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과연 인공지능은 성공할 것인가. 국내의 연구성과는 어디까지.
일전에 모 경제지에 실린 기사의 제목으로 '1991년까지 인공지능 개발'이라는 문구를 보고 인공지능을 연구하며 강의하는 필자로서의 당혹한 심정을 금할 수가 없었다. 그 기사내용은 인공지능과 별로 관계가 없는 내용이었다. 정부에서 소프트웨어 기술개발을 위하여 앞으로 10년에 걸쳐 1조원 정도의 연구기금을 사용하자는 제안이었다. 다만 그중에서 일부를 인공지능의 연구에 사용하겠다는 것이다.
이러한 내용을 갖고 이처럼 제목을 선정한 것으로 미루어 보아 편집자가 갖고있는 인공지능에 대한 생각은 상당히 잘못되어 있는 것 같다. 과학기사를 다루는 편집자가 그러할진데 일반대중이 갖는 인공지능에 대한 생각은 어떠할른지는 미루어 짐작할 수 있다. 추측건데 '1991년까지 인공지능 개발'이라는 제목은 1991년에 이 과제가 성공하면 인공지능이 개발 완료될 것이라는 뜻으로 쓴 것 같은데 이는 너무나 책임없는 추측이다. 아마 그 편집자가 갖고 있는 '인공지능'이라는 개념이 인공심장이나 인공콩팥과 같이 2,3년 동안 연구하면 개발할 수 있는, 자연지능이 뒤지는 사람을 위해서 갈아 끼울수 있는 것으로 생각한 것 같다.
금세기에 가장 흥미있는 과제
많은 사람들이 인공지능은 금세기의 가장 흥미있는 과학적 사업이라고 믿고 있다. 그러한 반면 인공지능의 전도는 어둡고 결국 잘못 쓰이게 될 것이라고 염려하는 사람들도 있다. 그러나 한가지 명백한 것은 인공지능이 인간에게 정열을 일으키고 그 정열은 과장된 수수께끼 같은 표현을 자극하며, 이러한 표현이 이 분야에 종사하는 사람들을 매우 당혹하게 하고 있는 것이다. 앞에서의 기사도 그 내용을 보면 소프트웨어 기술 전반에 관한 연구를 제안하는 것이었는데도 인공지능을 제목으로 내세우고 있다.
그 편집자가 생각하고 있는 인공지능에 대한 개념이 잘못된 것이라면 과연 인공지능의 정확한 개념은 무엇인가? 인공지능의 정의에 대한 학자들 간의 의견은 분분하지만 널리 인용되는 대표적인 정의를 살펴보자면 '텍사스' 대학의 '리히'는 인공지능을 "현재 인간이 컴퓨터에 비해서 더 잘하고 있는 일들을 컴퓨터로 하여금 할 수 있게 하는 방법에 관한 연구"라고 정의하였고 MIT 대학의 '윈스톤'은 인공지능은 "기계를 더욱더 유용하게 만들고 지능을 이해하기 위해 기계를 좀더 현명하게 만드는 분야"라고 정의하였다. 브리타니카 백과사전에서는 "숫자보다는 기호를 사용하여 지식을 표현하는 방법과 정보처리를 위해서 경험적(Heuristic) 방식을 다루는 컴퓨터 과학의 한 분야"라고 정의하였다.
여기서 경험적 방식이란 문제해결의 성능을 향상시키기 위한 어떠한 기법이나 단순화 등을 의미하는데 경험적 방식은 최선의 해결을 보장하지도 않으며 때로는 문제를 해결못하는 경우도 있지만 대부분의 경우에 빠른 시간안에 적절한 해결을 제공해 주는 방법을 의미한다. 지금까지 기술한 인공지능의 정의를 바탕으로 살펴보면 인공지능이란 전산학의 최첨단 분야로서 적용하고자 하는 영역에 대한 지식을 바탕으로 경험적 방식을 사용하여 인간의 지적인 행위를 컴퓨터를 통하여 구현하는 학문이라고 할 수 있겠다.
컴퓨터를 좀더 똑똑하게 만들자
인공지능이란 쉽게 이야기하자면 '컴퓨터를 좀더 똑똑하게 만들자'하는 노력이라고 할 수 있다. 똑똑한 컴퓨터는 사람과 같이 바둑과 장기를 둘 수 있고 사람과 자연어로 대화할 수 있으며 그림을 보고 이해하며 컴퓨터 프로그래밍과 같이 고도의 지능이 필요한 일을 할 수 있다. 우리는 여기에서 '좀더'라는 단어에 주의하여야 한다. 이 '좀더'라는 단어가 내포하는 의미는 항시 미래지향형이기 때문에 20년 전에 인공지능이라고 여겨졌던 많은 부분이 오늘날 단순한 기술로 여겨지고 있다. 마찬가지로 오늘날 우리가 인공지능이라고 이야기 하는것이 2,3년 후이면 더 이상 인공지능이 아닐 수도 있다.
그 대표적인 예로서 소위 전문가시스팀이라고 일컬어지는 지식기반형 시스팀 기술을 들 수 있다. 2,3년 전까지만 해도 전문가시스팀 도구를 이용해서 전문가 시스팀을 만드는 것을 인공지능이라고 생각해 왔으나 요즘은 이를 인공지능이라고 생각하는 사람은 거의 없다. 전문가 시스팀 도구를 이용해서 전문가 시스팀을 만드는 작업은 대학과정의 학기 프로젝트 정도로 여겨지고 있다. 또 1960년대 말에는 광학적 문자 판독기를 인공지능이라고 했었으나 지금에 이르러서는 광학문자 판독기를 인공지능이라는 사람은 거의 없다.
인공지능의 영역은 매우 광범위하여 학자마다 견해의 차이가 있지만 기초분야와 응용분야로 나눌 수 있다. 기초 분야로서는 경험적 지식을 이용한 탐색법에 관한 연구 분야, 지식을 명시적으로 표현하는 방법론과 그 방법을 이용하여 지식 표현 언어 및 프로그래밍 환경의 구성에 관한 연구 분야, 기계적으로 추론을 수행하여 새로운 사실을 발견하고 정리를 증명하는 논리적 연역과 정리 증명의 분야, 그리고 스스로 지식을 얻어 능력을 향상시키는 방법을 연구하는 학습 분야 등이 있다. 응용 분야로서 고도의 지식과 경험을 요하는 전문분야에서 인간 전문가의 업무를 도와주거나 대신해주는 전문가시스팀 분야, 컴퓨터 스스로 프로그램을 할 수 있도록 연구하는 자동 프로그래밍 분야, 컴퓨터에서 시각능력을 부여하는 컴퓨터 시각 분야, 음성인식, 그리고 자연언어를 이해하고 구사할 수 있도록 연구하는 자연언어 처리, 그리고 지능적인 문제 해결 능력을 연구하는 분야와 계획법과 로보트 공학에의 응용 등으로 분류할 수 있다(그림1).
8개월의 일을 2주일에 처리
지금 미국 일본 등에서는 전문가 시스팀의 이용이 매우 활발하다. 가장 성공한 예로써 미국의 컴퓨터 회사 DEC에서의 경우를 들 수 있다.
PDP-11 및 VAX 기종의 컴퓨터 판매를 상담하는 전문가 시스팀, 컴퓨터를 생산 조립하는 과정을 제안하는 전문가 시스팀, 그리고 판매후 설치를 도와주는 전문가 시스팀 등으로 일련의 전문가 시스팀군을 형성하여 매년 2억달러 상당의 경비를 절약하고 있다고 한다. 또 기관차를 생산하는 '제너럴 일렉트릭'에서는 기관차의 고장 진단 및 정비를 도와주는 전문가 시스팀이 전 작업량의 80%이상을 담당하고 있다. 일본 '히다치' 전문가 시스팀은 컴퓨터 설치 작업에 8시간 걸리던 일을 단지 15분에 처리할 수 있게 도와주고 있고 '캐논'회사의 렌즈를 설계하는 전문가 시스팀은 8개월 걸리던 작업을 2주일에 끝낼 수 있도록 도와주고 있다. 일본제철에서는 전문가 시스팀을 사용하여 80%의 정확도로 용광로를 진단하고 있으며 '산와'은행에서는 투자상담하는 전문가 시스팀을 6개의 지점에 배치하였다.
1980년대에 들어서면서부터 미국, 일본, 영국 등에서는 정부차원의 투자를 시작하였다. 일본은 1990년대 중반을 목표로 한 5세대 컴퓨터 개발 계획에 4억5천만 달러의 돈과 인력을 투자하고 있다. 5세대 컴퓨터란 인공지능을 기초로 한 지식처리형 컴퓨터로서, 많은 양의 지식을 보관할 수 있는 지식창고와 빠른 속도로 추론할 수 있는 병렬 추론 기관으로 구성된다.
일본의 계획에 의하면 2만개 이상의 규칙과 대영백과사전의 모든 지식을 수록할 수 있는 지식창고와 IBM3033 기종의 4만배 추론속도를 갖는 시스팀을 목표로 하고 있다. 또 이 컴퓨터의 사용을 쉽게 하기 위하여 자연어 처리, 음성 및 영상 인식의 능력 등을 부여하여 컴퓨터 입출력 장치의 다변화에 중점을 두고 있다. 전문가들은 최근의 계획차질 등으로 미루어보아 일본의 계획이 모두 다 성공하리라고 믿지는 않으나 상당히 많은 분야가 발전할 것을 기대하고 있다. 만약 이러한 컴퓨터가 성공적으로 개발되어 상품화된다면 정보화 사회로 알려지는 2천년대의 국제 세력 분포에 커다란 변화가 오리라고 믿어진다.
일본의 이 위협적인 개발 계획에 대처하기 위하여 인공지능의 본 고장인 미국에서도 유사한 개발 계획을 수립하고 있다. 미국방부 주도 아래 수행되는 전략적 전산기술 개발계획(Strategic Computing Program)은 인공지능의 기술수준을 향상시켜 각 군의 무기체제에 적용시킴으로써 국가안보를 견실하게 하기위한 연구계획으로 인공지능 연구소를 컴퓨터 망으로 연결하는 지원체계를 구성하고 있다. 또한 그 기술을 이용하여 무인 자동차를 개발하고, 비행기 조종간을 자동화하며 대규모의 전투 정보시스팀을 구성하고 있다. 미국방부의 연구비투자 능력 및 규모가 워낙 방대하기 때문에 많은 사람들은 인공지능이 빠른 속도로 발전하리라고 예측한다.
유럽에서의 연구활동도 매우 활발하다. 영국의 ALVEY 프로그램은 정보산업 시장의 경쟁력을 강화하기 위하여 1982년에 시작된 5개년 계획으로서 산학협동 및 정부의 후원으로 5억달러의 예산을 사용하고 있다. 또 유럽공동체에서 추진하는 ESPRIT라는 연구프로그램도 특기할 만하다.
2~3년의 짧은 역사
위에서 간단히 본 것 같이 선진 외국에서의 인공지능의 투자 경쟁은 치열하며 이에 다른 연구결과도 괄목할만하다. 많은 시스팀이 현장 배치되어 연구 투자의 효율성을 입증하고 있다. 그러면 과연 우리의 현실은 어떠한가? 우리의 연구 능력은 어떠하며 우리도 곧 인공지능을 이용한 시스팀을 실용화할 수 있는가에 대하여 알아보자.
국내에서 인공지능이라는 용어가 매스컴에 나타나게 된것은 4,5년전 쯤일 것 같다. 그 당시 외국에서는 인공지능의 성공에 매우 흥분한 상태여서 과학잡지에는 연일 인공지능의 소개가 나오고 신종 하이테크 산업으로서 각광을 받아 새로운 회사가 우후죽순처럼 생겨날 때였다. 더구나 일본의 5세대 컴퓨터 개발계획이 발표된 다음이라서 지정학적으로 근접한 한국에서도 인공지능의 관심이 없을 수가 없었다. 그러나 이때까지는 인공지능을 전공한 학자나 연구원이 없었고 관심을 구체화하여 실행으로 옮기는 연구소나 기업이 없었다.
본격적인 인공지능을 공부한 젊은 신진 학자들이 귀국하기 시작하여 인공지능 열기를 불러 일으키기 시작한 것은 2,3년 전이다. 각 대학에서는 인공지능의 강의가 신설되고 연구소에서는 인공지능 연구실이 신설되었고 많은 대학원 학생이 인공지능에 관련된 학위 논문을 작성하기 시작하였다. 이러한 학문적 열기의 구심점으로 1985년 가을 젊은 교수 연구원들을 중심으로 '인공지능 연구회'가 발족되었다. 회원간의 학술 정보 교환을 꾀하며 튜토리얼(Tutorial)개최, 잡지 및 신문의 기고 등을 통하여 인공지능의 정확한 소개와 보급에 노력하였다. 현재 인공지능 연구회는 7백여명의 회원을 확보하고 있으며 매년 2회의 정기학술 발표회, 수시로 학술 세미나를 개최하고 년 4회의 뉴스레터를 발행하는 등 활발히 활동하고 있다.
정부에서도 인공지능 분야의 중요성을 인식하여 과학기술처는 과학재단 등의 연구지원단체를 통해서 기초 연구를 지원하고 또 특정연구 사업으로 지정된 과제를 지원하여 중요한 기술의 확보에 노력하고 있다. 1986년도 목적기초 연구를 통하여 인공지능의 기초기술과 음성인식, 영상인식, 자연어 처리 등을 위해 각 대학에 1억5천만원 이상의 연구비를 지급하였다. 1986년에 과학재단을 통해서 지원된 인공지능 관련 연구과제는 (표1)과 같다.
과기처에서는 산발적으로 지원하던 인공지능 연구를 1987년도 특정과제에서는 인공지능이라는 중과제를 신설하고 이에 5개의 소과제를 지원하였다. 1억3천만원의 제한된 연구비 때문에 1987년은 우선적으로 2가지의 소분야를 중점 지원키로 결정하였다. 즉 한국어 자연어의 이해에 관한 연구 분야와 전문가 시스팀 분야이다(표2).
인공지능 중과제에 속하지는 않았지만 관계있는 특정과제는 다음과 같다. 컴퓨터 기술분야의 특정연구로서 과기원 조정완 박사팀이 연구하는 차세대 컴퓨터 개념 형성 프로젝트가 있는데 이는 일본의 5세대 컴퓨터 개발에 자극받아 지능형 기계 즉 논리를 기반으로 한 컴퓨터의 개발을 목표로 하고 있다. 서울대학교의 조유근 박사 팀에서는 고속 병렬 수행을 위한 컴퓨터 시스팀의 연구가 이루어지고 있고 전자통신 연구소의 박승규 박사가 이끄는 인공지능 연구실에서는 인공지능용 워크스테이션 개발 프로젝트를 수행하고 있다.
선두에 설 것인가, 도태할 것인가
앞에서 보아 왔듯이 매우 많은 인공지능 관련 연구과제가 수행되고 있다. 일부 과제를 제외하고는 대부분이 아직도 연구개발의 성격을 띄고 있고 실용적으로 쓰여지기까지는 아직 요원한 현실이다. 모든 소프트웨어 개발과제에 공통되게 적용되는 이야기지만 개발방법이나 아이디어 만으로 시스팀이 자동적으로 구성되지는 않는다. 물론 적절한 방법론과 언어도구의 뒷받침이 필요하지만 실용적인 시스팀이 되기 위해서는 많은 인력이 투입되고 효과적인 관리, 그리고 소프트웨어의 품질보증 등에 노력하여야 한다.
또한 강조하고 싶은 점은 사용자에게 쉽게 받아 들여지기 위해서는 사용자 인터페이스에 많은 신경을 써야 한다. 아무리 훌륭하게 의사결정을 해 줄 수 있는 시스팀도 입력방법이 치졸하거나 시스팀의 출력이 쉽게 이해될 수 없다면 사용치 않게 될 것이다. 원활한 사용을 위해서는 그래픽을 이용하거나 음성신호 등을 이용하여 출력케하고 진보된 입력장치를 동원하여야 한다.
보아온 것과 같이 인공지능은 빠른 속도로 성장하고 있다. 미국이 주도하는 이 분야에 일본과 유럽이 뛰어들 채비를 하고 있다. 국내 기업에서도 이 기술을 이용하여야 하고 정보산업체에서는 이 시장에 침투하여야한다. 아니 이 시장에서 이기지 못하면 정보산업에서 도태되고 말 것이다.
인공지능 산업은 단순한 정보처리 산업과 달라서 고도의 기술 인력을 필요로 한다. 국내는 물론 선진 외국을 보더라도 훈련된 연구원이나 지식공학자가 매우 부족한 현실이다. 국내 기업에서 해야할 최우선의 과제는 자체 인력의 확보와 양성에 있다. 인력 투자가 미흡하고 단기적인 결과만을 추구하는 우리 기업풍토에서는 인공지능이 아니라 인공저능이 되고 전문가 시스팀이 아니라 아마추어 시스팀이 될까 걱정이다. 인공지능의 저력과 한계를 명확히 파악하여 앞을 내다 보고 연구 투자하는 기업만이 다가오는 인공지능 시대에 주인이 될 것이다.
우리의 성과 연구목적에서 실용화의 단계로
국내의 인공지능연구는 아직 초창기이기는 하지만 정부출연연구소 및 각 대학 또는 기업에서 제품의 실용화를 목표로 하지는 않는다하더라도 인공지능에 관한 여러가지 연구작업이 진행되고 있으며 몇가지는 이미 성과를 낸 것도 있다. 각 연구소 대학, 기업의 인공지능 연구 성과를 정리해본다.
한국과학기술원에서의 인공지능 연구
과학기술원은 상대적으로 볼 때 훌륭한 시설과 여건을 갖추고 인공지능 연구에 임하고 있는 기관이다. 전산학과 인공지능 연구실에서는 김진형 박사팀이 전문가 시스팀 개발도구를 비롯한 인공지능 개발환경에 대하여 연구를 수행하여 이미 여러 LISP의 한글화를 완료하였고 전문가 시스팀 개발용 도구를 개인용 컴퓨터용으로 개발하여 보급하였다. 1987년도 국책과제로서 다양한 표현 기법을 제공하는 인공지능 개발 시스팀을 국산 워크스테이션을 목표로 개발하고 있다.
전산학과의 김길창, 최기선 박사팀에서는 자연어 이해를 바탕으로 한 한일 양국어 간의 번역 시스팀을 개발하고 있으며, 또 같은 학과의 조정완, 맹승렬 박사팀에서는 논리를 기반으로 한 컴퓨터를 개발하고 있다. 세금에 관하여 자문하는 전문가 시스팀을 개발하고 있는 경영학과의 이재규 박사팀은 경영문제에 전문가 시스팀 기법을 적용하고 있으며 전자공학과의 박규호 박사팀에서는 삼차원 물체를 인식할 수 있는 시각 시스팀을 연구하고 있다.
기타 토목공학과, 기계공학과에서도 설계용 전문가 시스팀을 준비하고 있고 핵공학과에서는 원자로의 사고시에 대처할 수 있는 전문가 시스팀에 대하여 연구하고 있다. 시스팀 공학 센타의 박창호씨 그룹에서는 오랫동안 수행해오던 한일 자동번역 시스팀의 시제품을 완성하고 그동안의 축척된 능력을 바탕으로 한글 자연어 처리 특히 데이타베이스와의 인터페이스에 중심을 두고 연구를 수행하고 있다. 신동필 박사를 중심으로 구성된 인공지능 연구부에서는 국책과제로서 병렬추론기관의 연구와 법률 전문가 시스팀을 연구하고 있으나 연구 인력의 부족으로 고생하고 있다. 또 김문현 박사팀에서는 건축 설계 자동화를 위한 전문가 시스팀을 연구하고 있고 시스팀 운영실에서는 대형 컴퓨터의 최적 운영을 위한 전문가 시스팀의 개발을 준비하고 있다.
ETRI에서의 인공지능 연구개발 활동
국내의 연구소 중에서 가장 활발히 인공지능시스팀의 개발에 참여하는곳은 전자통신 연구소이다. 이 연구소의 인공지능 연구실에는 박사급 선임 연구원이 3명이나 있고 많은 석사학위 연구원이 있는 국내에서 가장 견실한 인공지능 연구팀이다. 국책 프로젝트 중에서 인공지능용 워크스테이션에 관한 과제가 수행되고 있고 임영환 박사팀에서는 간계질환에 관한 한방진단용 전문가 시스팀을 실험 개발하여 국내 매스컴의 각광을 받았다.
또한 전화망의 고장을 자동 진단하고 처리를 제안해주는 전문가 시스팀을 망운영 연구실에서 개발하고 있다. 이 연구는 5개년 계획과제로서 올해가 3년차이다. 이 연구과제야말로 한국에서 최초로 시도되는 실전용 전문가 시스팀이다. 많은 대학이나 연구소에서 전문가 시스팀을 연구 목적, 실습목적으로 개발하는데 반해서 이 프로젝트는 전기통신공사의 자금지원을 받으며 실제 사용하기 위한 전문가 시스팀이다.
이 시스팀의 성공여부가 국내에서의 인공지능의 앞날을 이야기해 준다고 해도 과언이 아니다. 외국의 경우에 특히 가장 성공했다는 DEC의 XCON의 경우에 10년의 연구 투자후에 경제적인 이익을 돌려주고 있다는 사실을 미루어 볼 때 ETRI의 이 전화망 자동진단 시스팀이 성공해서 경제적 도움을 줄 수 있다면 국내 기술진의 능력을 과시하는데 조금도 손색이 없다고 하겠다.
대학에서의 인공지능 연구활동
서울대 전산기 공학과 인공지능 연구실에서는 영한 번역을 중심으로 한 자연어 처리 시스팀의 연구를 수년간 수행해 왔다. 미국 IBM과 합동으로 영한 번역 시스팀을 개발하고 있는데 이 연구실에서는 한글 생성 부분을 맡고 있으며, 높은 성능을 나타내는 것으로 알려져 있다. 서울대학 계산통계학과의 유석인 교수팀에서는 자동차 진단 시스팀의 개발을 준비하고 있다. 서울대학교 화학공학과의 윤인섭 교수팀에서는 화학공장을 진단하는 전문가 시스팀, 서울대학교 건축공학과 홍성목 교수팀에서는 구조설계 자동화를 위한 전문가 시스팀을 개발하고 있다.
기업체에서의 인공지능 활동
국내 기업체는 아직 단독으로 인공지능 시스팀을 개발할 기술적인 능력이 구비되어 있는 것으로 보기 힘들다. 많은 기업이 대학이나 연구소와 협동으로 전문가 시스팀을 개발하고 있는데 그 목적은 실용이라기 보다도 연구 및 요원의 훈련에 있다고 보아야 할 것이다.
쌍용 컴퓨터 주식회사는 과학기술원 이재규 박사팀과 공동으로 정부의 지원을 받아 세금 자문 시스팀이라는 전문가 시스팀을 개발하고 있고 삼보컴퓨터에서는 과학기술원 김진형 박사팀과 문서인식 시스팀을 개발하고 있다. 이 시스팀은 한글, 한자, 영자 및 간단한 도형으로 구성된 문서를 영상 입력장치를 통하여 인식하는 시스팀으로 현재 한글 인식 부분은 많은 진전이 있다. 금성소프트웨어에서는 자체요원의 교육을 목적으로 자동차진단 시스팀, 관광안내 시스팀을 퍼스널 컴퓨터용 전문가 시스팀 도구를 이용하여 개발했다.
