인공지능은 최근 5년간 매우 빠른 속도로 진화하며 이제 여러 분야에서 사람의 능력을 넘어서는 수준으로 구현되기 시작했다. 시각, 청각지능 분야의 발전으로 인해 인공지능은 이제 사람 보다 더 높은 정확도로 사물을 인식할 수 있고, 사람과 비슷한 수준으로 언어를 이해할 수도 있게 되었다.

특히 최근 2년 간은 강화학습 및 관계형 추론, 예측 기반의 행동 등의 분야에 대한 연구가 활발히 진행되며 인공지능이 인간의 사고 영역에 한걸음 더 다가섰다.

● 강화학습(Reinforcement Learning)

알파고의 핵심 기술 중 하나인 강화학습 분야의 발달로 인해 인공지능은 이제 목적 달성을 위한 방법을 시행착오를 통해 스스로 깨우치며 알아간다. 게임 등 가상의 환경을 중심으로 연구되어 온 강화학습 분야의 연구는 최근에는 3차원 환경, 현실 세계를 반영한 환경에서 연구가 진행되고 있다.

● 추론(Inference/Reasoning)

 한 걸음 더 나아가 인공지능은 이제 다양한 정보들을 조합해 자신의 관점으로 새로운 명제를 추론하거나 미래를 예측하고 행동하기도 한다. 인간의 고유 영역이라고 여겨져 온 추론 분야의 연구는 2017년을 전후해 빠르게 발전하고 있다. 특히 알파고를 구현한 딥마인드는 인공지능이 마치 인간처럼 추론하고 행동하는 논문을 잇따라 발표하며 인간처럼 유연한 사고가 가능한 인공지능 구현의 가능성을 보였다.

영상 혹은 텍스트 등 주어진 정보를 개별적으로 인식하는 수준을 넘어 다양한 정보 간의 상대적인 관계를 직관적으로 파악해 추론해 내거나, 어떤 행동을 실행할 때 단순히 현재 상황에서 최선을 선택하는 것이 아니라 미래에 일어날 일들을 예측해서 행동하기도 한다. 불가능 할 것 같았던 관계형 추론, 예측 기반의 행동 분야의 인공지능 연구가 그 가능성을 보이면서 향후 인공지능의 발전은 한 단계 더 진화할 것으로 전망된다.

● 뇌과학과의 접목

기존 인공지능과는 다른 전혀 새로운 방식으로 인공지능을 구현하려는 시도들도 있다. 신경 과학(Neuroscience), 뇌과학(Brain Science) 분야에서의 인간 뇌에 대한 연구를 컴퓨터 과학 분야의 연구에 접목 시켜 전혀 새로운 방식으로 인공지능을 구현하려는 시도도 시작되고 있다.

인간의 고유 영역이라고 생각되었던 분야에서 하루가 다르게 인공지능이 구현되고 있으며 그 성능 또한 인간의 수준을 빠르게 따라잡고 있다. DeepMind, OpenAI 등을 중심으로 혁신적인 논문이 연이어 발표되며 새로운 연구분야가 개척 되고 다양한 연구 기관, 기업들이 후속 연구를 통해 단지 몇 달 만에 높은 완성도의 인공지능으로 구현해 내고 있는 상황이다. 주요 기업들은 이러한 연구 결과들을 자신들의 제품과 서비스에 빠르게 적용해 상용화하고 있다.

선도 연구기관 및 주요 기업들과 우리와의 격차는 더욱 심화되고 있는 상황이다. 국내 기업들은 실리콘밸리의 기업들에 비해 상대적으로 소프트웨어 역량과 축적된 데이터 측면에서 상당히 열위에 있다. 단기적으로는 Tensorflow 등과 같은 오픈소스 기반의 개발 및 참여를 통한 역량 축적이 시급하며 보다 근본적으로는 중장기적인 관점의 양질의 데이터 확보, 경쟁력 있는 인공지능의 개발 역량을 높이기 위한 노력이 병행되어야 할 것이다.

출처 : LG경제연구원