쉼없이 진보하는 인공지능 발전, 미래 세계 중요한 변수

 

 

오는 8일부터 15일까지 일주일 동안 세기의 바둑경기가 서울에서 열릴 예정입니다.  세계 최정상급 바둑 기사인 한국의 이세돌 9단과 구글의 자회사인 딥마인드에서 개발한 알파고(alphago)라는 인공지능 컴퓨터 프로그램간의 바둑 대결이 5판 3선승제로 이루어 진다고 합니다.

 

컴퓨터가 과연 사람을 상대해서 바둑을 이길 수 있을 것인가라는 문제는 인공지능을 연구하는 모든 과학자들에게 지난 수 십년간 가장 넘고 싶은 난제로 남아 있었습니다. 컴퓨터와 사람과의 대결은 1977년 IBM사의 ‘딥블루(deep blue)’라는 컴퓨터와 당시 세계 체스 챔피언이었던 가리 카스파로프와의 대결에서 컴퓨터가 승리를 거두면서 시작되었습니다.

 

컴퓨터가 체스에서 인간을 이긴지 40여년이 지났지만, 아직도 사람들은 바둑만큼은 인간이 이길 것이라는 예측이 우세합니다.  이유는 바둑의 경우의 수가 체스와는 비교도 안 될 정도로 너무나도 많기 때문입니다.

 

엄청나게 많은 작업들을 수행해 내는 컴퓨터는 기본적으로는 단순한 덧셈밖에 할줄 모르는 기계상자입니다. 비록 단순한 덧셈밖에 할 줄 모르지만, 그 연산 속도가 엄청나게 빠르기 때문에 빠른 연산 능력을 이용하여 무궁무진한 작업들을 수행해 내는 것이라 볼 수 있습니다.

 

하지만, 처리해야 하는 데이터의 수가 엄청나게 많고, 또 정해진 시간내에 그 작업을 수행해야만 한다면 컴퓨터 역시 에러를 만들어 낼 수 밖에 없습니다. 이것이 세계에서 가장 빠른 연산 능력을 갖고 있다는 슈퍼컴퓨터들이 대부분 각 나라의 기상청에서 사용되고 있으면서도 매일 같이 날씨를 제대로 맞추지 못하는 이유입니다.

 

컴퓨터가 연산 능력을 빠르게 향상시키는 방법은 하드웨어적으로 기계의 능력을 향상 시키거나 소프트웨어적으로 더 빠르게 계산을 할 수 있는 프로그램을 개발하는 방법입니다. 이 때 소프트웨어적인 연산 체계를 알고리즘(algorithm)이라고 합니다.

 

예를 들면, 천 가지의 가능성 중에 원하는 값에 가장 가까운 결과를 만들어 내는 솔루션을 찾기 위해 만들어 낼 수 있는 가장 단순한 알고리즘은 천 가지 값을 전부 연산해보고 그 중 기대치에 가장 가까운 결과를 만들어낸 값을 찾아내는 방법입니다. 하지만, 또 다른 방법을 생각해보자면, 우선 1, 100, 200번째와 같이 100단위의 값들에 대해서 먼저 값을 계산해보고, 만약 그 중 500일때 가장 좋은 값을 만들어 내었다면, 그 근처값들인 450에서 550사이의 값들중 10단위의 값들에 대해서 계산해보고, 그중 510번째값이 가장 근사치라면 다시 505번째에서 515번째 사이의 값들을 이용해서 솔루션을 결정하게 되는 방법을 사용할 수도 있을 것입니다.

 

첫번째의 경우보다 훨씬 적은 데이터만이 실제 계산에 사용되기 때문에 연산 속도에서 엄청난 효율이 있겠지만, 동시에 패턴을 잘못 읽어드린다면 그 만큼 잘못된 결과를 만들어 낼 확률이 함께 높아지는 것입니다. 실제 컴퓨터는 첫번째 방법과 같이 가능한 모든 방법을 확인해 보는 방법을 사용한다면 너무 오랜 시간이 소요되기 때문에, 대부분 두번째 방법과 같이 효율적인 알고리즘을 택하여 연산속도를 빠르게 하고 있습니다. 이렇게 어떤 알고리즘을 택하느냐에 따라서 에러값을 얻을 확률이 결정되기 때문에 많은 프로그래머들은 상황에 가장 알맞고 효율적인 알고리즘을 만들기 위해 노력하는 것입니다.

 

체스는 가로 8칸, 세로 8줄에 의해 나뉘어진 64개의 칸위에서 두 플레이어가 서로 16개의 피스를 갖고서 진행하는 서양식 장기 게임입니다. 정해진 룰에 따라서 체스 게임의 가능한 경우의 수를 따져보면 체스의 복잡도는 10의 21제곱값보다도 큰 값이 계산됩니다.

 

이 만큼의 가능성을 현대의 컴퓨터로 계산한다면 약 열수 정도를 미리 내다보기 위해서 약 40년 이상의 시간이 필요하다는 계산을 할 수 있습니다. 즉, 체스게임의 가능성을 앞서 말씀드린 방법 중 첫번째 방법과 같이 하나하나 계산해보는 것은 현실적으로 불가능하다는 것입니다.

 

1977년에 인간을 이긴 컴퓨터 역시 이를 효과적으로 계산하기 위한 알고리즘을 사용한 것인데, 이것이 체스를 이기기위해서는 충분했다 하더라도, 체스보다 훨씬 경우의 수가 많은 바둑의 경우에는 에러값이 너무나 커서 그 동안 컴퓨터는 인간과 비슷한 수준의 바둑실력을 갖출 수 없었던 것입니다.

 

바둑은 가로 세로 19개의 줄로 이루어진 교차점에 흰돌과 검은돌을 놓으며 진행되는 게임인데, 그 복잡도가 앞서 체스처럼 처음 열수를 계산한다면 361의 10제곱에 해당하며 이는 10의 25제곱을 넘어가는 엄청난 숫자입니다. 이는 컴퓨터가 일일이 계산한다면 100만 년이 넘게 걸릴만큼, 상상할 수 없을 만큼 커다란 경우의 수입니다.

 

그렇기 때문에 사람들은 중국의 요순임금 시절에도 기록에 남아있는 바둑이 지금까지 두어져 오는 동안 똑같게 두어진 바둑은 한 판도 없다고 이야기합니다. 이렇게 많은 경우의 수를 정해진 시간내에 두어야 하는 게임에서 컴퓨터는 인간을 이길 수 없다는 것이 그동안의 지배적인 생각인 것입니다.

 

하지만, 알파고 프로그램이 지난 해 10월 중국 출신의 유럽 바둑 챔피언인 판후이와 다섯번 대국 모두를 이김으로써 처음으로 프로바둑기사를 이긴 컴퓨터로 인정되며 세계의 주목을 받기 시작합니다. 이후 판후이는 비록 유럽 챔피언이기는 하지만, 프로 바둑 2단정도의 실력밖에 안되기 때문에, 이 결과로 인간을 이겼다고 볼 수 없다는 주장과 함께 세계 최정상급의 이세돌 9단과의 대국이 성사된 것입니다.

 

딥마인드사가 주장하는 그 동안의 컴퓨터들과 알파고와의 가장 큰 차이점은 알파고는 ‘자가학습’이 가능한 프로그램이라는 것입니다. 기존의 프로그램들은 그 동안 이루어졌던 바둑기보를 저장해두고서 이를 검색하는 방법을 사용했던 것과 달리, 알파고는 스스로 바둑을 진행하면서 만들어진 시행착오와 전략등을 습득함으로써 스스로 진화하는 프로그램인 것입니다. 이들에 따르면 지난 판후이와의 대국이후에도 알파고는 쉼없이 게임을 진행함으로써 훨씬 더 강력한 프로그램으로 향상되었다고 주장하고 있습니다. 그들에 따르면 알파고를 한 달동안 돌리면, 스스로 쉼없이 게임이 진행되면서 1000년 정도의 데이터를 스스로 학습할 수 있다고 합니다.

 

이런 주장에도 불구하고 아직은 이세돌 9단의 승리를 점치는 전문가들이 많은 이유는 역시나 바둑의 무한한 경우의 수때문입니다. 아무리 많은 양의 경우를 학습한다 하더라도 실제 이세돌 9단과의 대국에서 보는 기보는 알파고에게는 처음 보는 기보일 확률이 높기에 기존의 데이터를 바탕으로 게임을 진행해야 하는 컴퓨터에게 승리는 아직 무리라고 보는 것입니다.

 

또한 워낙 변칙적이며 공격적인 바둑을 두는 이세돌 9단의 성향 역시 컴퓨터가 인식하여 대응하기에는 아직은 힘들다고 보고 있습니다. 하지만, 판후이와의 대국이후로도 엄청난 양의 데이터를 습득했다는 점, 그때보다 시간제한이 두배로 길어져 알파고가 데이터를 분석할 시간이 더 많아졌다는 점, 그리고 이세돌 9단이 감정적으로 흔들리면 기복이 심하다는 점 등의 이유로 알파고가 대국에서 승리하지 못한다고 하더라도, 적어도 한두 게임 정도는 이길 수도 있지 않을까라고 생각하는 사람들도 있습니다. 어떤 결과가 나오던 흥미로운 게임이 될 것은 분명할 듯 합니다.

 

이러한 인공지능 컴퓨터의 발전에서 우리가 주목해볼 것은 현재가 아니라 가까운 미래일 듯 합니다. 비록 아직은 컴퓨터가 인간의 능력을 넘을 수 없다 하더라도, 머지 않은 미래에 모든 상황에 대한 경우의 수를 파악할 수 있게 된다면, 컴퓨터가 이러한 게임에서 인간을 이기는 것은 시간 문제가 아닐까 싶습니다.

 

이러한 발전은 단지 컴퓨터가 인간을 이겼다는 흥미로운 이야깃거리로 끝나는 것이 아닙니다. 수많은 데이터를 빠르게 처리하는 능력의 향상은 곧 일기예보가 얼마나 더 정확해질 수 있는가와 같은 우리의 실생활에 밀접한 변화를 가져올 것이며, 자가학습 능력이 얼마나 컴퓨터를 스스로 진화시킬 수 있는가는 공상과학영화에서나 보던 미래의 로봇 사회가 현실화될수도 있다는 것을 의미하는 것입니다.

 

그러한 변화들이 그릇되게 이용되지 않고 이로운 방향으로만 사용될 수 있게 해야겠지만, 적어도 상상 에서만 생각되던 것들이 우리들의 일상속으로 조금씩 다가오고 있는 변화를 느낀다는 것 자체는 매우 흥분되는 일이 아닐 수 없을 듯 합니다.

 

석준영(비센 학원장)