안녕하세요? 저는 지금은 평범한 회사원이지만. 예전에 몇년간 AI 관련일을 공부하고 연구했던 사람이라.

일반인보다는 조금은 AI 를 안다고 할 수 있겠네요.

몇년전 IBM 에서 내놓은 딥블루라은 AI 머신으로 세계 체스 챔피언을 제압한 기사가 난적이 있습니다.

전세계에 일제히 타전된 이 뉴스는 전인류에게 기이한 전율을 안겼는데. 그 전율의 정체는 바로 기계가

인간을 추월하기 시작했고 우리는 기계와 경쟁을 해야 한다는 공포와도 같았습니다. 더구나 허약한 팔 다리를

극복하고 두뇌 하나로 만물의 영장의 지위에 오른 인간으로서는 같은 종목에 도전해오는 존재는 낯선 공포임에

틀림없었지요.

그러나 실상은 일반인이 느끼는 우려와는 거리가 있습니다. 더 자세히 얘기하자면 체스 AI 프로그램의 알고리즘에

대한 간단한 설명이 필요할듯 한데요. 일반적으로 체스나 바둑 게임 같은데 사용되어 지는 AI 는 MIN-MAX라는

알고리즘입니다. 이른바 적대적 탐색이라는 기법인데. 내가 선택할 수 있는 모든 경우와, 상대가 택할 수 있는

모든 경우를 일일히 탐색하여 최적화된 수를 선택하게 됩니다. 쉽게 장기를 예로 들자면. 내가 차로 졸을 먹으면

당장은 좋지만 그 다음수까지 계산해보면 차를 뺏기게 되니 이 수는 좋은수가 아니다란 식으로 경우를 탐색하게 되는

것입니다. AI 입장에서는 수십수 앞까지 모든 경우를 탐색하면 좋겠지만 이 경우 탐색 범위가 지나치게 넓어져

(트리를 생각해보면 연상이 쉬울듯 합니다. 아래로 트리가 뻗어갈 수록 그 크기는 기하급수적으로 늘어나죠)

CPU 의 성능과 계산 속도등을 고려해서 탐색 범위를 좁힙니다.

체스 AI 는 현재 인간을 완벽하게는 제압하지 못하고 있는듯 하나. CPU 의 연산능력 개선이 이루어진다면. 체스에서

벌어질 모든 수를 탐색할수 있기 때문에 종국엔 인간이 결코 AI 를 이길수가 없습니다. 인간이 어떤

기발한 수를 쓰더라도. 이미 그것은 AI 의 탐색 범위에 들어가게 되니까 말이죠.

그러한 면에서 바둑은 AI 가 인간을 이기는 날이 한참 후가 될것입니다. 체스에서 둘 수 있는 범위의 수와 바둑에서의

범위의 수는 엄청난 차이를 보이니까요. 가로 세로 19줄씩 361 수가 나올수 있습니다. 그것을 3수만 모두 탐색한다고

생각해보세요. 47,045,881 가 나옵니다. 3수 앞을 보는데 4천만이 넘는 경우를 탐색해야 하니. 지금 바둑 AI 가 한참

뒤떨어져 있는 이유가 설명될것입니다.

이와 같이 AI 는 우리가 즐기고 있는 체스나 바둑을 전혀 다른 방식으로 두고 있는것입니다. 인간이 온갖 상상력과

창의력을 발휘하여, 상대의 의중을 읽고 기만하며 사용하는 시간과, AI 가 모든 경우를 탐색하는 탐색하는 시간과의 간극.

결국 체스판을 사이에 두고 인간과 기계는 전혀 다른 게임을 벌이고 있는 셈입니다.


일반인들은 AI 가 엄청나게 대단한 기술로 알고 있는 경우가 많지만 이렇게 실상을 이야기 해주면. '애걔 겨우 이거였어?'

라는 이야기가 나옵니다.

물론 적대적 탐색은 AI 에서 차지 하고 있는 비중에서 극히 일부분에 지나지 않습니다. 그 목적에 따라 거의 수십 수백개의

알고리즘이 있고. 그중 일부분은 우리 일상생활에서 대단히 유용하게 사용되고 있습니다.

왠만한 전문의보다 훨씬 높은 진단 정확도를 나타내는 전문가 시스템 부터 집집마다 사용하고 있는 fuzzy 밥솥, 세탁기.

심지어 음성인식도 AI 의 한 범주로 포함되고 있습니다.

반지의 제왕이나 태극기 휘날리며에서 본 대규모 전투씬도. 그 원거리 촬영에서 잡힌 하나하나의 병사가 모두 AI 캐릭터이며

사람이 움직임을 프로그래밍 해서 넣은게 아니라. 스스로 판단해서 움직인다는 사실은 전혀 새로운게 아닙니다.

그럼에도 AI 는 80년대 이후로 지독한 답보상태에 빠져있습니다.

지금 사용하고 있는 대부분의 알고리즘은 80년대 이전에 나온것, 혹은 거기서 개선시킨것에 불과하며. 아직

혁신적인 알고리즘은 나오지 않고 있습니다. 결국 인공지능이란 학문은 애물단지처럼. 돈 안되는 학문으로 인식되어지기

시작하고. 더불어 투자도 이루어지지 않는. 그럼에도 수많은 천재들이 달라붙어 또 한번의 혁신을 꿈꾸고 있는

비운과 열정의 학문입니다.(어느 학문이나 정체기는 있고. AI 도 물리학처럼 또 다른 아인슈타인이 나와서 전혀 새로운

지평이 열리길 기다리고 있습니다)


제가 공부했던 분야는 인공생명이라는 부분이었습니다. 국내 AI 주류 학파는 이단처럼 여기며 그다지 긍정하지 않고 있습니다만

많은 젊은 학자들은 그곳에 가능성을 보고 연구를 많이 하고 있습니다. 물론 미국에서는 정식으로 활발하게 연구가 진행되고

있습니다만. 아직 한국에서는 교수님한테 말을 꺼내기도 어려울 정도로 보수적인것은 부인하기 어렵습니다.

어떤 객체를 만들어서 그 객체에게 자유도를 부여합니다. 그리고 그 객체는 스스로의 생존을 위해 스스로 학습을 하게 되는

일련의 과정을 연구했었는데. 고작 3초 동안 걷는것을 스스로 학습시키는데 2.5기가 cpu 10대를 묶어서 무려 5시간을 쉬지 않고

연산을 해야 만족스러운 결과가 나오는 말도 안되는 작업을 반복해야 했습니다.

그런 결과에 영향을 받아서인지. 제 개인적으로는 AI 는 혁신적인 알고리즘이 나오지 않는 이상. cpu 의 성능 개선이

앞으로 AI 의 성패에 중요한 열쇠가 되리라고 생각합니다.


스타크래프트도 마찬가지라고 생각합니다. 많은 분이 말씀해주셨지만. 컨트롤로 극복할 수 없는 부분이 운영이며. 그 운영은

현재 우리가 사용하고 있는 cpu 나 AI 로는 도저히 인간 흉내도 내지 못합니다.

기껏해야 말씀드린 적대적 탐색 알고리즘으로 운영을 해야 할텐데. 시시각각 변하는 전장의 상황에서 그 모든 경우를

탐색하는것은. 19 by 19 바둑판보다 훨씬 탐색범위가 방대하며. 결정적으로 스타크래프는 실시간 전략 시뮬레이션이므로.

탐색에 허용되는 시간도 한정되어 있기 때문에 더욱 어려울것이라 생각이 듭니다.

물론 일점사 컨트롤이나. 생산, 전투 등 동시  멀티 태스킹은 현재 나와 있는 AI 로도 충분히 가능하지만. 그것이 운영까지 극복할수

있을지는 모르겠네요.

부족한글 마무리 지으면서. 설명드리면서 부득이 하게 알고리즘 설명을 압축해서 왜곡 시켰다던지. 용어상에 오류가 있었다면.

양해부탁드리겠습니다.