이세돌 vs 알파고 "특화 인공지능이 아닌 범용 인공지능을 만드는 것이 목표"

체스만 잘 풀거나 퀴즈만 잘 맞추는 특화한 인공지능이 아니라 인간처럼 여러가지 일을 두루두루 수행하는 범용 인공지능(AGI·Artificial General intelligence)을 만드는 것이 딥마인드의 최종 목표입니다.”

데미스 하사비스 딥마인드 최고경영자(CEO·사진)는 8일 이날 서울 종로구 포시즌스서울 호텔에서 열린 구글 딥마인드 챌린지 매치 기자간담회에서 이세돌 9단과 알파고의 대국은 범용 인공지능을 만들기 위한 첫 출발이라고 말했다.

그는 “미리 프로그램으로 입력해서 특정 과제를 풀도록 하는 것은 ‘협의의 인공 지능’이고 알파고도 ‘바둑만 두는 기계’일 뿐”이라면서 “여러가지 과제를 두루 해결하는 범용 인공지능을 만들면, 의료 보건 등 인류의 난제를 해결하는 데 도움을 줄 것”이라고 말했다.

하시비스 CEO는 또 지난해 10월 판후이 2단과의 대국 후 자가학습을 통해 알파고를 여러차례 업그레이드시켰다고 말했다. 알파고의 자가 학습 데이터가 날이 지날수록 양질로 바뀌어 알파고의 성능도 더욱 강력해졌다는 설명이다.

그는 “컴퓨터의 하드웨어 용량을 얼마나 늘렸다는 질문을 많이 받는데, 판 후이 때와 동일한 컴퓨터 용량을 쓴다”면서 “알파고의 핵심 알고리즘 중 하나인 몬테카를로 서치가 컴퓨터 용량을 업그레이드하면 오히려 성능이 떨어지기 때문에 하드웨어 용량을 늘리는 대신 알고리즘(소프트웨어)의 성능을 개선하는 데 초점을 맞췄다”고 덧붙였다.

다음은 데미스 하사비스 딥마인드 CEO와의 일문일답.

-알파고의 최대 강점과 약점은.

“강점은 피로하지 않고 겁먹지 않는다는 점이다. 인간이 이세돌 9단과 같은 고수와 대결한다면 긴장하겠지만, 알파고는 기계이기 때문에 그럴 리가 없다. 약점의 경우 이번 대국을 통해 알게 될 것이다.”

-이세돌 9단과 5번 대국을 치르면서 알파고도 배우게 되나.

“데이터가 충분하지 않다. 수천 개의 데이터가 있어야 한다. 물론 도움은 되겠지만, 알파고가 매일 프로그래밍을 새로 하지 않는다.”

-이번 대국을 앞두고 알파고는 어떻게 훈련했나.

“특수 훈련은 하지 않았다. 그러나 지난해 10월 판후이와 대국한 버전과는 현재 알파고는 차이가 있다. 자가 학습 데이터가 많이 늘었고 데이터가 갈수록 양질로 변했기 때문에 알파고의 능력이 향상됐다.”

-알파고와 인간의 학습에서 가장 큰 차이점은.

“인간은 스승으로부터 배운다. 반면, 알파고는 지도 지침을 받지 않는다. 10만 건의 대국을 본 뒤 수천 번의 자가 경기를 통해 학습한다. 스승을 둘 수 없다는 점은 강점인 동시에 단점이다.”

-알파고는 착수할 때 많은 시간이 많이 필요하나.

“어려운 수를 둘 때는 더 많이 계산해야 할 수 있다. 시간이 필요하다.”

- 알파고와 같은 인공지능의 경우 성능 개선의 한계가 있나.

“우리도 이것을 테스트하고 싶었다. 아직 알파고의 능력 향상에 한계를 발견하지 못했다. 인간은 학습 능력의 한계가 있을 수 있지만 말이다. 계속 지켜볼 일이다.”

-일반 인공지능을 개발하는 것이 목표라고 했다. 그런 인공지능이 나오면 인류가 위험에 처할 것이라는 시각에 대해서는.

“인간이 윤리적으로 써야 한다. 구글은 인공지능과 윤리에 관한 토론회에도 많이 나간다. 인간 수준에 도달하는 지능이 나오려면 앞으로 수십년 걸릴 것이다.”
ChosunBiz.