알파고가 운전을 한다면 어떨까요? 구글은 이미 6년 전에 스스로 운전하는 무인자동차를 개발해 시험 운전하고 있어요. 빠르면 2020년에는 무인자동차가 길거리를 활보한다고 합니다. 그래서 준비했습니다. 자동차에 센서를 달아 미로를 알아서 탈출하는 인공지능 자동차 ‘알파카’를 만들어
봅시다.
인공지능은 뼛속까지 수학!
“어라? 운전석에 사람이 없네.”
무인자동차는 카메라와 각종 센서로 주위를 살피며 도로 위를 달립니다. 차에 달린 레이더 센서가 앞 차와의 거리가 얼마나 되는지 감지해 내장컴퓨터로 정보를 보냅니다. 그러면 현재 속도와 도로 상황을 고려해 속도를 올릴지 내릴지 유지할지를 결정합니다. 가속 페달이나 브레이크 페달을 밟지 않아도 자동차가 알아서 속도를 조절하는 겁니다. 덕분에 앞 차가 갑자기 도로 위에 멈춰서도 사고가 나지 않습니다.
이런 무인자동차의 핵심기술은 인공지능입니다. 지난 3월 이세돌 9단과 알파고의 뜨거웠던 승부로 인공지능에 대한 관심이 어느 때보다 많지요. 놀랍게도 ‘인공지능은 수학’이라고 해도 과언이 아닐 정도로 인공지능과 수학은 밀접한 관계가 있습니다.
그 근거로 우선 인공지능 아버지가 수학자라는 점을 들 수가 있습니다. 인공지능에 대한 생각을 처음 한 앨런 튜링은 정수론과 수리논리학, 확률론과 암호학에 능한 수학자였습니다. 그는 프로그램에 어떤 요소를 도입하면 컴퓨터가 사람과 같은 생각을 할 수 있다고 주장했고, 이를 판단할 수 있는 튜링테스트를 제안하기도 했습니다.
인공지능이라는 말을 처음 사용하고, 평생을 인공지능 연구에만 몰두해 인공지능의 또 다른 아버지로 불리는 존 매카시도 수학자입니다. 그는 노벨상을 받은 수학자 존 내시와 함께 미국 프린스턴대에서 수학 박사 과정을 밟았거든요. 1958년에는 수학을 토대로 인공지능의 기본 언어인 LISP라는 컴퓨터 언어를 개발했습니다.
또 다른 근거로는 인공지능의 핵심인 ‘딥러닝’을 들 수 있습니다. 딥러닝은 사람의 두뇌가 데이터를 처리하는 방식을 모방해 만든 분석체계로, 수학 그 자체라고 해도 무방합니다. 확률을 기반으로 한 복잡한 수식으로 신경망을 설계했기 때문입니다. 예를 들어 인공지능 통역기가 ‘Hello’라는 문장을 ‘안녕하세요’이라고 통역했다면 ‘안녕’이나 ‘여보세요’보다 의미가 정확히 맞을 확률이 높아서지요.
