5번째 이야기 - 딥러닝 추론, 머신러닝, 전문가 시스템

뇌공학자

● 개인적으로는 컴퓨터의 지식을 사람의 뇌 속에 업로드하는 것이 과연 가능할지 궁금합니다. 조니 뎁이 주연한 영화 트렌 센더스(2014)는(2014) 이것을 전제로 하는 영화인데 말이죠. 어쨌든 진정한 의미에서의 인공지능의 구현은 인간이 뇌의 작용을 명확히 이해하는 것이 선행되어야 가능함을 알게 되었습니다.

● 딥러닝 44대 천왕 중 한 명인 앤드류 응의 말을 마지막으로 읊어봅니다. "인공지능 분야에 상당한 진전이 있었지만 그렇다고 AGI에도 어떤 진척이 있다는 뜻은 아니다. 인공일반지능에 대한 논의는 화성에 가보지도 못한 인류가 화성의 인구 과밀에 대해 걱정하는 것과 같다. AGI같은 헛소리는 집어치우고 급한 문제에나 시간을 더 내자"

 

● 여성의 바지 착용과 딥러닝 추론의 상관관계

● 19세기 말 페미니즘의 상징에서부터, 20세기 실용주의, 레저용 패션을 거쳐 일상적인 아이템이 되기까지의 여성의 바지 착용의 역사에 대해 살펴봅시다. 오늘날 많은 여성들이 바지를 착용하는 것은 일상화가 되었습니다. 여성의 사회 진출이 늘어나기도 하면서 치마보다는 바지를 입는 여자들이 더 흔해진 것으로 보입니다. 하지만 불과 100년 전에는 여성들에게 금기시되던 패션이 바로 바지 착용이었습니다. 여성들이 바지 착용을 얻어내기 위한 그 과정에는 실로 대단한 투쟁의 역사가 숨겨져 있습니다.

● 체조나 경마, 수영 등을 할 때 입었던 블루머, 퀼로트라고 하는 치마바지, 윗부분은 통이 넓고 발목 부분에서 좁아지는 주름을 형성하는 하렘 펜츠 등이 속속 등장하여 선보이게 되었습니다. 1920년대 들어서자 일반 여성들은 용감한 여성들과는 달리 바지를 실내복이나 비치 웨어 정도로 착용했습니다.. 아직은 별난 옷이라는 사회적 편견이 채 가시지 않았기 때문입니다. 2차 세계대전의 발발은 여성들로 하여금 노동에 대한 부담을 몇 배로 가중시켰습니다. 공장 일 뿐 아니라 가사일까지 전쟁터로 떠난 남자를 대신해 떠맡아야 했던 것이죠. 이때, 실용주의가 등장하게 됩니다. 몸빼 바지 역시 우리 나라 여성들이 일제에 탄광 노동을 하면서 입었던 옷이라고 전해집니다. 그런의미에서 여성의 바지 패션도 전쟁과 함께 시작된 것이라 할 수 있습니다.

● 1960년대부터 유명 할리우드 배우들이 바지를 입기 시작합니다. 과거에는 단지 실용성이 있는 옷이었다면 이제 패션의 한 부류로서 점차 인정받기 시작하여 지금에 이르게 됩니다. 데이터가 있는 곳에 인공지능이 있습니다. 1800년대 말이나 1900년대 초 데이터로부터 학습하여 특징을 추출해낼 수 있는 기계가 있었다고 가정해봅시다.

여자 바지

● 과연 학습한 기계는 위의 사진들을 보고 남자인지 여자인지 구분할 수 있었을까요? 딥러닝이 특징을 무엇으로 잡아 학습했는지 우리는 명확하게 알지 못합니다. 만약 바지라고 하는 특성을 결정적인 근거로 딥러닝이 학습했다면, 결과는 남자일 확률이 높습니다.  그렇습니다. 딥러닝의 문제가 여기에 있습니다. 딥러닝으로 당시의 데이터를 학습하면 당연히 남성과 바지의 상관관계가 높게 나오고, 이로 인해 인식 결과는 '남성'이라는 잘못된 추론을 할 가능성이 높아지는 것입니다. 

● 딥러닝의 최대 취약점은 설명이 불가능하다는 것이라 말씀드렸습니다. 설명이 가능하다는 것은 데이터 사이의 상관관계를 넘어서 인과관계를 밝혀낼 수 있다는 말이기도 합니다.  요슈아 벤지오(2019)교수가 지적했듯이 딥러닝이 새롭게 돌파해야 할 지점이 여기에 있습니다.  '여성들이 바지를 쟁취했듯, 딥러닝도 인과관계를 쟁취하라'라고' 딥러닝에게 요구하고 싶습니다. 하지만 아무래도 딥러닝에게는 인과관계를 사람이 '부여'해주어야 할 것 같습니다.

● 한편 그런 생각도 해봅니다. 인공지능 교육에도 '설명 가능성'이 중요하지 않을까요? 기계의 관점이 아니라 사람이 이해하기 쉬운 방식으로 인공지능을 교육할 수 있지 않을까요? 저는 인공지능 교육에 '설명 가능성'을 부여할 수 있는 유력한 방법 중 하나가 '스토리텔링'이라고 생각하고 있습니다.

 

https://m.cafe.daum.net/dotax/Elgq/3975180?svc=kakaotalkTab&bucket=toros_cafe_channel_alpha

전세계 대기업들의 첫 시작

 

● 시작은 미약하지만 그 끝은 창대하리라.

● 전 세계 대기업들의 첫 시작을 보면 어떨까요? 삼성은 국수를 팔았고, 소니는 전기밥솥을, 닌텐도는 화투로 시작했습니다. 살다 보면 스스로 과거에 메이는 경우가 많습니다. 그러다보면 나름의 한계선을 짓게 되고 그 안에서만 배회하는 스스로를 발견하게 되는 듯합니다..

● 이 회사들은 이것저것 해보다가 시대의 변화를 읽고 자신들의 먹거리를 찾아왔습니다. 그뿐 아니라, 찾은 것에서 멈추지 않고 앞으로도 찾아낼 것입니다. 적응해내지 못하면 노키아의 선례를 남기게 될 것이니 말이죠. 인공지능은 시대를 읽는 화두이자 사회를 바꾸는 범용기술입니다. 범용기술은 인프라를 새롭게 하고, 사람들의 삶을 바꿉니다. 데이터가 남긴 흔적을 먹고, 인공지능 기술은 성장하고 우리 삶을 편리하게도 할 겁니다. 기계는. 두려움이 없습니다. 주는 대로 받아내고 소화해냅니다. 내가 그어놓은 나름의 선은 무엇일까요? 그것을 발견하고 지우려고 노력하는 것만으로도 우리는 인공지능을 통해 그토록 되길 바라는 증강하는 존재가 될 것입니다.