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    딥마인드(DeepMind)의 바둑경기 승리가 갖는 의의

    March 24, 2016



     
    딥마인드(DeepMind)의 바둑경기 승리가 갖는 의의

    2016. 3
    By: Philip Carnelley , David Schubmehl
     
    IDC's Quick Take
    바둑의 대가 이세돌을 이긴 알파고(AlphaGo)의 승리, 게임을 넘어선 충격과 파장

    Event Highlights

    2014년 초, Google(현 Alphabet)은 영국의 인공지능(AI) 기업인 딥마인드(DeepMind)를 인수했다. 기업명과 동일한 이름을 가진 인공지능 소프트웨어 시스템 딥마인드는 다양한 아타리(Atari)사 비디오 게임을 점수 최적화라는 목표가 설정된 상태에서 학습하였고, 성공적인 플레이를 보여줌으로써 전 세계적인 이목을 끌었다.

    최근 딥마인드의 알파고는 서울에서 대대적으로 치뤄진 세계 바둑 챔피언 이세돌과의 대국에서 승리함으로써 다시 한번 헤드라인을 장식했다. 지난 해 유럽 챔피온 판 후이(Fan Hui)와의 대국에서 알파고가 이미 5:0으로 승리했지만, 이번 대국에서 알파고의 첫 1승은 이세돌을 비롯한 여러 대중들에게 충격을 안겨주었다. 금번 대국은 알파고의 4:1 승리로 끝났다.

    바둑의 규칙은 단순하지만, 체스보다 월등히 많은 경우의 수를 내포하고 있어 컴퓨팅적으로 고난이도의 과제를 부여한다. 때문에 많은 사람들이 이번 대국을 1990년대 활황기 이후 도래한 “인공지능의 겨울(AI winter)”을 종식시키고 컴퓨팅 인텔리전스의 새 시대를 여는 사건으로 간주하고 있으며, IBM 왓슨(Watson)의 개발과 함께 인공지능 연구는 해빙기를 맞이하고 있다.

    딥마인드는 "딥 러닝(deep learning)” 또는 신경망(neural networks) 기술을 사용하는데, 이는 IBM 왓슨이 제퍼디(Jeopardy) TV 퀴즈쇼에서의 사용했던 접근법과는 다른 방식이다. 이 기술은 최적의 책략을 "자가 학습(self-learn)" 하도록 한다. 알파고도 이러한 방식으로 학습함으로써 바둑 경기에서 승리했다. 아마도 가장 흥미로운 점은 두 개의 딥마인드 시스템이 서로 경기를 하여 스스로 가르치고 최적의 승리 방법을 “탐구”했다는 점이다. 일부 과학자들은 딥러닝이 다른 인공지능 기술들이 시도하지 않은 방식으로 진정한 깨우침을 창출해 냈다고 평가하고 있다. 흥미롭게도, 알파고는 몇가지 실수를 범했지만 곧 적응하고 궁극적으로 승리했다. 마치 로봇이기 보다는 매우 유능한 인간처럼 말이다.

    IDC's Point of View

    금번 알파고-이세돌 대국은 게임에 국한되지 않는다. 중요한 점은 딥러닝 기술이 예측, 모델링 등 소비자 및 기업 상황에 광범위하게 적용 가능하다는 점이다.

    구글, 애플, IBM, 마이크로소프트 등 기업들은 양적으로 증가하는 인텔리전스를 그들의 시스템에 구축하여 정보의 검색 뿐만 아니라 자문 서비스까지 제공할 수 있는 개인비서(personal assistant)를 만들고자 한다. 사실 이미 태블릿이나 휴대폰이 당신의 캘린더 일정과 현위치에서 목적지까지 도로 상황에 대한 정보를 기반으로 약속을 위해 일찍 출발하도록 알려주는 것이 가능하다. 운영 시스템과 연결되는 풍부한 자문 시스템이 향후 차별화 전략에 중요하게 작용할 것으로 보인다. 일례로, 모든 사람이 가상의 개인비서를 갖게 될 것으로 예상된다.

    이러한 혁명에 근접한 적절한 예로 데이터 과학자들과 딥러닝에 막대한 투자를 하고 있는 클라우드 CRM 기업 세일즈포스(Salesforce)를 들 수 있다. 세일즈포스는 곧 자사의 시스템이 딥러닝 알고리즘을 기반으로, 세일즈 담당자 및 콜센터 에이전트들에게 고객들로부터 수익 극대화를 얻기 위해 실행해야 하는 최고의 전략이 무엇인지를 조언해 줄 수 있을 것으로 기대한다. 할인 혜택을 제공할 것인지, 상향판매(upsell)을 유도할 것인지, 또는 장기간 계약으로 저렴한 금액을 지불하도록 할지 등 말이다. 또한 월말이나 분기말 실적을 보다 정확하게 예측할 수도 있을 것이다. 투자자들에게 약속한 실적을 정확하게 이행해야 하는 압박을 받고 있는 CEO들에게는 매력적인 제안이 될 것이다. 이 외에도, InsideSales 및 Afiniti와 같은 기업들은 인공지능(AI)과 인지 시스템(cognitive systems)을 사용하여 텔레마케팅 에이전트에게 최선의 대응 방법을 예측하는데 도움을 주거나, 개별 고객과 개별 컨택 센터 상담원 간에 실시간 및 최적화된 페어링을 제공함으로써 대형 기업들의 수익극대화를 돕고 있다.

    데이터 과학자인 세일즈포스의 스콧 리카드 박사는 우리가 진정으로 티핑 포인트에 이르렀다고 보고 있다. 최근 IDC 애널리스트와의 대화에서 그는 딥러닝과 그밖의 랜덤 포레스트(Random Forest) 알고리즘과 같은 고전적인 수학적 테크닉을 바탕으로, 우리는 지금 기계의 도움을 받는 새로운 시대로 급속하게 나아갈 수 있는 무기를 손에 쥐었다고 말했다. 그는 무어의 법칙(* 잘 알다시피 법칙이 아니라 관측일 뿐이지만 여전히 지속되고 있는 것으로 보임)이 계속 진전을 보이는 덕분에 연산능력이 기하급수적으로 발전되고, 생성, 저장 및 액세스할수 있는 데이터의 양이 급증하고 있으며, 충분한 알고리즘으로 높은 성장을 지속할 것이라고 내다봤다.

    이는 전세계 다양한 지식 근로자들의 고용에 중대한 영향을 미치고 있다. 이미 오퍼레이션 영역에서 여러 “로봇(bot)”들이 보험금 청구 어드바이저, 뱅킹 콜센터 에이전트 등으로 활약하고 있다. 골드만삭스가 인수한 HonestDollar나 스코틀랜드왕립은행의 자동화 콜센터 어시스턴트인 Luvo 등이 이러한 예에 속한다. 인지 시스템과 인공 지능을 사용하는 다른 사용사례들로는 자가주행 자동차 및 트럭, 영업 교육 시스템, 가격 최적화 툴, 경찰 수사 애플리케이션, 학교에서의 e러닝 툴, 심지어 인공지능 장난감들도 있다. 이러한 사용사례 뿐만 아니라 다른 많은 사례들이 마켓플레이스에 등장하기 시작했다. IDC는 최근 연구조사에서 이러한 애플리케이션에 대한 투자가 2019년까지 310억 달러를 넘어설 것으로 전망하고 있다.
    (*관련 보도자료 바로 가기)

    한편, 인간 행동에 대한 보다 전체론적인 관점에서 볼 때, 지식을 추론하는 막대한 능력으로 인해 발생하는 이슈로 데이터 프라이버시 문제가 있다. 미국에서 유명한 사건 중 하나로 Target 할인마트의 시스템이 미성년자 고객의 임신을 추론하여 그 사실을 미처 알지 못한 그녀의 가족들을 놀라게한 사건이 목도된 바 있다. 데이터는 애플리케이션을 구동하는 연료와 같기 때문에, 날씨와 구매패턴에서 부터 급속히 확대되는 사물인터넷(IoT) 세상에 이르기까지 모든 것에 대한 데이터와 정보의 거대한 시장이 존재하며, 거의 모든 것에 대한 데이터는 기록, 수집, 분석되고 있다. 이에 대한 문제점이 있겠지만 심도 깊은 논의는 후일에 탐구해 보도록 한다.

    결론적으로, 딥마인드가 바둑에서 승리했다. 좋다 나쁘다라는 판단을 차치하고 새로운 기계 시대가 시작하고 있다는 점은 분명해 보인다.
     


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