기계는 인간이 할 수 있는 일을 어디까지 대체하게 될까? 구글의 인공지능 ‘알파고’가 이세돌 9단과의 대국에서 4대1승리를 거두면서, 머신 러닝(Machine Learning)이 전 세계의 주목을 ‘제대로’ 받았다. 과거의 인공지능이 인간이 가르친 규칙을 더 많이 저장하고 더 빨리 계산하는 ‘단순한 기계’였다면, 미래의 인공지능은 인간의 도움 없이도 직접 받아들인 정보를 기반으로 학습하고 유추하는 ‘진짜 지능’이다. 알파고는 바둑에서 이기기 위한 규칙들에 기반하여 움직이는 대신 게임을 통해 스스로 익힌 패턴을 적용하면서 진화했다. 머신 러닝은 무궁무진한 가능성을 가지고 벌써 사회 곳곳에서 변화를 만들어 내고 있다.

1. 나보다 내가 좋아하는 것을 더 잘 아는 머신 러닝이 등장한다.

“특징에는 ‘노래는 발라드다’처럼 간단한 특징도 있고 ‘이 노래는 색소폰의 반복 악절과 하행하는 코드 진행이 있는 힙합 가수가 부른 발라드다’처럼 정교한 경우도 있다 …(중략)… 당신이 발라드를 좋아한다면 해당 특징의 가중치는 올라가고 당신이 판도라를 틀었을 때 발라드를 들을 가능성은 더 높아진다. 또한 당신이 힙합을 좋아한다면 그 특징의 가중치 또한 올라간다. 이제 당신이 가장 듣고 싶어하는 노래는 두 가지 특징을 모두 갖춘 노래, 즉 힙합 가수가 부른 발라드다.“ (책 ‘마스터 알고리즘’, 페드로 도밍고스 저)

어떤 사건이 일어날 확률을 알고 있다면, 그 사건을 예측하는 일은 훨씬 수월해 진다. 예를 들어 발열이 관찰되었을 경우 독감이 걸릴 확률을 계산할 수 있고, 기침을 했을 경우 독감의 확률도 계산할 수 있다. 발열이 없이 독감이 걸릴 수도 있고 발열과 기침이 동시에 나타날 수도 있다. 이러한 상황을 파악하고 계산하는 알고리즘은 증상에 대한 확률 값을 기반으로 정확한 진단을 할 수 있게 된다. 인간의 선호도 역시 기존의 선택의 결과 값들과 각각이 나타날 확률 값을 통해 매우 높은 확률로 예측가능하게 된다. 스크롤을 내려 ‘당신이 좋아할만한 기사’를 보면서 머신 러닝의 발전 정도를 가늠해보자.

2. 머신 러닝이 예술 작품의 창작자가 된다.

“기술의 사다리를 더 높이 올라가면 기계가 음악을 만든다는 것도 거의 틀림 없다… (중략 )… 유명한 작곡가의 작품 속에 있는 짧은 악절을 선택하고 다시 결합하는 방식으로 유명한 작곡가 풍의 음악을 새롭게 만들어내는 알고리즘을 설계했다. 내가 몇년 전에 참석한 학회에서 그는 ‘ 모차르트’ 곡 세 가지를 들려주었다. 실제 모차르트가 작곡한 곡과 모차르트를 흉내 내어 사람이 작곡한 곡, 그의 알고리즘이 작곡한 곡 등이었다. 세 곡을 들려준 후 청중들에게 진짜 모차르트 곡을 찾는 투표를 요청했다. 모차르트가 승리했지만 컴퓨터 작곡가가 인간 모방자를 물리쳤다.“ (책 ‘마스터 알고리즘’, 페드로 도밍고스 저)

인간의 창의성은 유추에서 출발하는 경우가 많다. 인간은 보통 하나의 사례에서 학습하고 새로운 상황 맥락을 접하였을 때, 이미 배운 것에 기반하여 유추하여 판단하고 결정하고 행동한다. 예술활동의 창의성도 결국 학습에 기반한 유추라면, 인간보다 더 많은 양을 학습하고 계산할 수 있는 인공지능은 인간보다 더 많고 더 높은 질의 예술 작품을 생산하게 될 것이다.

3. 머신 러닝 로봇이 스스로 진화한다.

다양한 생물 종들이 자연선택을 통해 진화하듯이, 프로그램은 더 빠른 속도로 다양한 교집합을 시도하고, 최적 프로그램의 생존을 유도할 수 있다. ‘성’을 통해 생물 종들은 새로운 유전자 배열을 끊임없이 만들어 이것으로 진화한다. 프로그램도 생명체의 방식 그대로 교차를 통해 적합성이 더욱 뛰어난 구성을 얻어낼 수 있다. 무한한 교차와 실험 과정 속에서 프로그램을 통해 만들어진 로봇은 인간의 도움 없이도 스스로 진화할 수 있게 되는 것이다.

“호드립슨 교수의 코넬대학 창의적 기계 연구소에서는 당신이 이 책을 읽는 동안에도 환상적인 형태의 로봇들이 기어가고 날아가는 법을 배우고 있다. …(중략)… 이러한 로봇들은 인간 공학자가 설계하지 않았다. 지구상에 다양한 생명체를 낳은 과정과 같은 진화를 통하여 창조되었다. 처음에는 로봇들이 컴퓨터 모의실험 과정에서 진화하지만 일단 실제 세상에서 구현해 볼 만하게 능숙한 모습을 보이면 실물 형태의 로봇이 자동으로 3차원 프린터를 통해 제작된다.” (책 ‘마스터 알고리즘’, 페드로 도밍고스 저)

각각의 영역에서 머신 러닝이 보여준 예시는 진정한 알고리즘이 탄생하기까지의 전초전일 뿐이다. 진화론, 연역법, 귀납법 유추법 등 서로 다른 학문 분야에서 시작된 머신 러닝 알고리즘은 마스터 알고리즘이라는 이름으로 통합되고 있다. 마스터 알고리즘의 탄생과 함께 우리 삶 곳곳에 혁명같은 변화가 일어날 것이다.