`알파고` `왓슨`과 같은 인공지능(AI)이 집중 조명을 받으면서 흥미를 끄는 대목이 `딥러닝`이다. 러닝(learning)이 학습이라는 뜻이므로 딥(deep)러닝이라고 하면 `심화(深化)학습`쯤 되는 것일까?
컴퓨터 전문가들의 말을 들어보면 딥러닝은 사람 뇌의 학습기능을 모방한 기술이다. 이것은 아기들도 갖고 있다. 갓 태어난 아기는 사람을 잘 구별하지 못한다. 하지만 얼마 동안 사람을 보면서 데이터를 축적한 뒤 스스로 생각을 거쳐 엄마를 알아보기 시작한다. 엄마가 어르면 웃어주는 것도 학습의 결과다.
인간에게는 쉬운 일이지만 컴퓨터는 이 기술을 익히기가 무척 어렵다고 한다. 그 대신 컴퓨터는 엄청난 연산 능력을 갖추고 있어 일정한 규칙에 따라 방대한 데이터를 순식간에 처리할 수 있다.
인공지능의 위력이 워낙 부각되다 보니 `딥러닝`이 인간은 범접할 수 없는 초능력쯤으로 오해하는 사람들도 있다. 그렇지는 않다. 인공지능의 딥러닝은 사실 사람의 러닝과 같은 것이다. 다만 그것이 컴퓨터의 막강한 데이터 처리 능력과 결합되면서 큰 위력을 발휘하는 것이다.
인공지능의 학습 능력은 인간과 비교하면 아직 초보 단계지만, 발전 속도가 빠른 점은 인정할 필요가 있다. 알파고는 하루에 바둑을 3만판씩 두었다고 한다. 알파고의 하루는 인간으로 치면 35.7년에 해당한다니 인공지능이 사람을 추월하는 순간 우리가 따라잡기가 불가능해질 수 있다.
그렇다고 좌절할 필요는 없다. 인공지능의 암 진단이나 치료법 선택 능력이 빠를지는 몰라도, 암 환자의 마음을 이해하고 공감하는 능력은 인간 의사를 넘어설 수 없다. 공부를 많이 했다고 꼭 지혜로운 사람이 되는 것도 아니다. 의학 논문을 수만 편 읽으면 지식이 많은 의사는 될지언정 명의(名醫)가 된다고 장담할 수 없다.
인공지능 발달로 많은 직업이 없어질 것이라는 전망들이 쏟아지고 있으나 과장된 부분도 있다고 본다. 삶의 모든 문제가 지식으로만 해결되진 않는다.
인공지능은 인공지능이 잘하는 것을 하게 맡겨두고, 사람은 사람이 잘하는 일을 하는 데 애쓰면 된다.
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