘딥러닝’을 이용해서 컴퓨터를 가르쳤다. 바둑판을 ‘보고’ 유리한 위치를 판단하기 시작한 것이다. 그리고 그 알파고는 최강 바둑 기사인 이세돌을 이겨버렸다.
야마모토는 바둑 프로그램을 만들 계획을 깨끗이 포기한다. 그리고 과연 인공지능이란 것이 어떤 방향으로 나아갈지를 고민했다. 이제 인공지능은 인간이 파악할 수 없는 수준으로까지 나아가고 있다. 실제 알파고나 야마모토의 프로그램이 두는 수의 의미를 인간이 알지 못한다. 분명히 효과는 있는데, 왜 그런지 알 수 없는 것이다. 계속 성능은 좋아지지만 인간이 이해할 수 없는 단계로 나아가고 있다. 이 상태로 계속 발전한다면 인공지능은 과연 인간을 지배할 것인가? 인공지능에게 도덕성을 기대할 수 있을 것인가?
그간의 노력과 전망을 야마모토는 한 권의 책으로 정리했다.
# 개발자가 알려주는 가장 쉬운 인공지능 이야기
이 책은 실제 인공지능 개발자가 쓴 것이지만, 본인이 인공지능에 대한 지식이 별로 없을 때부터 시작해서 결과를 이루었기 때문에, 아무 사전 지식이 없더라도 쉽게 이해할 수 있도록 구성돼 있다. 심지어 인공지능에 대한 기본 지식뿐 아니라 일본 장기를 모르더라도 쉽게 이해가 된다.
방송 매체에서 매번 기계학습이나 딥러닝이라는 이야기를 들었지만, 솔직히 그게 무엇을 의미하는지까지는 잘 알지 못했을 것이다. 딥러닝이라고 하면 ‘아주 깊숙이 배우는 것인가?’ 하고 지레짐작하는 게 고작이었을 것이다.
그런데 이 책을 읽고 나면 이해도가 월등히 높아졌음을 느낄 수 있다. 누군가 “딥러닝이 뭐야?”라고 물어보면 자신도 모르게 “그건 인간의 신경망을 모방한 컴퓨터 기술인데, 블라블라블라……” 하고 설명하고 있는 자신을 발견할 수 있을 것이다.
