경제학과이었다는 것을 의심할 정도로 관련 지식을 잃어가던 나...
AI 시대에 점점 뒤떨어지는 것을 심각하게 여기기 시작했지만 당최 어디서부터 탐구를 해야하는지 감이 잡히지 않았다. 프로그래밍이 가장 궁금하긴 했지만 학부시절 '프로그래밍 언어'에 질색했던 것이 떠올라 쉽사리 손이 가지 않았다. 그러던 중 인기도서에서 '비전공자도 이해할 수 있는 AI지식'이라는 책을 발견했고 나에게 딱 맞는 책일 것 같아 대출해봤다.
이 책의 좋았던 점은 우리가 실생활에서 가장 쉽게 접할 수 있는 기능들을 풀어서 설명해준다는 점이었다. 어느새 당연하게 자리잡아버린 검색엔진, 네비게이션, 번역, 스마트스피커 부터 예전과는 비교할 수 없을 정도로 정교하게 내가 찾아본 것들을 어느새 다 알고있는 알고리즘의 비밀, 그리고 최근 뜨고 있는 GPT까지 한번쯤은 '이게 어떻게 이렇게 되지?' 생각해보았던 것들이 실제로 동작하는 방법들을 상세하게 설명해놓았다.
참고로 나는 이 책을 읽기 전에는 머신러닝과 딥러닝을 들어만 봤지 차이점조차 설명하지 못하는 AI의 극극극 초보였다. 그러던 내가 머신러닝과 딥러닝의 차이점에 대해 알게 되었고 매일같이 뉴스에 나오는 엔비디아, 반도체, HBM, CPU, GPU같은 기본 용어에 한걸음 가까워질 수 있었다.
우리가 당연스레 사용하는 기능들의 작동원리와 그것들의 발전 과정에 숨겨진 이야기들을 흥미롭게 집필해놓으신 덕에 한 문장도 지루해하지 않고 읽을 수 있었다. 아주 조금이지만 AI에 한걸음 가까워진 것 같다. 뿐만 아니라 이 책은 AI로 인해 우리 생활에 닥친 변화를 알려주고, 앞으로 닥치게 될 변화까지 예상함으로써 작게는 앞으로 어떤 직업이 사라지고, 어떤 직업이 새로 생겨날 수 있을지부터 크게는 우리의 삶을 어떻게 바꿔놓을지 상상하게하여 AI 개별 기업에 투자하려는 사람들에게 투자소스를 찾는 것에도 큰 도움을 줄 듯 하다.
책에서 얻는 기초지식들을 몇가지 기술하면서 마무리하겠다.
○ 머신러닝이란 기계가 스스로 학습하는 방식이다. 컴퓨터가 데이터에서 스스로 규칙을 찾아내고, 사람이 찾아내지 못하는 규칙도 컴퓨터가 학습을 거쳐 찾아낼 수 있다.
딥러닝은 머신러닝의 일종으로, 머신러닝과 비슷한 방식으로 작동한다. 테이터와 정답을 입력하면 스스로 규칙을 찾아내는 것이다. 여기까지는 머신러닝과 동일하나 딥러닝은 기존의 머신러닝에 비해 훨씬 더 크고 풍부한 역량을 지녔다. 더 많은 데이터를 학습할 수 있고, 더 풍부한 규칙을 찾아낼 수 있다. 딥러닝은 특히 기계번역 분야에서 그 면모를 드러낸다.
인공지능 분야가 1980년대 이후 머신러닝으로, 2010년대 이후 딥러닝으로 까지 발전해온 것이다.
딥러닝은 많은 분야에서 월등히 좋은 성과를 내고 있지만 정형화된 데이터를 예측하는 일에서는 머신러닝 모델이 좋은 성과를 내고 있다.
○ CPU가 컴퓨터의 두뇌라면 GPU는 게임 그래픽카드의 두뇌다. CPU가 성능이 좋은 비싼 코어를 몇개 장착한 구조라면 GPU는 상대적으로 성능이 떨어지는 저렴한 코어를 엄청나게 많이 꽂아둔 형태다. 엔비디아는 GPU를 활용할 수 있는 CUDA라는 플랫폼을 가졌다. CUDA의 등장으로 병렬연산이 필요한 대부분의 과학 계산에 엔비디아의 GPU가 이용되었고, 이는 엔비디아의 독점으로 이끈다. GPU는 많은 반도체 회사에서 만들 수 있지만 CUDA는 엔비디아만이 만들 수 있다. 사실상 모든 딥러닝 라이브러리가 CUDA를 지원하고 있으므로 CUDA를 지원하지 않는 다른 회사에서 출시한 GPU는 사용하기 어렵다.
AI란 인공지능이다. 사람처럼 생각하고 배우고 사고하고 판단을 내릴 수 있는 기계다. 하지만 결론적으로 인공지능은 사람이 아니다. 감정이나 상식의 저주가 포함되지 않기 때문에 늘 학습시켜야 한다. 많은 데이터가 필요하고 정확도가 높아야 한다. 중요한 건, 책을 쓴 시점에서 예측한 것보다 더욱 발전이 빨라졌다는 것이다.
기계가 인간보다 나은 시대는 분명히 올 것이다. 하지만 이는 인간의 모든 것을 대체하는 것은 아니다. 자율주행 자동차나 스마트팩토리에서 일하는 산업용 로봇이 그 예다. 인공지능이 사람을 대체하기까지는 아직 먼 미래다. 그러나 어느 분야이든 AI 기술이 적용되지 않는 곳은 없을 것이다. 결론적으로 AI는 필수지식이 되어간다.
