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"인공지능이란 사람이 할 수 없는 것을 하는 것이 아니라 사람이 할 수 있는 것을 기계가 대신해서 하는 것입니다"
과연 인공지능은 성공할것인가? 이 물음에 대한 대답은 아직 쉽지 않다.
세계의 인공지능개발연구는 불꽃튀는 경쟁속에 진행되고 있다. 최근 일본에서 개최된 인공지능쇼에는 미국 일본 유럽 각국은 물론 중공까지도 참가했다고 한다. 국내에서의 인공지능에 대한 관심도 가히 폭발적이라 할 수 있다.
인공지능연구회 운영위원장인 김진형(한국과학기술원·전산학과)교수와 전반적인 얘기를 나눠 우선 본 연구의 기초내용을 어림해 두고자 한다.
인류의 원초적인 꿈
-생각하는 기계 즉 인공지능의 개발은 언제부터 시작했다고 볼 수 있읍니까?
"컴퓨터가 발명되기 전부터 '생각하는 기계'는 인간의 꿈으로 존재해왔고 그 꿈을 실현가능한 것으로 만든 것이 컴퓨터의 발명이라고 할 수 있읍니다. 57년에 '튜링테스트'라는 실험이 있었지요. 방 두곳에 한사람씩을 넣고 서로 의사교환을 하면서 한쪽은 자신의 신분을 감추려하고 한쪽은 다른 사람의 신분을 알아맞추는 게임이었읍니다. 그런데 이 두사람 중 한사람을 기계로 대체하여 게임을 진행해서 한사람이 기계로 바뀐 상대방을 눈치채지 못한다면 기계가 사람을 대신할 수 있다고 생각했었읍니다. '생각하는 기계'의 최초의 실험이었다고 할 수 있지요."
-인공지능 연구의 새로운 전기는 어떻게 마련됐읍니까?
"70년대에 접어들어 경험적지식(Heuristic Knowledge)이라는 개념이 도입되면서 부터입니다. '겨울에 눈이 많이 오면 이듬해 풍년이 온다'는 오랜 세월을 거치면서 얻은 전문가의 지식이나 마찬가지죠. 이런 지식을 이용함으로써 복잡한 분석과정을 하나하나 거치지 않고도 다음해의 농사결과를 예측할 수 있는 것 아닙니까. 결국 AI(Artificial Intelligence)라고 하는 것은 많은 경험적 지식과 지식을 이용할 수 있는 능력(추론 능력)이 문제가 된다고 볼 수 있읍니다."
-인공지능 연구가 성공한 사례를 들어 주시지요.
"성공이요? 지금 현재 성공이다 아니다라는 것을 논할 때는 아니라고 생각합니다. 완벽한 성공은 있을 수 없으니까요. 인공지능을 이해하는데 가장 중요한 포인트가 '시스템을 이볼류션(evolution)시킨다'는 것입니다. 시제품을 만들어 놓고 거기서 끝나는 것이 아니라 계속 새로운 지식을 주입시키면서 좀더 빠르게 문제를 해결하는 알고리즘을 구성하는 것입니다."
-어느 정도 상품화된 성공사례는 있지 않았읍니까?
"아까도 이야기한 바 있지만 경험적 지식을 바탕으로 74년에 '마이신'(Mycin)이라는 진료용 전문가시스템(Expert System)이 개발되었읍니다. 칠흑같은 어둠속에서 한줄기 서광이 비쳤다고나 할까요. 스탠포드 대학에서 개발된 이 프로프로그램은 80개의 증상을 가진 환자에게 적정한 마이신을 처방해 주는 경진대회에서 52개를 맞췄읍니다. 의사가 50개, 레지던트가 36개, 의대생이 24개를 맞췄으니까 그 우수성이 어느 정도 증명된 것이라고 볼 수 있겠지요. 또하나 성과를 올린 것은 70년대 후반, '프로스펙토'(PROSFECTOR)라는 광물질 탐사 프로그램이 60년 동안 위치를 찾지 못했던 몰리브덴광맥을 정확히 지적했읍니다. 당시 매스컴에서는 대단히 열광했읍니다. 이런 예를 들다보면 인공지능이 뭐든지 다할 수 있다는 착각을 가질 수 있는데 사실은 그렇지 못합니다.
실제로 응용될 수 있는 적절한 예를 들어보지요. 81년에 개발된 엑스콘(XCON)이라는 프로그램은 한 회사를 전산화시키는데 가장 적절한 시스템을 선택해주는 역할을 합니다. 이것은 우리나라에도 도입돼 어느 정도 성과를 보고 있지요. 이처럼 수학적 확실성(Certainty)을 가진 프로그램은 성공하기도 쉽고 실제로 활용되는 예입니다."
-그 정도는 사람이 충분히 할 수 있는 것 아닙니까?
"외부에서의 인공지능에 대한 오해는 바로 이점입니다. 인공지능이란 사람이 할 수 없는 것을 하는 것이 아니라 사람이 할 수 있는 것을 기계가 대신해서 하는 것입니다. 물론 주어진 지식내에서의 판단, 처방 등은 빠르고 정확할 수 있겠지요. 그런 의미에서 인공지능의 상품화방향은 불확실성의 분야에서 찾는 것보다 수학과 같은 확실성이 있는 분야에서 찾아야겠지요.
또하나 인공지능에 대한 시각교정이 필요한 것은 대학내의 실험실에서 시스템이 개발된 것하고 일상적으로 응용될 수 있는 상품하고는 상당한 갭이 존재한다는 것입니다. 전산학 용어로 유저인터페이스(User Interface)를 이룩하려면 엄청난 비용, 인력, 시간이 투자되지 않으면 공념불에 지나지 않습니다."
우리는 걸음마 단계
-국내의 인공지능 연구는 어떤 단계입니까?
"시작단계라고 볼 수 있겠지요. 각 대학에서 인공지능 강의가 시작되고 있고 미비하지만 정부에서도 관심을 보이고 있읍니다. 잠깐 일본의 차세대 컴퓨터 개발 계획을 보면 10년간 9백만 달러를 투입한 바 있는데 우리나라는 이를 3년 동안에 좇아간다는 계획 아래 4천만원 정도의 예산을 짠 것으로 알고 있읍니다. 액수나 기간이 문제가 아니라 관심을 보이고 있다는 것이 중요하지요."
-어떤 프로젝트라도 연구인력의 확보는 매우 중요한 문제라고 생각되는데요.
"그렇습니다. 연구비도 중요하고 연구시설도 선결돼야할 문제이지만 맨파워(Man Power)는 아무리 강조해도 지나치지 않지요. 현재 과학원이나 서울대를 비롯한 대학의 전산학과에서 상당수의 학생들이 인공지능 분야를 택하고 있읍니다. 다만 이들이 장기적으로 연구할 수 있는 연구소가 절실하다고 볼 수 있겠지요. 이를 바탕으로 우리나라도 인공지능의 특정분야, 전문가 시스템이나 비젼(Vision) 등에 집중투자하는 것이 필요합니다. 모든 것을 다하려면 아무래도 미국, 일본, 유럽 등의 선진국을 따라잡기는 힘드니까요. 일본이 비젼에 국가 프로젝트로서 집중투자한 결과 이 분야에서는 미국과 어깨를 견줄 수 있는 능력을 보이고 있는 것이 좋은 예가 되겠지요."
-우리나라에서 현재 진행되고 있는 시스템개발에는 어떤 것들이 있읍니까?
"아직 시스템이 완성되는 단계는 아닙니다. 현재 진행 중인 것으로 전자통신연구소 인공지능연구실의 한의사 진단 시스템이 있고 자연언어처리분야로서 서울대 김영택박사님의 한·영 번역시스템을 들 수 있읍니다. 또한 금성 소프트웨어에서 여행자상담시스템이라는 프로그램을 계획중에 있는 것으로 알고 있읍니다.
에너지연구소에서도 체르노빌 원전폭발 사건 이후 크라이시스 매니지먼트(Crisis Management)라는 전문가시스템 개발을 위해 기초조사를 끝냈다는 이야기를 들었읍니다. 그밖에도 과학원 경영과학과 이재규박사 팀의 택스어드바이스(Tax Advice)시스템, 제가 하고 있는 한글문서인식시스템 등 상당수가 준비하고 있거나 연구가 진행 중입니다. 문제는 씨앗은 뿌렸는데 싹이 트는데 상당한 시간이 결린다는 것입니다. 반드시 성공한다고 볼 수도 없구요. 연구자 자신이 2ㅡ3년이라는 기간을, 더 길 수도 있지만 어떻게 인내하느냐가 중요합니다. 이에 덧붙여 외부의 인공지능 인식에 부담이 가는 것도 사실입니다. 인공지능이라든가 전문가시스템이라는 용어가 주는 매직컬(Magical)한 느낌이 연구자에게는 상당한 불안요소로 작용하니까요. '어려운 것은 계속 어려운 문제'라는 명제는 보다 분명히 인식해야될 것입니다."
-오랜시간 고맙습니다. 끝으로 우리나라 정보산업, 그 중 인공지능분야의 발전을 위한 몇가지 제언을 요약해서 정리해주시지요.
"앞으로 '컴퓨터는 인공지능'이라는 공식이 성립할만큼 인공지능은 전산학의 전부라고 해도 지나치치 않을 것입니다. 우리나라도 예외는 아니겠지요. 87년부터 모든 전산프로젝트는 인공지능 프로젝트로 될 것입니다. 기초연구, 도구(Tool)개발, 독자적 기술축적이 장기적인 목표가 되겠고 이를 위해서는 정부 주도적인 투자와 인력양성이 필요합니다. 단기적인 과제로는 외국에서 개발, 상업화된 AI프로그램을 들여와 활용하는 것이 급선무라고 봅니다. 이런 활용이 선결돼야 선진 외국기술을 흡수할 수 있는 기반이 생기니까요. 물론 이것은 기업차원에서 진행되어야겠지요."
과연 인공지능은 성공할것인가? 이 물음에 대한 대답은 아직 쉽지 않다.
세계의 인공지능개발연구는 불꽃튀는 경쟁속에 진행되고 있다. 최근 일본에서 개최된 인공지능쇼에는 미국 일본 유럽 각국은 물론 중공까지도 참가했다고 한다. 국내에서의 인공지능에 대한 관심도 가히 폭발적이라 할 수 있다.
인공지능연구회 운영위원장인 김진형(한국과학기술원·전산학과)교수와 전반적인 얘기를 나눠 우선 본 연구의 기초내용을 어림해 두고자 한다.
인류의 원초적인 꿈
-생각하는 기계 즉 인공지능의 개발은 언제부터 시작했다고 볼 수 있읍니까?
"컴퓨터가 발명되기 전부터 '생각하는 기계'는 인간의 꿈으로 존재해왔고 그 꿈을 실현가능한 것으로 만든 것이 컴퓨터의 발명이라고 할 수 있읍니다. 57년에 '튜링테스트'라는 실험이 있었지요. 방 두곳에 한사람씩을 넣고 서로 의사교환을 하면서 한쪽은 자신의 신분을 감추려하고 한쪽은 다른 사람의 신분을 알아맞추는 게임이었읍니다. 그런데 이 두사람 중 한사람을 기계로 대체하여 게임을 진행해서 한사람이 기계로 바뀐 상대방을 눈치채지 못한다면 기계가 사람을 대신할 수 있다고 생각했었읍니다. '생각하는 기계'의 최초의 실험이었다고 할 수 있지요."
-인공지능 연구의 새로운 전기는 어떻게 마련됐읍니까?
"70년대에 접어들어 경험적지식(Heuristic Knowledge)이라는 개념이 도입되면서 부터입니다. '겨울에 눈이 많이 오면 이듬해 풍년이 온다'는 오랜 세월을 거치면서 얻은 전문가의 지식이나 마찬가지죠. 이런 지식을 이용함으로써 복잡한 분석과정을 하나하나 거치지 않고도 다음해의 농사결과를 예측할 수 있는 것 아닙니까. 결국 AI(Artificial Intelligence)라고 하는 것은 많은 경험적 지식과 지식을 이용할 수 있는 능력(추론 능력)이 문제가 된다고 볼 수 있읍니다."
-인공지능 연구가 성공한 사례를 들어 주시지요.
"성공이요? 지금 현재 성공이다 아니다라는 것을 논할 때는 아니라고 생각합니다. 완벽한 성공은 있을 수 없으니까요. 인공지능을 이해하는데 가장 중요한 포인트가 '시스템을 이볼류션(evolution)시킨다'는 것입니다. 시제품을 만들어 놓고 거기서 끝나는 것이 아니라 계속 새로운 지식을 주입시키면서 좀더 빠르게 문제를 해결하는 알고리즘을 구성하는 것입니다."
-어느 정도 상품화된 성공사례는 있지 않았읍니까?
"아까도 이야기한 바 있지만 경험적 지식을 바탕으로 74년에 '마이신'(Mycin)이라는 진료용 전문가시스템(Expert System)이 개발되었읍니다. 칠흑같은 어둠속에서 한줄기 서광이 비쳤다고나 할까요. 스탠포드 대학에서 개발된 이 프로프로그램은 80개의 증상을 가진 환자에게 적정한 마이신을 처방해 주는 경진대회에서 52개를 맞췄읍니다. 의사가 50개, 레지던트가 36개, 의대생이 24개를 맞췄으니까 그 우수성이 어느 정도 증명된 것이라고 볼 수 있겠지요. 또하나 성과를 올린 것은 70년대 후반, '프로스펙토'(PROSFECTOR)라는 광물질 탐사 프로그램이 60년 동안 위치를 찾지 못했던 몰리브덴광맥을 정확히 지적했읍니다. 당시 매스컴에서는 대단히 열광했읍니다. 이런 예를 들다보면 인공지능이 뭐든지 다할 수 있다는 착각을 가질 수 있는데 사실은 그렇지 못합니다.
실제로 응용될 수 있는 적절한 예를 들어보지요. 81년에 개발된 엑스콘(XCON)이라는 프로그램은 한 회사를 전산화시키는데 가장 적절한 시스템을 선택해주는 역할을 합니다. 이것은 우리나라에도 도입돼 어느 정도 성과를 보고 있지요. 이처럼 수학적 확실성(Certainty)을 가진 프로그램은 성공하기도 쉽고 실제로 활용되는 예입니다."
-그 정도는 사람이 충분히 할 수 있는 것 아닙니까?
"외부에서의 인공지능에 대한 오해는 바로 이점입니다. 인공지능이란 사람이 할 수 없는 것을 하는 것이 아니라 사람이 할 수 있는 것을 기계가 대신해서 하는 것입니다. 물론 주어진 지식내에서의 판단, 처방 등은 빠르고 정확할 수 있겠지요. 그런 의미에서 인공지능의 상품화방향은 불확실성의 분야에서 찾는 것보다 수학과 같은 확실성이 있는 분야에서 찾아야겠지요.
또하나 인공지능에 대한 시각교정이 필요한 것은 대학내의 실험실에서 시스템이 개발된 것하고 일상적으로 응용될 수 있는 상품하고는 상당한 갭이 존재한다는 것입니다. 전산학 용어로 유저인터페이스(User Interface)를 이룩하려면 엄청난 비용, 인력, 시간이 투자되지 않으면 공념불에 지나지 않습니다."
우리는 걸음마 단계
-국내의 인공지능 연구는 어떤 단계입니까?
"시작단계라고 볼 수 있겠지요. 각 대학에서 인공지능 강의가 시작되고 있고 미비하지만 정부에서도 관심을 보이고 있읍니다. 잠깐 일본의 차세대 컴퓨터 개발 계획을 보면 10년간 9백만 달러를 투입한 바 있는데 우리나라는 이를 3년 동안에 좇아간다는 계획 아래 4천만원 정도의 예산을 짠 것으로 알고 있읍니다. 액수나 기간이 문제가 아니라 관심을 보이고 있다는 것이 중요하지요."
-어떤 프로젝트라도 연구인력의 확보는 매우 중요한 문제라고 생각되는데요.
"그렇습니다. 연구비도 중요하고 연구시설도 선결돼야할 문제이지만 맨파워(Man Power)는 아무리 강조해도 지나치지 않지요. 현재 과학원이나 서울대를 비롯한 대학의 전산학과에서 상당수의 학생들이 인공지능 분야를 택하고 있읍니다. 다만 이들이 장기적으로 연구할 수 있는 연구소가 절실하다고 볼 수 있겠지요. 이를 바탕으로 우리나라도 인공지능의 특정분야, 전문가 시스템이나 비젼(Vision) 등에 집중투자하는 것이 필요합니다. 모든 것을 다하려면 아무래도 미국, 일본, 유럽 등의 선진국을 따라잡기는 힘드니까요. 일본이 비젼에 국가 프로젝트로서 집중투자한 결과 이 분야에서는 미국과 어깨를 견줄 수 있는 능력을 보이고 있는 것이 좋은 예가 되겠지요."
-우리나라에서 현재 진행되고 있는 시스템개발에는 어떤 것들이 있읍니까?
"아직 시스템이 완성되는 단계는 아닙니다. 현재 진행 중인 것으로 전자통신연구소 인공지능연구실의 한의사 진단 시스템이 있고 자연언어처리분야로서 서울대 김영택박사님의 한·영 번역시스템을 들 수 있읍니다. 또한 금성 소프트웨어에서 여행자상담시스템이라는 프로그램을 계획중에 있는 것으로 알고 있읍니다.
에너지연구소에서도 체르노빌 원전폭발 사건 이후 크라이시스 매니지먼트(Crisis Management)라는 전문가시스템 개발을 위해 기초조사를 끝냈다는 이야기를 들었읍니다. 그밖에도 과학원 경영과학과 이재규박사 팀의 택스어드바이스(Tax Advice)시스템, 제가 하고 있는 한글문서인식시스템 등 상당수가 준비하고 있거나 연구가 진행 중입니다. 문제는 씨앗은 뿌렸는데 싹이 트는데 상당한 시간이 결린다는 것입니다. 반드시 성공한다고 볼 수도 없구요. 연구자 자신이 2ㅡ3년이라는 기간을, 더 길 수도 있지만 어떻게 인내하느냐가 중요합니다. 이에 덧붙여 외부의 인공지능 인식에 부담이 가는 것도 사실입니다. 인공지능이라든가 전문가시스템이라는 용어가 주는 매직컬(Magical)한 느낌이 연구자에게는 상당한 불안요소로 작용하니까요. '어려운 것은 계속 어려운 문제'라는 명제는 보다 분명히 인식해야될 것입니다."
-오랜시간 고맙습니다. 끝으로 우리나라 정보산업, 그 중 인공지능분야의 발전을 위한 몇가지 제언을 요약해서 정리해주시지요.
"앞으로 '컴퓨터는 인공지능'이라는 공식이 성립할만큼 인공지능은 전산학의 전부라고 해도 지나치치 않을 것입니다. 우리나라도 예외는 아니겠지요. 87년부터 모든 전산프로젝트는 인공지능 프로젝트로 될 것입니다. 기초연구, 도구(Tool)개발, 독자적 기술축적이 장기적인 목표가 되겠고 이를 위해서는 정부 주도적인 투자와 인력양성이 필요합니다. 단기적인 과제로는 외국에서 개발, 상업화된 AI프로그램을 들여와 활용하는 것이 급선무라고 봅니다. 이런 활용이 선결돼야 선진 외국기술을 흡수할 수 있는 기반이 생기니까요. 물론 이것은 기업차원에서 진행되어야겠지요."
