[TED] Kevin Kelly: How AI can bring on a second industrial revolution (케빈 캘리 AI는 어떻게 두 번째 산업 혁명을 가져올 수 있을 것인가?)
굉장히 인상적인 TED 강연이었다. 2016년 6월에 나온 강연이니, 이 글을 작성하는 시점으로부터 약 3년이 지났다. 내가 생각했을 때, 3년 전의 영상임에도 굉장히 선구안적인 강연이라고 말하고 싶고 15분도 안되는 짧은 강연이지만, 굉장히 많은 것을 배울 수 있었다.
첫 번째, 새로운 방식의 지능 타입을 고안하고, 적용하는 방법으로 새로운 문제을 해결 할 수 있을 것이다.
"지능 타입"에 대해서 이야기를 조금 해봐야 할 것이다.
대다수의 사람들은 A.I.나 혹은 인공지능이 만능이라고 생각하고 있다. 인공지능에 관심이 있는 사람들은 약인공지능이나 강인공지능에 대해서 알고 있을 것이고, 더욱 관심 있는 사람들은 딥 러닝에 대해서 알고 있을 것이다.
내가 이 글에서 집중해보고 싶은 것은 "지능 타입"과 "딥 러닝"에 대해서 집중 하여, 이야기 해보고 싶다.
"딥 러닝"은 사실상 굉장히 오래된 개념이다. 이론적으로는 이미 수 십년 전부터, 정립되고 있었다.
하지만, 이것을 현실로 구현하기는 굉장히 어려웠는데, 그 이유는 부족한 컴퓨팅 파워 때문이었다.
시간이 지나고 보니, CPU가 엄청 발달하지만, 이것은 딥 러닝에 이용하기는 부적합했다.
엔비디아가 개발한 그래픽 카드, GPU를 이용하니, 딥 러닝에 굉장히 유용했다.
그래서, 딥 러닝이 폭발적으로 발전할 수 있는 것은 이미 수십 년 전부터 이론이 정립 돼 있었고, 충분한 컴퓨팅 파워가 확보 되었기 때문이었다.
이제는 "지능 타입"에 대해서 이야기를 해보자.
"지능 타입"의 예는 이것으로 들 수 있을 것 같다.
컴퓨터가 어떤 한 사람의 얼굴을 인식해야 한다면 어떻게 해야 할까?
딥 러닝이 없었던 시절에는 프로그래머가 일일히 코딩을 해야 했을 것이다. 그것도 손수 수작업으로 말이다. 하지만, 딥 러닝을 이용하게 된다면, 데이터와 알고리즘(보다 정확하게는 딥러닝 알고리즘, 전처리 등)을 이용하여, 원하는 정확도를 이끌 어 낼 수 있다. 여기서 지능 타입은 "어떤 한 사람의 얼굴을 알아 볼 수 있는가?"이다.
딥 러닝이 수많은 얼굴 사진 데이터만 있다면, 어쩌면 사람보다 더 빠르게 얼굴을 인식할 수 있게 되는 것이다.
마치 계산기가 우리보다 사칙연산이 빠르고, GPS가 사람보다 길을 더 찾고, 구글은 내가 원하는 질문의 답을 내주고 그런 것이다.
** "250마력"으로 표현되는 것이 "250생각력"으로 표현될 것이다.
과거 산업혁명에서는 증기기관을 이용한 인공적인 파워의 단위를 "마력"으로 하였다.
두 번째 산업혁명에서는 "지능 타입"과 더불어 "생각력"이라는 단위가 사용되게 될 것이다.
** 인공지능으로 인한 두번째 산업혁명에서는 우리가 원하는지도 몰랐던 것들에서 수요가 창출되고, 이로 인해 새로운 직업이 탄생하고, 노동 시장은 "넓게" 확장될 것이다.
정말로 나는 이 문장에 강력하게 동의하는 바이다. 그리고 이 다음 문장과도 연결된다고 생각 한다.
** 두 번째 산업혁명에서는 "효율성"이라는 단어는 A. I., 봇, 기계들에게 다시 환원될 것이다. 반면에, 사람들에게 환원될 단어는 "비효율성"일 것.
굉장히 통찰력 있는 발언이다. 이 문장도 강력하게 동의한다.
그리고, 이 문장에 대해서 흥미로운 단서를 붙였다.
"과학은 어떻게 보면, 굉장히 '비효율적'이다. 한 번 실패하면, 다시 시도해야 하고, 또 실패하면, 또 도전해야 하기 때문이다."
마지막으로 끝맺음도 인상적이었다.
"현재 최고의 의술은 A. I.만 사용하는 것도 아니다. 그렇다고, 의사만 현장에서 뛰는 것이 아니다. 사람과 인공지능의 조화가 가장 최고의 팀이다."
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