미래 보안산업의 근간, 인공지능
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미래 보안산업의 근간, 인공지능
  • 석주원 기자
  • 승인 2019.07.02 18:02
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보안산업에 새로운 위협과 가능성을 동시에 가져올 인공지능 기술

[CCTV뉴스=석주원 기자] 미래 세계를 배경으로 하는 SF 창작물에서 거의 빠지지 않고 등장하는 캐릭터들이 있다. 이들은 주인공보다 더 똑똑하고, 침착하며, 위기의 순간에 주인공을 구해주는 훌륭한 조력자로 활약한다. 하지만 이들에게는 생명이 없다. 더 정확히는 생물학적으로 살아 있지 않다. 이들은 바로 인간이 만들어낸 가공의 인격체, 바로 인공지능이기 때문이다. 그리고 이렇게 창작물에서만 활약해 왔던 인공지능이 이제는 우리의 생활 속까지 조금씩 침투해 오면서 미래 산업의 핵심 기술로 떠오르고 있다.

 

■ 익숙한 듯 익숙하지 않은 인공지능

요즘 너도나도 인공지능을 말하고 있지만, 인공지능을 명확히 정의 할 수 있는 사람은 많지 않을 것이다. 다만, 굳이 정의를 내리지 않더라도 단어의 뜻이나, 앞서 살펴본 창작물의 예를 통해 경험적으로 인공지능에 대해 이해하고 있을 뿐이다. 인공지능의 사전적 정의를 살펴보면 ‘인간의 학습 능력과 추론 능력, 지각 능력, 자연언어의 이해 능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술’이라고 제시하고 있다. 간단히 이야기하면 사람의 뇌가 하는 일을 기계가 비슷하게 할 수 있도록 구현하는 것이 인공지능 기술이라고 할 수 있겠다.
창작물에서의 예를 살펴보면, 영화 스타워즈 시리즈에서 등장했던 R2D2 같은 인공지능 로봇이 대표적이다. 작 중 R2D2는 기계음만 내지만, 사람의 음성 명령을 알아듣고 명령을 수행하며, 필요에 따라서는 스스로 판단해 최적의 행동을 취하기도 한다. 능력도 만능 형이라 해킹부터 우주선 조종, 수리, 심지어 전투에 이르기까지 못 하는 것이 없을 정도. 외형적으로 더욱 인간에 근접한 인공지능은 영화 블레이드 러너나 에일리언 시리즈에서도 찾아볼 수 있다. 이 두 영화에서는 인간의 외형을 그대로 본 따 만든 인공지능 로봇-안드로이드들이 등장한다.
그렇다고 모든 인공지능들이 로봇이나 인간형의 모습을 하고 있는 것은 아니다. 최고의 SF 영화로 칭송받는 ‘2001: 스페이스 오디세이’에 등장하는 인공지능 HAL 9000은 로봇이나 인간형 본체를 가지고 있지 않은 컴퓨터 그 자체다. 사실 이러한 형태의 인공지능이 지금의 우리에게는 조금 더 익숙한 모습일 것이다. 애플의 시리(Siri)나 구글의 구글 어시스턴트 같은 대화형 인공지능 서비스가 대표적인 예다. 게다가 산업 영역에서는 또 다른 모습으로 인공지능이 활용 되고 있으며, 이 분야의 인공지능은 눈으로 그 실체를 확인하기도 어렵다.
이처럼 현시점에서의 인공지능이란 우리가 창작물에서 흔히 봐왔던, 정말로 인간과 흡사한 사고를 하고 행동을 하는 그런 진화된 인공지능과는 큰 차이가 있다. 더욱이 인간과 비슷한 인공지능의 개발이 궁극적인 도달 목표라고 해도 지금 당장은 좀 더 단순하면서, 한 분야에 특화된 기능의 인공지능에 대한 투자가 더 시급한 목표라고 할 수 있겠다.


■ 인공지능의 탄생과 딥러닝

인공지능(Artificial Intelligence, AI)이라는 용어는 1956년에 열린 한 학회에서 미국의 컴퓨터 과학자인 존 매카시(John McCarthy)가 처음 사용한 것으로 알려져 있다. 인공지능에 대한 개념 자체는 그 이전부터 있어 왔지만, 존 매카시는 이 개념을 ‘인공지능’이라는 새로운 용어로 표현하면서 누구나 단어의 뜻만 알면 쉽게 이해할 수 있도록 했다. 어쨌든 인공지능이라는 용어가 등장한 이후로만 계산해도 벌써 60년이 훌쩍 지난 셈이다. 그런데 현재 우리의 인공지능 기술은 여전히 걸음마 수준에 머물러 있다. 인공지능 연구 개발이 본격적으로 성과를 내기 시작한 것이 21세기에 들어와서부터이기 때문이다.
물론, 20세기에도 인공지능에 대한 연구 개발은 지속되어 왔다. 현재 인공지능 연구 개발의 기반이 되는 기계학습(Machine learning)을 비롯한 이론적인 연구는 20세기에 어느 정도 진척이 있었다. 문제는 이 이론들을 실제로 구현하기 위한 컴퓨터 기술과 인프라가 당시에는 부족했다. 현재 인공지능 연구 개발 활성화에 결정적 기여를 한 딥 러닝(Deep learning) 역시 1980년대에 이미 제시됐던 기술이다. 딥 러닝은 기계학습을 구현하는 기술 중 하나였지만, 이 역시 기계학습이 가지고 있던 근본적인 문제점을 해결 할 수 없었다. 그리고 무엇보다도 딥 러닝에 필요한 방대한 데이터를 확보하는 것 자체가 어려운 일이었다.
딥 러닝이 다시 주목을 받기 시작한 것은 21세기에 들어서부터다. 기계학습이 가지고 있던 문제점들이 어느 정도 해결이 되었고, 딥 러닝이 유의미한 결과를 도출할 수 있을 정도의 방대한 데이터를 확보하기 쉬워진 것이 결정적인 요인으로 꼽힌다. 딥 러닝이 학계의 주목을 받기 시작한 건 2013년으로, MIT는 그 해의 10대 핵심 기술 중 하나로 딥 러닝을 선정하기도 했다. 2016년 전 세계가 주목했던 세기의 바둑 대결인 이세돌 VS 알파고의 대국 이후부터 대중적으로도 딥 러닝이 널리 알려지게 됐다. 이후 딥 러닝은 인공지능을 상징하는 기술로 주목받으면서 현재 많은 분야에서 인공지능을 학습시킬 때 딥 러닝을 활용하고 있다.

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