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세간의 화제 알파고를 통해 살펴본 인공지능의 현재와 미래

TECH/IT 트렌드






 

최근에는 인공지능 알파고(Alpha-GO)라는 화두가 되어 수많은 이슈를 낳고 있습니다. 바둑 두는 인공지능 알파고는 앞으로 다가올 인공지능에 대한 다양한 모습들을 보여주는 청사진이라고 할 수 있는데요. 오늘은 화제의 알파고에 대한 이야기와 함께 인공지능의 과거와 현재, 그리고 앞으로 가져올 미래 가치에 대해서 살펴보도록 하겠습니다.


 







▲ 인공지능 알파고를 제작한 딥마인드 홈페이지

이미지 출처 : 딥마인드



알파고는 ‘으뜸 바둑(Alpha-GO)’이라는 뜻을 가진 인공지능 컴퓨터입니다. 구글 딥마인드(Google Deep Mind)에서 만든 알파고는 시각 이미지의 특징을 잡아 분류하는 역할만 수행하는 인공지능이었는데요. 이를 바둑에 활용하면서 그 우수성을 입증하기 시작했습니다. 타 바둑 프로그램들과의 495회의 대국에서 494회의 승리를 거둬 99.8% 수준의 승리를 거두는 한편, 2015년 10월, 유럽 바둑챔피언 판 후이와 대국, 5전 전승을 하며 세계적인 명성을 얻기도 했답니다.


알파고는 거대한 하드웨어 시스템부터 초미의 관심을 모았는데요. 초기 알파고는 48개의 CPU를 보유하고 있었으나. 바둑에서 활용성이 입증되면서 최고 사양의 기업용 슈퍼 컴퓨터 300대가 결합되었죠. 현재는 1,202개의 컴퓨터 중앙처리장치(CPU), 176개의 그래픽처리장치(GPU), 1,000대 서버를 활용하는 거대한 컴퓨팅 시스템으로 구축되어있는 슈퍼 컴퓨터라 할 수 있습니다. 구성된 반도체만 약 106만개 이상이라고 하니, 그 규모가 대단하죠?


알파고 이슈의 또 다른 이유는 알파고를 구성하는 2개의 알고리즘이 복합적으로 얽혀 창출하는 ‘딥 러닝’ 시스템 때문입니다. 지금부터 설명 드릴 2개의 알고리즘은 실제 다른 인공지능에서도 널리 쓰이는 방식인데요. 알파고가 바둑을 두는 과정이 어떤지 아래 두 알고리즘으로 살펴보시기 바랍니다.




▲ MCTS의 알고리즘 과정

이미지 출처 : 해외 사이트 www.cs.swarthmore.edu



첫 번째 알고리즘은 기존 인공지능들이 대부분 사용하고 있는 ‘몬테카를로 트리탐색(MCTS)’이라는 알고리즘입니다. 이는 게임에서 최선의 수를 찾기 위해 사용되는 방법으로 트리탐색(트리 구조의 데이터를 탐색하는 알고리즘)을 여러 번 진행하며, 노드(경우의 수를 나타낸 표)의 가치가 변화하는 것을 계산하는 트리탐색 기법 중 하나인데요. 즉, 알파고에 축적 된 ‘3,000만개의 바둑 기보’ 데이터를 바탕으로 경우의 수를 계산하며 승리 과정의 기보에 따라 돌을 두는데 집중하는 기능이라고 할 수 있습니다.




▲ 인공신경망과 심층신경망의 차이점

이미지 출처 : stats.stackexchange.com



두 번째 알고리즘은 ‘심층신경망(Deep Neural Network)’은 복잡한 데이터 레이어(계층)의 특징을 구분하여 모델링하고, 이를 규정 짓는 알고리즘인 ‘인공신경망(Artificial Neural Network)’을 심화(Deep)시킨 알고리즘이라 할 수 있습니다. 즉, 연계성이 복잡한 데이터간의 특징과 공통점을 더 빠르고, 효율적으로 규합하여 모델링하는 알고리즘이라 할 수 있죠. 이 알고리즘은 바둑 게임 진행 흐름을 모델링하여 승리 가능성을 연산, 첫 번째 알고리즘이 이길 수 있는 자리에 돌을 두도록 판단을 도와주는 역할을 담당한답니다. 바꿔 말하면, 알파고는 게임 흐름에 따라 지는 게임일 경우 항복까지 선언할 수 있다는 뜻입니다. 프로그램이 지는 법도 안다고 하니, 참 흥미롭죠?





알파고에 대한 관심이 인공지능으로까지 확대되고 있습니다. 인공지능 영역에서 초미의 이슈가 되었던 사건을 거슬러 올라가면, ‘딥 블루’와 ‘왓슨’이라는 키워드를 찾아볼 수 있는데요. 이번에는 알파고의 형제 격이라고 할 수 있는 인공지능 ‘왓슨’에 대한 이야기를 살펴보고자 합니다.




▲ IBM사의 인공지능 컴퓨터 왓슨

이미지 출처 : 위키미디어



1997년, 체스챔피언을 3승 2무 1패로 꺾으며, 스타가 되었던 ‘딥 블루(Deep Blue)’는 큰 범위에서 왓슨, 알파고와 다른 구조를 가진 인공지능이었습니다. 딥 블루의 경우 웹 검색을 통해 정보를 수집, 연산한 형태의 인공지능이었기 때문에 현재 알파고의 형제격인 인공지능은 왓슨이라 할 수 있죠. 


IBM사에서 만든 ‘왓슨’은 IBM 창업자 토마스 왓슨의 이름을 따서 만들어진 인공지능입니다. 현재 IBM의 요크타운 왓슨 연구소 1층에 자리잡고 있는데요. 2,880개의 CPU와 16테라바이트(TB)의 강력한 컴퓨팅 시스템을 갖추고 있는 슈퍼 컴퓨터로 단순 정보 검색이 아닌, 스스로 학습하여 필요한 정보를 찾아낼 수 있는 능력을 갖추었죠.




2011년 2월 진행되었던 왓슨과 퀴즈 달인들의 대결

이미지 출처 : 플리커



초기 대화형 인공지능으로 2004년부터 개발이 시작된 왓슨은 사람들이 쓰는 자연어를 알아듣고 원하는 답을 극히 짧은 시간 내에 찾아낼 수 있습니다. 즉, 왓슨의 인공지능은 사람의 말을 듣고 이해하여 스스로 학습한 데이터를 토대로 발전적인 문제 해결이 가능하죠. 실제로 왓슨은 이러한 기능을 활용, IBM의 창립 100주년인 2011년 2월 16일, 미국 퀴즈 프로그램인 ‘제퍼디(Jheopary)’ 게임에 참여하여 인터넷에 연결하지 않고, 전설의 퀴즈 달인들을 물리쳐 우승을 차지한 전적이 있습니다.

왓슨은 현재 보험회사에 취직, 환자에게 적절한 치료법을 제시하는 컨설턴트로 활약하고 있습니다. 왓슨에 입력된 기존 데이터에 건강보험 자료와 3,420만 명의 환자정보를 통합하고 각종 질병 치료에 대한 기록을 저장했습니다. 또한, 자체 저장된 최신 의료 논문까지 포함된 정보를 가지고 컨설턴트 임무를 수행하며, 인공지능의 역할을 확장하는데 앞장서고 있습니다.






기술 발전의 배경에는 최첨단 소프트 웨어 기술의 집약체인 지난 번 언급한 바 있었던 ‘딥 러닝’이 존재하고 있습니다. 하지만, 인공지능이 또 다른 주목을 받는 이유 중 하나가 더 있습니다. 바로 하드웨어 기술의 발전 때문이죠.


인공지능은 기본적으로 알고리즘이라 불리는 소프트웨어 기술에 의존할 것이라고 생각하는 사람들이 많습니다. 하지만, 알고리즘이 원활히 업무를 수행할 수 있는 ‘육체’를 구성하는 것은 하드웨어이죠. 또한 알파고와 같이 거대한 컴퓨팅 시스템은 엄청난 전기 에너지를 소비하는데요. 에너지 사용에 따른 연산의 효율성을 높이려면, 반도체 기술의 발전과 개발이 필수적이라는 것입니다.


실제로 반도체 산업에서의 핵심 기술은 ‘최소 크기, 최다 용량, 최고 속도’에 있다해도 과언이 아닙니다. 이러한 기술력 확보를 위해 세계 반도체 기업들이 필사적으로 기술개발에 집중하고 있는데요. 알파고와 같은 인공지능 발전에 따라 메모리 반도체가 고사양화 되거나, 시각 센서 등과 같은 연계 기술에 대한 활용도가 높아질 경우, CMOS이미지센서(CIS)등 과 같은 반도체에 대한 활용성 또한 높아질 전망입니다.



▲ 알파고의 기보를 재현하고 있는 장면

이미지 출처 : 딥마인드



또, 알파고가 바둑을 둘 수 있는 것 또한, 메모리 반도체(데이터의 저장, 연산, 출력)와 CIS(이미지 인식, 관련 연산) 반도체가 있었기 때문에 가능한 것입니다. 또, 낸드 플래시 메모리 등 수많은 기능을 수행하는 반도체가 알파고의 알고리즘이 구동되는데 중요한 역할을 하고 있죠. 


일부 전문가들은 이처럼 수많은 반도체 기술이 알파고를 구성하고 있는만큼, 반도체 기술이 지속적으로 발전할 경우 현재 알파고보다 더 적은 수의 반도체로 효율적인 임무를 수행할 수 있는 인공지능이 개발 될 수 있다고 보고 있답니다.


위처럼 소프트웨어와 하드웨어 기술 발전에 따라 인공지능의 시각이나 청각에 대한 인식이 가능해지고, 다양한 역할 수행이 가능해졌다는 것은 분명 기술적 관점에서 희소식입니다. 왓슨의 의료 컨설팅이나, 알파고의 바둑 플레이처럼 말이죠. 앞으로 다양한 알고리즘이 복합적으로 사용된 인공지능이 등장하면, 지금보다 놀랍고 획기적이 기술이 등장할 것이라는 것은 확실한 듯 합니다. 우리가 상상할 수 있었던 것 그 이상으로 말이죠.




 

앞으로의 발전이 무궁무진하며 다양한 분야에서의 활용도가 높은 인공지능. 여러분도 많은 관심을 갖고 지켜보고 계실텐데요. 이러한 인공지능들의 기능적 역할에 집중하는 것도 좋지만, 이 배경에는 알고리즘이나 반도체 산업의 발전이 함께 했다는 것도 주목해주시기 바랍니다. 보다 나은 인공지능의 역할을 위해 반도체 등 기술적 발전이 필수적으로 함께하면, 인류의 미래 모습은 보다 편리하게 발전할 테니까요.


 





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  • Favicon of http://daejeonstory.com 나와유(I&You)의 五感滿足 이야기 2016.03.14 17:57 신고 ADDR 수정/삭제 답글

    알파고의 능력은 놀라운것 같습니다. 인공지능 기술이 인류의 미래를 어떻게 바꿀것인지 흥미롭습니다.
    한편으로는 걱정되기도 하고요. 잘 보고 갑니다.^^

    • Favicon of http://blog.skhynix.com SK하이라이트 2016.03.22 11:00 신고 수정/삭제

      안녕하세요! 이번 기회에 알게 된 알파고의 능력에 대해 모두들 기대와 걱정을 함께 품고 있지요. 그 능력이 좋은 곳에 좋은 목적으로 쓰이기를 저희도 기대해 봅니다 :)



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