[객원칼럼] Google이 두려운 이유와 배워야할 점
[객원칼럼] Google이 두려운 이유와 배워야할 점
  • 경남일보
  • 승인 2016.03.28 15:33
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김태화 (한국폴리텍대학 항공캠퍼스 산학협력처장 ·항공정비과 교수· 공학박사)
최근 구글은 인공지능 회사 ‘딥마인드 테크놀로지’를 영입하고 전 세계 데이터를 실시간으로 수집하는 거대 플랫폼을 가진 기업으로서 자사에 대한 홍보전략을 강화함과 아울러 새로운 사업에 대한 부가가치성을 시험할 목적으로 인간과 인공지능 프로그램의 대결, 이세돌과 알파고의 바둑 대국을 추진한 것임을 알고 있을 것이다. 사실 인공지능은 현대 과학기술을 견인해온 여러 가지 제어이론과 다양한 수학적 이론이 가미되어지고 다듬어진 개념이며 컴퓨터 프로그램을 구성하는 알고리즘에 지나지 않기 때문에 “뭐 그리 대단한 것도 아니구나”라고 가볍게 여길 수도 있는 부분이지만, 알고리즘을 거친 결과 값이 단순히 논리적 연산이나 산술적 연산에 의한 결과가 아니라 인간이 판단하는 추론에 가까운 것이기 때문에 시사하는 바와 우려하는 바가 매우 큰 사항이라 할 수 있다.

하지만 ‘인공지능 역할론’의 강조보다는 인공지능이 필요해질 수밖에 없는 환경이나 관련 인프라를 구축해야 한다고 역설적으로 표현하고 싶은 심정이다. 그 이유로는 첫째, 주어진 목적에 부합되는 프로그램을 구성하기 위한 핵심 알고리즘인 인공지능을 구현하기 위해서는 학문간 융합분위기와 수학, 물리학 등 기초분야 학문에 대한 배려와 협조가 있어야만 최고의 능률과 효율을 지닌 알고리즘을 코딩할 수 있다는 점. 둘째, 인간행위 행동에 준거한 멀티 입력을 수행하는 쪽으로 입력채널이 다양해지고 있고 또한 자연어 처리 알고리즘의 도움을 받아 음성입력을 행하거나 혹은 이미지 프로세싱에 기반을 둔 비정형 정보들을 입력하는 등 다양해진 입력정보를 대상으로 주어진 프로그램의 입력조건에 맞춰 판단 혹은 필터링해야 하는 로직 또는 알고리즘 역시 인공지능과 연계돼야 하기 때문에 입력체계관련 전문가를 확보할 수 있도록 인프라를 구축해야 한다는 점이다.

셋째, 과거 단일시스템에서는 저장장치가 독립적으로 결합돼 있었지만 현재는 독립적인 저장시스템 외에 네트워크상으로 연결된 클라우드 저장장치를 통해 대용량 정보를 저장하고 매우 빠른 속도로 액세스할 수 있는 환경으로 변화했기 때문에 이에 대한 데이터 처리 전용 솔루션 역시 인공지능이나 전용 애널리틱 로직을 개발할 수 있는 빅데이터 솔루션 전문가를 양성해야 한다는 점. 마지막으로 최소한 상기 세가지 조건을 모두 갖춰야만 인공지능을 활성화시키고 상용화에 성공시킬 수 있는 환경을 구축했다고 할 수 있기 때문이다.

그런데 지금 전 세계를 대상으로 방대한 양의 인터넷 검색엔진을 보유하고 있고 이를 바탕으로 ‘빅데이터’라고 불리는 클라우드 상태의 비정형 대용량 데이터베이스를 처리하는 체계를 이미 갖췄다. 그리고 차세대 인공지능 엔진인 알파고 플랫폼을 통해 국가적 측면에서가 아니라 상업적 측면에서 인공지능을 활성화시키고 상용화에 시키기 위한 인프라를 구축한 기업이 있다. 바로 구글(Google)이다. 여기에서 우리는 구글이 왜 두려운 기업인지, 그렇다면 우리는 구글을 통해 무엇을 배워야 하는지 한번쯤은 생각해봐야 하지 않을까.
 
김태화 (한국폴리텍대학 항공캠퍼스 산학협력처장 ·항공정비과 교수· 공학박사)


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