읽은 책 (16.12.04) - 인공지능과 딥러닝

인공지능과 딥러닝 : 인공지능이 불러올 산업 구조의 변화와 혁신
마쓰오 유타카 저/박기원 역/엄태웅 감수 | 동아엠앤비 | 원서 : 人工知能は人間を超えるか

• 16.11.05 - 16.12.04
  
• 이해 4.5 / 흥미 5.0
  

1.
80년대부터 인공지능에 대해 꾸준히 연구해 온 일본의 인공지능 전문가가 인공지능 기술이 어떻게 발전해 왔으며, 딥러닝이 어떤 의미가 있는지 말하는 책이다. 그리고 지능 자체에 대한 질문, 인공지능이 가능할지에 대해서도 자신의 생각을 이야기한다. 한 때 비웃음을 샀지만 굴하지 않고 꾸준히 연구해 온 저자의 자부심도 느껴졌다.

2.
로저 펜로즈의 '황제의 새 마음'이라는 책이 있다. 수학, 물리학, 생물학, 컴퓨터 공학 등등 여러 분야의 관점에서 인공 지능이 가능한가에 대해 이야기한다. 더 나아가 지능이 무엇인가가 대해서도 이야기한다. 그건 이 책과 비슷한 부분이다.

펜로즈 책의 결론은 인공지능은 불가능하다는 것이다. 그 근거는 괴델의 '불완전성 정리'이다. 불완전성 정리는 하나의 공리 체계가 있을 때, 그 공리 체계 내에 참이면서도 증명할 수 없는 명제가 존재한다는 것이다. 수학적으로 컴퓨터로 구현 가능한 논리는 이러한 공리 체계로 나타낼 수 있는 논리이다. 결과적으로 사람은 참인지 아는 명제를 컴퓨터는 참인지 알 수 없는 것이다.

이 책에서는 지능의 본질을 비선형적인 추상화로 보고 있다. 딥러닝의 본질 또한 이 추상화이다. 즉 인간의 지능과 컴퓨터로 구현하게 될 인공지능은 본질적으로 차이가 없다고 본다. 그렇다면 앞서 말한 불완전성 정리도 이러한 추상화를 통한 직관으로 알 수 있는지 궁금하다. 이에 대한 수학적 접근이나 증명이 가능한지도 알고 싶다.

3.
책에서 말하는 3번의 AI 붐을 간략하게 정리하면 다음과 같다.

• 1차 AI 붐:
  
• 1950년대 후반 ~ 1960년대, 컴퓨터로 추론, 탐색을 하는 것으로 특정한 문제를 푸는 연구
  
• 간단한 문제는 풀려도 복잡한 현실의 문제는 풀리지 않는 것이 밝혀짐
  
• 2차 AI 붐
  
• 1980년대, 컴퓨터에 '지식'을 넣으면 똑똑해진다는 접근법. 익스퍼트 시스템expert system.
  
• 지식을 서술하고 관리하는 것이 엄청나게 방대하다는 점에서 한계
  
• 3차 AI 붐
• 2010년대, 빅데이터를 활용한 기계학습 + 딥러닝(특징표현 학습)
  

즉 실용적인 AI를 위해서는 지식을 입력해야 하는데 이게 너무 방대했다. 하지만 빅데이터에 딥러닝을 적용함으로써 필요한 지식을 AI가 스스로 습득하게 됐기 때문에 현실적으로 구현 가능해졌다. 여기에서 AI가 판단하는데 쓰는 지식(?)은 사람의 지식과는 전혀 다른 형태의, 어쩌면 사람의 관점에서는 무의미한 지식이다. 하지만 사람에게 필요한 결론을 내놓는다.

4.
이 책을 통하여 알 수 있었던 건 인공지능 발전 과정에서 어떤 어려움들이 있었는지, 그리고 딥 러닝이 무엇인지였다. 그리고 딥 러닝이 이러한 어려움을 돌파하는데 어떤 역할을 했고, 인공지능 붐이 일어나는데 일조했는지 알 수 있었다. 끝부분에서는 인공지능이 산업적, 사회적으로 미칠 영향에 대해 이야기하는데 좀 지루한 면도 있었다. 

• 제1차 AI 붐은 추론,탐색의 시대, 제2차 AI 붐은 지식의 시대, 제3차 AI 붐은 기계학습과 특징표현 학습의 시대이지만, 더 엄밀하게 말하면 이 3회의 붐은 서로 겹쳐져 있다.
  
• 딥러닝은 인공지능 분야에서 지금까지 풀리지 않은 '특징표현을 컴퓨터 스스로가 획득한다'라는 문제에 하나의 답을 제시했다. 즉 커다란 벽에 하나의 구멍을 뚫었다는 것이다.