‘인간이 만든 가장 어려운 게임’인 바둑에 도전한 구글 인공지능(AI)의 다음 상대는 온라인게임 ‘스타크래프트’가 될 것으로 보인다.
이세돌 9단과 구글의 바둑 AI 프로그램 알파고의 첫 대국이 열린 9일 알파고의 기반 기술인 ‘기계학습’(머신러닝)을 소개하기 위해 방한한 구글 프로그래머 제프 딘은 “AI를 스타크래프트에 접목하는 방안도 고민 중”이라고 말했다. 현재 미국 샌프란시스코 구글 본사에서 머신러닝 연구팀(구글 브레인팀)을 이끌고 있는 딘은 “알파고를 개발한 자회사 딥마인드가 여러 게임을 통해 AI를 강화하고 있다”며 이렇게 밝혔다. 인공지능을 구현하는 방법 중 하나인 머신러닝은 컴퓨터가 일일이 사람의 지시를 받지 않더라도 수집한 정보를 바탕으로 스스로 학습하고 훈련하는 기술이다.
전 세계적으로 인기를 끈 실시간 전략 게임인 스타크래프트는 전략과 전술에 능해야 할 뿐 아니라 순발력도 필요하다. 딘은 “스타크래프트는 이용자 시각 밖에서 이뤄지는 상황까지 한꺼번에 이해하면서 경기에 임해야 하기 때문에 다른 게임과는 차원이 다르다”며 “바둑과는 다른 AI 능력이 필요할 것”이라고 밝혔다. 이는 다양한 게임을 시험 무대 삼아 AI를 개발하고 강화하겠다는 속내를 드러낸 것으로 풀이된다.
구글은 이미 대부분의 서비스에 머신러닝을 적용하고 있다. 이용자들이 구글 서버에 사진을 무제한 저장할 수 있는 서비스 ‘구글 포토’의 경우 ‘고양이’를 검색하면 자동으로 고양이가 들어간 사진을 찾아준다. 번역 서비스인 ‘구글 번역’에도 머신러닝을 적용, 만약 이용자가 외국어 표지판이 포함된 해외 사진을 촬영해 올리면 구글이 사진 속에서 글씨만 골라낸 뒤 어떤 언어인지 파악해 자국어로 바꿔준다. 또 ‘지메일’은 이용자 수신함에 도착한 메일 내용을 인식해서 예상 답변을 세 개 작성해준다. 이용자는 세 개 답변 중에서 마음에 드는 것을 골라 바로 보내거나 편집해서 전송할 수 있다. 딘은 “머신러닝을 활용하면 구글의 기존 제품 성능을 개선할 뿐 아니라 생각하지 못한 새로운 분야에 대한 도전도 가능해진다”고 설명했다.
구글의 머신러닝에는 사람이 미리 가르쳐준 대로 움직이는 ‘감독 학습’과 기계 스스로가 시행착오를 통해 배워나가는 ‘비감독 학습’ 두 가지 방식이 활용된다. 이에 대해 딘은 5살짜리 아이를 예로 들며 “꼬마가 지나가는 버스를 보고 트럭이라고 한다면 엄마는 버스라고 알려준다”(감독 학습)며 “꼬마는 그 때부터 버스라는 개념을 이해하고 다음부터 버스를 보게 되면 버스라고 인식하는 것(비감독 학습)과 같은 원리”라고 설명했다. 지금까지는 감독 학습의 비중이 더 높지만 비감독 학습을 강화해야 더 완벽에 가까운 인공지능이 될 수 있다.
구글은 머신러닝을 향후 로봇에 확대 적용할 계획이다. 이미 구글은 ‘로봇 팔’이라는 사람 팔 형태의 로봇을 만들어 훈련 중이다. 딘은 “로봇 팔이 임의의 사물을 집을 때 어떤 각도로 집어야 정확히 들어올릴 수 있는지 파악할 수 있도록 개발 중”이라며 “물건을 들어 올리는 데 실패할 경우 로봇 팔은 스스로 해당 각도가 틀렸다는 사실을 스스로 판단하고 교정하게 된다”고 말했다.
그러나 인공지능의 한계도 뚜렷하다. 추상적 개념을 이해할 수 없기 때문이다. 딘은 “사람은 꽃을 보고 노랗다, 날카롭다 외에 아름답다 같은 추상적 개념도 떠올릴 수 있지만 기계는 어렵다”며 “그러나 추상의 바탕에는 ‘관찰’이 있기 때문에 많은 데이터를 주고 관찰할 수 있도록 한다면 간단한 추상화(化)는 가능할 것”이라고 전망했다.
이서희기자 shlee@hankookilbo.com
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