일본산업뉴스요약

AI와 세계
「뇌의 모든 활동을 재현할 수 있다」
Demis Hassabis/영국 딥마인드의 최고경영책임자

-- 구글의 바둑인공지능「알파고」, 세계 최강 기사에게 3전 전승 --
미국 구글의 인공지능(AI)「알파고」가 세계 최강의 프로기사, 중국의 커제(柯潔) 9단(19)과의 3번의 승부에서 모두 이겼다. 이를 개발한 구글의 산하의 AI 벤처기업, 영국 딥마인드의 최고경영책임자(CEO), 데미스 허사비스(40)는 일본경제신문의 취재에서 AI 연구 발전에 대해「올바른 사다리를 오르기 시작했다」라는 견해를 밝혔다.

-- AI, 올바른 사다리를 오르기 시작했다 --
「지금의 이 사다리는 매우 높아, 얼마나 올라야 할지 알 수 없다. 그러나 지금까지의 AI 역사는 잘못된 사다리를 오르고 내리기를 반복해왔다. 『올바른 사다리』에 도달했다는 것은 그 의미가 매우 크다고 할 수 있다」. 허사비스 대표가 말한「올바른 사다리」이란 인간의 뇌를 모방한 정보처리 방법으로, 최근 주목 받고 있는「심층학습」이라고 불리는 AI 연구분야이다.

신경과학자이기도 한 허사비스 대표가 동료와 함께 2010년에 창립한 딥마인드는 AI연구분야에서 세계의 선두를 달리고 있다. 심층학습에「강화학습」이라고 불리는 또 다른 정보처리 방법이 결합되어, AI의 자기학습 능력은 비약적으로 향상되었다. 「지성의 해명이라는 의미로는 아직 초기 단계에 지나지 않는다」라고 말하고 있지만, 지능 게임에서 제일 어렵다고 하는 바둑에서 그 능력을 증명, 기술 실력을 인정받고 있다.

1976년에 런던에서 태어난 허사비스는 4살 때 체스를 시작, 10대 초반에는 연대 별 세계 랭킹 2위를 기록했다. 이 체스의 신동에게 전환기가 찾아 온 것은 11세 때이다. 국제대회에서 연상의 상대에게 게임 내용을 비난 받은 쓴 경험이 그에게 체스 이외의 세계로 눈을 돌리게 되는 계기가 된다.

자신은 지금 주어진 능력을 낭비하고 있는 것은 아닌지, 여기에 모인 우수한 인재들이 이와 같이 소비하는 시간과 에너지를 좀 더 세상을 위해 사용해야 하지 않을지 ---. 그는 이 경험을 AI 연구의 길로 나아가게 만든,「마치 하늘의 계시와도 같았다」라고 회상했다.

「모든 기업이『AI를 사용하고 있다』라고 선전하고 있지만, 90%가 그 의미를 이해하고 있지 않고, 마케팅 선전 문구로써 사용하고 있다. 그야말로 AI버블이다」.

「알파고」의 승리는 AI에 대한 세간의 관심을 한층 고조시켰지만, 그저 기뻐할 수 만은 없다고 그는 말한다. AI는 70년대와 90년대에 2번의「겨울」을 경험했다. 두 번 모두 기대에 비해 성과가 따르지 않아 실망을 안겼기 때문이다. 과도한 기대는 차츰 낮아질 것으로 전망되고, 「『사다리』를 오르기 시작한 지금은 과거와 같은『겨울』은 오지 않을 것이다」라고 허사비스 대표는 예언했다.

미국의 전기자동차(EV)제조사, 테슬라의 일론 머스크 대표 등 거물 창업자 및 투자가로부터 출자를 받아 설립된 딥마인드가「연구를 가속화하기 위해」풍부한 자금력을 가진 구글의 산하로 들어간 것은 2014년. 현재 구글 AI 개발의 핵심 역할을 담당하고 있다는 것을 고려한다면 약 5억달러(약 550억엔)로 추정되는 인수 금액은 낮다고도 할 수 있을 것이다. 에릭 슈밋 회장은「현대 영국의 성공 스토리」라며 딥마인드의 공적을 높이 평가하고 있다.

딥마인드 사원은 약 500명으로, 그 절반을 연구자가 차지하고 있다. 하나의 조직이 보유하고 있는 심층학습 연구자 수로는 세계 최대이다. 허사비스 대표는 지성의 해명이라는 난제를, 인류의 달 착륙을 향한 도전에 비유해「AI판 아폴로 계획」이라고 부른다.

「뇌의 기능은 너무도 복잡하지만, 컴퓨터로 재현할 수 없는 것은 없다라는 것이 현시점의 견해이다」

기억, 상상력, 개념, 언어 ---. AI는 인간의 이와 같은 능력을 가질 수 있다고 판단되고 있다. 지향하고 있는 것은「알파고」와 같은 용도가 한정된 AI가 아닌, 여러 가지 과제를 해결할 수 있는 범용 AI「AGI(Artificial General Intelligence)」이다. 바둑에서는 인간과의「대결」를 통해 주목 받았지만, AI는 어디까지나 인간을 도와주는「도구」라고 허사비스 대표는 말한다.

하블 우주망원경 덕분에 천문학자들이 지상에서는 하기 어려운 높은 정밀도의 천체 관측이 가능해진 것처럼, 기후 변동 문제를 연구하는 과학자 및 난병 치료법을 찾는 의사가 AI의 도움으로 문제를 보다 빠르게 해결할 수 있게 될 것이다. 「이것이야말로 인간과 AI의 협업이 나아가야 할 이상적인 모습이다」라고 허사비스 대표는 역설한다.

주어진 목적과 틀이라는 범위 안에서이지만, 스스로 학습하고 행동하는 AI에게는「폭주」의 우려가 늘 따라다닌다. 인간의 뇌의 움직임을「기능적 자기공명영상장치」(fMRI)」를 이용해 시각화하듯이,「가상 두뇌」로 발전하고 있는 AI에게도 이러한 장치가 필요하다고 지적. 10년 안에 개발해, AI의 의사 결정 프로세스에서 발생될 수 있는 인간이 볼 수 없는「블랙박스」의 형성을 막겠다는 의향을 밝혔다.

다른 분야에서의 AI기술 응용, 각 분야의 전문가와 연계

미국 구글의 자회사인 영국 딥마인드의 데미스 허사비스 대표는 인터뷰에서 바둑인공지능「알파고」를 통해 키워온 기술을 다른 분야에 어떻게 응용해나갈 것인가 및 고도화된 AI의 악용을 어떻게 막을 것인가 등에 대해서도 밝혔다. 주요 대화는 아래와 같다.

-- 알파고는 바둑 전용 AI이지만, 기본이 되는 시스템은 범용성이 높아졌다고 들었습니다. 의료 등, 다른 분야에 응용되는 경우, 어느 정도의 수정이 필요한가요?

「커제 9단과 대결한 알파고는 이전 버전보다 승부에 강해졌고, 사용하고 있는 알고리즘은 보다 범용성을 갖게 되었다. 그러나 새로운 분야에 응용하기 위해서는 그 분야에 관한 지식뿐만 아니라, 무엇이 중요하고, 무엇이 어려운가 등의 과제에 대한 이해가 꼭 필요하다」
「구체적으로는, 각 분야에서 가장 우수한 전문가 및 기업, 학자와 함께 과제를 정리하고, 우리들의 알고리즘이 과제의 해결에 유효한지를 판별해나가는 작업이 중요할 것이다. 의료분야에서는 (영국에서 공공의료를 제공하는) 국민보험서비스(NHS)와 연계하고, 에너지분야에서도 협업을 시작했다」

-- IT(정보기술)대기업은 AI에 관한 연구논문을 널리 공개하고, 다양한 도구를 클라우드를 통해 누구나 이용할 수 있도록 하고 있습니다. 이러한 접근은 연구개발의 가속화와 AI 보급에는 도움이 되지만, 악용될 위험성도 높아질 것입니다 어떻게 다뤄야 할까요?

「아주 중요한 질문이지만 간단히 답할 수 있는 문제는 아니다. 우리가 연구논문을 공개하고,『TensorFlow』를 포함한 많은 도구를 오픈 소스로 제공하고 있는 것은 되도록 많은 사람들이 AI의 도움을 얻을 수 있도록 하기 위해서이다」

「그러나 세상에는 이것을 악용하는 사람들이 있다. AI가 점차 고도화되고 있는 가운데, 이 문제를 어떻게 다뤄야 할지에 대해 연구자들은 (보다 진지하게) 생각하지 않으면 안 된다. 그 중 한 방법으로, 논문 공개를 줄이고, 도구의 이용을 제한하는 것도 있지만, 그것 또한 문제점이 있다. 어려운 트레이드오프이다」

-- AI분야에서의 일본의 경쟁력에 대해 어떻게 생각하십니까?

「전통적으로 AI, 특히 로봇분야에서는 대단히 강하다. 그러나 심층학습과 같은 최근 동향에 관해서는 조금 주춤한 것 같다. 그러나 가장 우수한 연구자를 보유하고 있기 때문에 곧 따라잡을 수 있을 것이다」

--어릴 적 체스「신동」으로 불리고, 딥마인드의 창립 전에는 게임 프로그래머로서 많은 히트작을 세상에 내놓았습니다. 알파고의「은퇴」를 결정하셨는데요, 본인의「게임 사랑」에 변화가 생겼나요?

「그건 절대 변하지 않을 것이다. 게임은 나에게 제일 중요한 부분이다. (체스에서는) 가장 높은 레벨에서 플레이 했었고, 게임을 직접 만들어보기도 했다. 지금은 AI 개발에 게임을 활용하고 있다. 게임은 나에게 마음을 단련하는 수단이기도 하고, 아름다운 예술이기도, 즐거움이기도 하다. 앞으로도 게임은 쭉 나의 일부로 남을 것이다」

-- 11살의 체스 신동이던 당신이 여기 있다면 40이 된 지금의 당신에게 뭐라고 할 것 같나요?

「틀림없이『좀 더 힘내』라고 말할 것 같다(웃음). 지금까지의 행보에 대해 만족스럽게 생각하겠지만 아직 나의 일이 끝난 것이 아니기 때문에 그렇게 말할 것 같다」

  -- 끝 --