전문가를 자처하기에는 한~참 모자라지만 기계학습이니 빅데이터니 하는 용어들을 자주 듣는 사람으로서 소감.
일단 네오문 님 생각은 동의하지 않습니다.
컴퓨터공학의 난제라고 불리는 문제에서 경우의 수는 현실적으로 무한한 것과 별 차이 없습니다. 바둑도 마찬가지입니다. 연산 능력이 아무리 좋아져도 아직은 못 풉니다. 최적해를 찾을 수 없기 때문에, 즉 모든 경우를 따질 수 없기 때문에 중요한 건 어떤 방향으로 접근할 것인가-인데, 결국 사람이 시킨 대로 할 뿐인 거죠. 다만 일단 가르친 건 너무 잘 하니까 얼핏 똑똑한 것처럼 보입니다.
한마디로
“가르쳐 준 건 드럽게 잘 하지만 안 가르친 건 전혀 못 한다”
입니다. 제 소견으로는 현재까지의 인공지능이란 단어는 심하게 과대포장된 단어였습니다. 현실이 아닌 공상을 담은 단어라고 할까요. 시킨 그대로만 일하는 게 계산기라면 가이드를 정해 주면 그 가이드를 따라서 일하는 수준이 지금까지의 인공지능이었지요.
인간에게는 있고 계산기에게는 없는 것:
창의성. 직관력. 또는 영감.
인간의 무의식은 정보의 망망대해에서 단 한 순간에 모든 축적된 경험과 사고 과정을 집약합니다. 그로써 자신의 세계 자체를 확장하는 한 발자국을 내디딥니다. 하지만 계산기는 애초에 이 기능이 없습니다. 개념 자체가 없으니 구현이 불가능합니다. 아무리 계산을 빨리, 많이 한다고 해도 근본적으로 인간에게 범접할 수 없는 영역이 있(었)습니다. 똑똑한 멍청이라고 할까요?
기사를 찾아보니 범용 프로그램인 알파고를 노트북에서 돌려서 슈퍼컴퓨터를 쓰는 바둑 프로그램들을 떡실신시켰다고 하네요.
지금의 대국에서도 얼마든지 CPU GPU를 투입해서 성능을 높일 수 있지만 그런 걸 원하는 게 아니기 때문에, 구글의 이름값에 비하면 초라한 수준의 자원만을 사용하고 있다고 합니다.
그래서 알파고가 상징적인 이유는 단순히 바둑 대가를 이길 만큼 성능이 좋아서가 아닙니다. 패러다임을 바꾸고 있기 때문입니다:
”가르쳐 준 건 드럽게 잘 하지만 안 가르친 건 전혀 못 한다”
에서
”가르치지 않아도 스스로 학습한다“
로.
이 의미는 큽니다. 인공지능은 인간이 정해준 규칙을 적용하는 단계에서 새로운 규칙, 패턴을 스스로 창출하는 단계로 “진화” 했습니다. (왠지 잃어버린 이름, 은빛 어비스의 위버가 생각나죠?)
원리는 공부를 좀 더 해봐야겠지만요.
괜히 설레발 치는 건지는 몰라도 제 소감은 이렇습니다.
- 인공지능이란 단어가 비로소 진실한 의미를 찾게 되는 시발점
- 구글은 또 한번 공상과학을 현실로 만들고 있다
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