일본산업뉴스요약

Special Edition
「제 3 차」 수학의 전쟁
AI 붐을 생각한다 --- 넓어지는 활동영역

인공지능 (AI)이 제 4차 산업혁명의 주역으로 나서려 하고 있다. 제 3차 AI 붐으로 불리며, 그 활용영역은 이전에 없었던 만큼 확대가 예상되고 있다. AI 붐은 돌연히 시작된 듯 보이지만, 새로운 대응은 10년 전부터 시작되어, 그것에 관심을 가졌던 투자가들은 벌써부터 움직이기 시작했다. 이번의 붐으로 일본 세는 어떻게 대응하면 좋을 것인가? AI 연구의 개척자이기도 한 소니 컴퓨터 사이언스 연구소(동경)의 기타노 사장은「이번은 수학의 싸움이다」라고 선언한다.

-- 변하는 세력도 --  
AI 의 기술은 2회에 걸쳐 붐과 겨울의 시대를 거쳐서, 현재에 이르고 있다. 기술적으로는 하는 계산기 파워, 빅데이터(대량 데이터) 등의 IT 기반이 충실하게 되어 온 것이 배경에 있다.

주목해야 할 것은, 전회의 제 2차 붐(1980년대~90년대 중반)과의 차이다.「전회의 AI 붐은 국가와 매스컴만 들썩였지만, 기업은 일부를 제외하고는 그다지 움직이지 않았다」고 키타노 씨는 술회한다.「시행착오를 해가면서 프로그래밍으로 분발한다」는 것이 전회의 붐이었다.「이번은 수학이론을 모르면 게임에 참가할 수 없다. 싸우는 장소가 지난번과 근본적으로 다르다」고 한다.

AI 의 적용영역도 로봇과 자동운전 자동차 등으로 확대되고 있고, 이러한 움직임에 착안한 해외투자가들도「수요가 있어서 자금을 스타트업 기업에 투자하고 있다」고 한다. 미 실리콘밸리에서 AI 인재의 빼가기 전쟁이 벌어지고 있다. 처음 장은 대학이다. AI 연구의 최전선이라고 하면 미 MIT, 스탠포드, 카네기 멜론대학이 유명하다. 딥·러닝에서는 캘리포니아대학 바클레이교, 텍사스대학 오스틴교가 뽑힌다.

-- 캐나다의 존재 --        
이번의 붐은「캐나다 세의 존재감이 크다」(키타노 씨). 캐나다의 토론토대학, 브리티시 컬럼비아대학 등이다. 뇌기능에서 보이는 특성을 계산기상의 시뮬레이션으로 표현하는 수학모델「Neural Network」의 연구로 유명한 제프리·힌튼 씨는 현재, 토론토대와 미 구글을 겹치기로 하고 있다. 또 하나는 프랑스 세이다. 에콜·폴리테크닉(이공과학교)를 시작으로 파리를 중심으로 전텅작으로 수학이 강하고, 예를 들면 투자은행이나 헤지펀드의 중핵인재는 프랑스인이 다수를 점하고 있다.

미영의 은행에서도, 고도의 수학적 방법이나 수리 모델을 사용하여 투자전략과 금융상품을 고안하는 퀀츠(Quants)관련의 인재는 프랑스에서 교육을 받은 사람들이 많다. 이러한 인재가 AI 분야에 흘러 들어오고 있다.

바둑에서 이세돌 9단을 이겼던 AI「Alpha Go」를 개발한 영 딥마인드사는 구글에 매수된 후에도 실리콘밸리로는 이전하지 않고, 거점은 영국의 런던이다. 즉 AI 연구를 둘러싼 세력도는 종래와는 다르다. 기타노 씨는「세력도가 완전히 바뀐 것은, 싸우는 방법이 바뀌었기 때문이다」고 지적한다.

-- 우수한 인재 --         
일본은 구미와 비교하여, AI 연구자의 절대수가 적지만, 우수한 인재가 모여 오고 있는 것은 사실이다. Red Hat (동경)의 나까이 씨는 교토대학 대학원시절에 마스가와 교수의 연구실에서 소립자이론을 배웠다. 현재, 오픈소스의 전도사로서 활약하는 한편, 최근은 AI 에 주목하고 있다.「IT 의 세계에서도 수학의 소양이 필요한 시대가 되어, 반갑다」고 말한다.

「기계학습은 역사가 있고, 이론적으로 확립되어 있다. 이것은 진짜이지 패스워드(유행어)로 없어지지는 않을 것이다」라고 열변을 토한다. IT 세계는 패스워드가 나타났다 없어지고는 한다. IT 벤더의 가운데는「어디에든 누구라도 사용할 수 있다」는 판매를 하고 있는 회사도 있다. 사양이 공개되어 있는 딥·러닝의 알고리즘을 인용하거나, AI 연구자의 이름을 들먹이는 경우도 적지 않다.

이러한 상황에서 붐이 과열되면, 어딘가에서 Big Out된다.「버블이 꺼졌을 때 진짜는 남지만, 그렇지 못한 것은 사라져 버린다」(키타노 씨). 굽어진 길에 도달할 때, 진가가 나타날 것이다.      

-- 키타노 사장 (소니 컴퓨터 사이언스 연구소) 인터뷰 --

→ AI 연구가 각광을 받고 있는데?
「딥·러닝의 진척으로 어려웠던 문제가 해결되기 시작했다. 만능이지 않지만, 예를 들면 화상인식 능력에서는 인간을 능가하고 있다. 뉴럴 네트워크의 알고리즘, 빅 데이터, 계산기 파워의 세가지가 갖추어져 온 것이 크게 기여했다」

→ 지난 번의 붐과의 차이는?
「딥·러닝 계의 기계학습은 확실히 수학의 싸움이다. 어려운 수식을 보면서, 그 곳에 논의가 되고, 수식을 이렇게 바꾸면 학습능력이 어느 정도 좋아지는지 등을 알 수 있는 인재가 많지 않으면, 싸울 수가 없다. 지난 번 AI 붐과는 싸우는 장소가 다르다」

→ 구글의 알파고는 인간을 넘어선 것인가요?
「알파고는 바둑판 중앙을 대부분 차지하고 이길 수 있었다. 같은 것을 인간은 계산이 안되고, 돌을 놓은 장소부터 주변부를 다져가며 가는데, 알파고는 인간이 볼 수 없는 앞 수까지 읽을 수 있는 것이다. 장기의 전뇌전에서도 초반에 컴퓨터가 잘못했다고 생각했는데, 지금은 그것이 정석이 되어 가고 있다. 바둑이나 장기 이외에도, AI 가 인간으로는 알 수 없는 원리를 발견하는 것은 얼마든지 있을 것이다」

→ 로봇과의 융합도 화제인데?
「자동 주행차나 비행로봇(드론)은 AI 가 중요하고, 그곳에서 싸우지 못하고 져서는 안 되는 것이다. 로봇으로는 사람의 형태가 화제가 되지만, 수요는 한정적이다. AI 의 활용에서는 사람의 형태 이외의 분야가 압도적으로 많다」

→ 구체적으로는?
「에로서 자동주행차. 차라기보다는 로봇이다. 자동주행의 실장기술은 엔지니어링이 필요하고, 그것은 일본과 독일이 강하다. 그러나 브레인(두뇌)은  숫자가 가능한 사람을 끼워 넣지 않으면 싸울 수가 없다. 자동주행차는『가능한 것은 보이고 있다』고 들었다. (DeNA의 자회사의)로봇택시와 같은 실험을 상시적으로 하는 것이 필요하다」

    -- 끝 --