| 미래의 인공지능은 어디까지 가능할까?
정지훈 경희사이버대학교 교수
보다 완전한 형태의 인공지능을 위해서 딥러닝과 기존의 인공지능 관련한 기술들과 현대의 최신 컴퓨터 이론 등을 접목하는 시도는 어떤 것들이 있을까? 가장 먼저 생각해볼 수 있는 것은 인터넷 전체를 인공지능 시스템의 데이터베이스로 사용하는 것이다. 이를 위해서는 먼저 수 많은 웹페이지에서 문장들을 추출하고 이를 기계가 처리할 수 있는 형태의 지식으로 매핑하는 작업이 필요하다. 이를 개방형 정보 추출(Open Information Extraction, Open IE)라고 하는데, 스탠포드 대학과 워싱턴 주립대학교 등에서 열심히 연구하고 있는 분야다. 이런 작업을 통해 인터넷에 존재하는 무수한 문장들이 컴퓨터가 처리할 수 있는 짧은 문장의 덩어리와 이들의 네트워크로 재구성되면 현재의 딥러닝 기술을 이용해서 수 많은 시도를 해볼 수 있게 된다. 자연어 처리와 의미의 이해와 관련한 부분에 있어서도 일단 이런 종류의 데이터베이스를 탄생시키는 것이 가장 중요한 숙제라는 측면에서 이런 기술의 중요성을 설명할 수 있다. 그 다음 단계로는 동시에 이미지와 사운드, 동영상과 이런 문장 데이터베이스, 표준화된 지식베이스 등이 같이 연결되어서 서로 학습할 수 있도록 되어야 할 것이다.
스티븐 호킹이나 일런 머스크, 빌 게이츠 등이 인공지능의 위험성을 경고하는 것이 잘못되었다고 생각하지는 않는다. 아마도 정말 오랜 세월이 지난 뒤에는 결국에는 강인공지능이 나오고 초인공지능이 나와서 인류가 멸망할지도 모른다. 그렇지만, 그 오랜 세월이 어느 정도나 오랜 세월일까가 문제다. 만약 수백 년을 이야기하는 것이고, 인류의 미래를 위해서 이런 부분에 대해서 걱정도 하고 대비도 해야 한다는 차원의 이야기라면 그럴 수 있다고 생각한다. 다만 10~20년 내의 일이라면 아직은 너무 섣부른 결론이고 과도한 사회적 비용과 두려움을 발생시킬 수 있으며, 현재의 특정분야의 약인공지능의 발전에도 걸림돌이 될 수 있기 때문에 지나치게 이를 거론하는 것은 그다지 바람직하지 않다고 본다.
인공지능이 접목되어 커다란 사회적 변화를 일으킬 것으로 예상하는 무인자동차에 대해서도 조금은 조심스러운 접근이 필요하다. 일반 인공지능의 문제와는 달리 운전이라는 특정한 작업의 경우 하드웨어 센서기술의 발달과 충분한 데이터, 그리고 제도가 뒷받침이 된다면 충분히 무인자동차의 시대는 근 미래에 닥쳐올 수 있을 것이다. 그렇지만, 사회의 수용성은 단순히 기술만 담보된다고 보장되는 것이 아니다. 무인자동차가 다닐 도시의 상황과 지방자치단체 또는 해당 국가의 재원, 사회가 새로운 혁신을 받아들일 수 있는지에 대한 부분과 있을 수 있는 부작용 등에 대한 충분한 제도적, 경제적 보완책이 있어야 하기 때문이다. 아마도 소규모 신도시들의 경우에 처음부터 무인자동차들이 다닐 수 있는 도시 인프라와 함께 건설할 수 있기 때문에 가장 빨리 무인자동차의 시대를 열 것이다. 그리고, 경제적 재원이 풍부하고 전 세계적인 선도성을 과시하려는 일부 대도시들이 각종 규제 시스템과 라이센스 문제 등을 정비하고 서울시가 버스전용차선을 깔았듯이 도로 인프라와 신호체계, 정보체계 등을 보강하면서 그 다음으로 무인자동차 시스템을 아마도 버스를 시작으로 택시, 일반자동차의 순서로 받아들일 것으로 예상한다. 그리고, 그런 재원이 없는 일반 도시나 시골의 경우에는 기존 자동차 회사들이 완전자율주행 자동차는 아니고 이를 보조하는 형태로 만든 자동차들을 보급하다가 충분히 가격이 낮아지고, 제도가 완전히 정비된 이후에 많아질 것으로 보기 때문에 앞으로 5년 뒤에는 그 모습을 일부 도시에서 볼 수 있겠지만, 30% 이상이 도입되는 시기는 앞으로도 수십 년이 걸릴 가능성이 높다. 또한 이런 변화에 전기충전소를 비롯한 현재의 주류 자동차 에너지 시스템의 전환이 같이 고려되어야 한다. 이런 점들을 감안하면 무인자동차의 시대는 분명히 닥쳐올 미래지만 갑자기 모두 무인자동차로 전환되거나 반대로 무인자동차가 안된다기 보다는 서서히 도입되고, 전 세계의 여러 도시들이 꽤 큰 시기적 차이가 나면서 침투가 될 가능성이 높다. |
