본 세션은 (1) 인공지능, 어디까지 왔나, (2) 인공지능이 만드는 미래 세상: 기회와 위험, (3) 인공지능 시대의 과제라는 세 파트로 나뉨
인공지능은 제 2의 산업혁명의 동력으로서 전 세계적으로 각광받고 있으며, 반복적인 정신노동을 대체할 수단으로 많은 기대와 우려의 중심이 되고 있음
지능이란, 추론과 계획, 문제 해결을 위한 추상적 사고 능력이자, 경험에서 학습할 수 있는 정신 능력임(Linda Gottfredson(1994), WSJ)
앨런 튜링은 인간의 수학적 추론 능력을 모방하는 튜링 기계를 개념화하여 현대 컴퓨터의 이론적 기반을 제공한 인공지능의 아버지임
존 매카시는 인공지능이라는 용어를 처음 사용하였으며, 1956년 미국 다트머스 대학교에서 최초의 인공지능 컨퍼런스를 개최
80-90년대까지는 기대한 만큼 기술적으로 큰 진보가 일어나지는 않았으나, 90년대 후반 IBM 왓슨은 발전된 형태의 인공지능을 대중에 알리는 역할을 수행(‘97 Deep Blue, ’11 Jeopardy! Show)
인간 수준의 의식과 지각, 마음을 가지고 인간이 할 수 있는 모든 것을 할 수 있는 범용 인공지능(General AI)과 실용적 가치가 있는 특정 과제에 집중하는 인공지능(Narrow)의 두 줄기로 연구가 나뉘어 단기적으로 후자에 집중하게 됨
기계학습은 알고리즘을 통해 일반화된 법칙을 이끌어내는 능력을 부여하고, 확률 계산을 통해 패턴을 인식하고 예측하며 검색 엔진, 전자상거래 등의 추천 및 제안 기능, 선거 당선결과 예측 등의 기능 구현 가능
구글 브레인 프로젝트(2012)는 1천만개의 Youtube 동영상 속 고양이를 74.8% 식별 가능했음
인공 신경망은 ‘학습’은 뇌 안의 뉴런들이 주고 받는 전기작용으로 벌어지는 현상으로 이해하고, 뉴런들 사이의 연결관계 변화를 모사하는 것(Donald Hebb(1949))
심화 학습(Deep Learning)은 상호 연결된 복수의 계층을 거치면서 학습활동을 하는 것으로, 서로 다른 층 위의 추상적 개념을 쌓아 가면서 학습함(Yann LeCun, Geoff Hinton, Yoshua Bengio 등)
구글, 페이스북, 애플, MS, 아마존, 바이두 등 많은 IT 기업들, 일본 도요타 등 자동차 기업들도 인공지능 개발에 거액을 투자하고 있으며, 스타트업 중에는 DeepMind, MetaMind 등이 주목받고 있음
완전한 지능을 향한 도전으로서 Vicarious, Numenta와 같은 벤쳐들이 활동하고 있음
Forbes, AP, LA Times Guardian등이 이미 날씨, 금융(주식), 스포츠 등에 관한 기사를 인공지능을 이용해 작성, 출고 중이며, 이 뿐만 아니라 앞으로 일상(교육, 의료, 안전, 경제, 법률 등) 속에서 인공지능이 이용되며 더 안전하고, 편리하고 즐거운 세상이 도래할 것
그러나 초지능(Super-intelligence)은 인간이 지향하는 제반 목표에 어긋나지 않도록 해야 한다는 유명 인사들의 경고가 속출(Hawking, Musk, Gates 등)
프라이버시나 대량살상 무기 등에 대한 대책이 필요
옳고 그름에 대한 판단 기준, 규칙은 누가 정하는가? 기계에게 누가, 어떤 지식을 가르칠 것인가? 잘못된 시스템으로 초래된 결과는 누가 책임을 질 것인가? 공정성, 투명성, 정확성을 누가 담보할 것인가? 사회적 차별, 격차, 소외, 불평등은 어떻게 해결할 것인가?
인공지능 시대에서는 (1) 큰 그림을 그리는 일, (2) 감성적인 장점, (3) 적극적인 개입과 조정, (4) 니치 마켓이나 (5) 미래 구상과 디자인 등의 “사람만이 할 수 있는” 다섯 가지 측면에서 접근하여 일자리 및 기회를 창출할 수 있음(Davenport(2015), HBR)
과학기술 및 비즈니스 분야에 투자하고, 기업 및 공공조직은 과감한 해체와 재조합이 필요하며, 경제 사회의 규범을 다시 재정렬하며, 창의적인 교육을 하는 등의 체계적인 준비가 필요