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[2021-2] 라이프아카데미 전문가특강6: 인공지능과 미래산업(조성배 AI대학원장)
날짜: 2022-01-17  |  조회수: 379

조성배 교수님과 함께 인공지능 속으로

 

조성배 교수님의 “미래 인재가 알아야 할 인공지능의 실체와 활용” 강연을 들으며 인공지능이 무엇인지, 인공지능에 어떤 기술이 쓰이는지 배웠습니다. 교수님께서 해 주신 말씀으로 인공지능과의 미래를 더 정확하게 그려 보는 시간이 되었습니다.

 

조성배 교수님과 인공지능의 정의✨

조성배 교수님께서는 연세대학교 컴퓨터과학과 정교수이시며, 새로운 연세대학교 AI 대학원 원장이십니다. 인공지능을 오래 연구 해오신 교수님의 관점에서 인공지능이란 무엇인지를 배울 수 있어 더욱 의미있는 시간이였습니다.

우선 교수님께서는 인공지능에 대한 반응이 두 가지, 즉 과도한 폄훼 혹은 맹목적으로 신봉함을 지적하셨습니다. 특히 요즘은 후자로 치우치며 인공지능이 모든 문제를 해결할 수 있을 것이라는 착각에 빠지면 안 된다 하셨습니다. 왜 이러한 반응이 생길까요? 교수님은 인공지능의 역사가 복잡해 이름만 인공지능이고 통계식만 있는 경우도 있고 딥러닝이 활용되는 경우도 있다 하셨습니다. 실제로 ‘인공지능’이라는 단어도 미스터리함을 과장시키기도 한다 생각하신다고 하셨습니다.

그렇다면 인공지능은 정확히 무엇일까요? 사실 교수님은 ‘지능’이 무엇인지 우리가 아직까지 모르며, 따라서 무엇을 구현하고자 하는지 정확한 설계도가 없이 만든 것이 인공지능이라 말씀하셨습니다. 다양한 시도가 있었는데, 그 중의 한 분야가 머신러닝 (기계학습) 입니다. 기계학습은 방정식에서 미지의 값을 구하듯, 복잡한 변수의 해답을 찾으려 하는 방법이라 하셨습니다. 그래서 모인 데이터로 모델을 만드는, 예를 들자면 강아지와 고양이를 구별하는 함수를 만드는 것입니다. 또 이 해답을 찾는 모델도 여러 가지가 있는데, 그 중 층이 여러 개가 있는 신경망 모델이 딥러닝이라 설명하셨습니다.

더 깊숙이 들어가서 교수님께서는 인공지능에 쓰이는 기술에 대해 설명하셨습니다. 신경망은 뇌 속의 뉴런 (신경세포) 을 본떠, 입력 값에 가중치를 매겨 다 합한 후 어떤 값을 넘으면 출력하고, 넘지 않으면 출력하지 않는 방식이라 하셨습니다. 예를 들어 강아지와 고양이를 구별하고자 할 때, 강아지는 높은 값을 가지도록 그리고 고양이는 낮은 값을 가지도록 가중치를 매기면 이 둘을 구별할 수 있습니다. 그래서 신경망은 판단 문제에 활용 가능하며, 가중치가 중요하다 하셨습니다. 뿐만 아니라 출력 값과 정답이 다를 경우 이 차이를 줄이기 위해 gradient descent와 같은 다양한 방법을 사용한다 하셨습니다.

초기에는 이 방법을 써도 여러 개의 층인 경우 결과가 잘 나오지 않았는데, 이를 해결하는 것이 딥러닝이라 합니다. 물론, 예외사항이 많아 인간 대신 기계로 해결방식을 바꾼 것이 머신러닝이라 합니다.

이렇게 생각보다 방법은 간단한데 결과가 좋아서 놀라운 것이라 하셨습니다. 하지만 단점으로는 구별과 같은 문제는 해결 가능하지만, 고차원 추론은 힘들다는 점이 있습니다.

이렇듯 교수님의 설명으로 인공지능은 특별한 직관이나 깨달음을 바탕으로 문제를 해결하는 것이 아니라, 문제를 적절한 형태로 공식화해 입력된 값을 여러 개의 층 이용해 적절하게 출력해내는 방식임을 이해할 수 있었습니다.

요즘 인공지능과 동의어로 이해해도 될 정도인 딥러닝 모델은 크게 4~5가지 기술, 특히 3가지를 중심적으로 사용한다 하셨습니다. 이 3가지는 영상 처리에 많이 쓰이는 CNN(Convolutional Neural Network), 과거의 정보도 참고해야 할 때 쓰이는 RNN(Recurrent Neural Network), 신경망 2개가 경쟁해 문제를 풀도록 하는 GAN(Generative Adversarial Network) 이 있으며, 이를 문제에 어떻게 적용하는지가 중요해진다고 말씀하셨습니다.

다음으로 인공지능의 응용 분야를 설명하셨습니다. 교수님께서는 인공지능이 사람이 할 수 있는 일은 다 한다고 생각하면 된다 하셨습니다. 실제로 의료 영상 분석, 법률 기초조사, 지능형 금융서비스, 추천 시스템 등 다양한 예시를 보여주셨습니다. 하지만 인공지능의 편향성이 있어 자료 안에 있는 인종차별, 욕설을 그대로 나타낸다는 문제점이 있다 하셨습니다.

 

 

인공지능 활용법🔆

마지막으로 인공지능의 미래와 활용법에 대해 이야기하셨습니다. 교수님께서는 인공지능을 쓰기 위해서는 꼭 전공 지식이 많이 있어야 하기보다는 문제를 잘 세팅하고 모델을 어떻게 쓸 것인지 결정하는 능력이 있어야 한다고 말씀해 주셨습니다.

뿐만 아니라 인공지능과 관련된 자료들이 오픈소스이므로, 인공지능은 좋은 기술의 민주화 예시라고도 언급하셨습니다. 이에 따라 점점 소프트웨어 아이디어 싸움이 되 갈 것이라는 교수님의 예측이 인상 깊었습니다.

 

 

질의응답 및 토론😊

교수님의 강의가 끝나고 질의응답 시간을 가졌습니다. 학생들이 인공지능이 윤리적 판단 문제를 어떻게 해결할 것인지에 대해 질문했습니다. 교수님께서는 훌륭한 철학적 질문이지만, 인공지능 연구자의 입장에서 아직은 그런 고민을 할 필요까지는 없다고 말씀하셨던 것이 신선했습니다. 비록 시간상 많은 질문을 하지는 못했지만, 학생들은 전처럼 채팅으로 교수님께 많은 후속 질문을 남겼습니다.

질의응답 후에는 각 반에서 토론을 진행했습니다. 이번 토론 발제자였던 조는 인공지능의 수준, 인간의 가치와 기술 개발에 대한 3가지 질문으로 발표 및 토론을 진행해 나갔습니다. 교수님의 강연으로 인공지능에 대한 배경지식을 넓혔다면, 토론으로는 인공지능과 함께하는 삶에 대한 생각을 깊게 파고들어갔습니다. 인공지능의 기준은 무엇이 되어야 할까요? 인공지능으로 인간이 노동을 하지 않아도 된다면, 인간은 무엇을 하게 할까요? 인간의 가치는 그저 존재함에 있다고 보아도 될까요? 기술 개발을 금지하기는 힘들겠지만, 어떻게 오남용을 막을 수 있을까요?

 

 

모호한 인공지능의 실체에 대한 질문을 덜었지만, 동시에 인공지능을 어떻게 활용할지 그리고 인공지능이 우리의 가치들을 어떻게 바꾸어 갈 것인지에 대한 질문을 가져가는 수업이었습니다.

 

 

 

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