“인공지능, 계산에서 생각하는 기계로 변화할 것”

박 경 연구원, 사회기술혁신포럼서 주장 “학습만으로 능력 습득하면 많은 것 놓쳐”

사회혁신 기술로서의 인공지능 활용을 위해서는 인공지능 분야 중 한 부분에 치우치지 않고 인간의 복잡한 뇌를 정확히 이해해 통합적으로 모사하는 것이 중요하다는 의견이 제시됐다.

24일 ETRI(한국전자통신연구원) 융합기술연구생산센터에서 열린 제5회 사회기술혁신포럼 ‘디지털 사회기술의 전망과 확산 전략’에서 박경 ETRI SWㆍ콘텐츠연구소 책임연구원은 ‘사회혁신 기술로서의 인공지능’이라는 주제발표에서 이같이 말했다.

박 연구원은 인공지능을 “스스로 문제를 학습(Deep Learning)하고 해결하는 능력을 인공적으로 만든 것”으로 정의했다.

박 연구원은 이 정의에서 ‘학습’이라는 단어에 주목하고 이에 우려를 표했다.

박 연구원은 “오로지 학습으로만 지능을 습득하다 보면 많은 것을 놓칠 수 있는 우려가 있다”며 “단순 경험습득과 학습을 넘어 직관, 지혜와 같은 인간의 모든 능력적인 부분에 있어서 인공지능 기술이 통합적으로 개발돼야 한다”고 설명했다.

즉, 데이터만을 가지고 학습해서는 사람의 두뇌처럼 될 수 없다는 것이다.

그 예로 사람이 교차로에서 유턴을 하다 큰 사고를 당했을 경우, 단 한 번의 경험이지만 사람의 뇌는 큰 사고 영향을 기억해 ‘교차로의 유턴은 조심해야 한다’는 것을 직관적으로 알 수 있다.

그러나 인공지능은 데이터와 통계ㆍ수치로 학습하기 때문에 단 한 번의 경험을 가지고 그 중요성을 인식하기 쉽지 않다는 것이 박 연구원의 설명이다.

박 연구원은 궁극적으로 인공지능이 걷게 될 방향에 대해 “현재 계산하는 기계에서 생각하는 기계로 변할 것”이라고 말했다.

박 연구원은 이어 사람의 뇌와 비교해 인공지능의 한계와 앞으로 나아갈 길에 대해서도 짚었다.

박 연구원은 “사람의 뇌는 유아세포 때가 지나면 뇌세포 수는 줄어드나 지능은 점점 높아지는 구조를 보인다며 규모는 줄지만 질적 수준은 높아지는 것을 의미한다”며 “기계는 그렇지 않아, 기계가 인간의 뇌세포 처럼 만들어져야 하는 것이 그 다음 인공지능이 갈 길”이라고 말했다. 최소망 기자 somangchoi@