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AI를 두번이긴 이세돌이 영웅인 이유 내맘대로 뉴스논평

http://biz.khan.co.kr/khan_art_view.html?artid=201912181612001&code=920100
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<이세돌이 딥마인드 이후 한돌 인공지능에게도 승리했다는 기사>
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<한돌이 이세돌의 78수 이후에 연이어 악수를 두었다는 기사>
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<이세돌이 딥마인드에게 정상적이지 않았던 이세돌의 78수 이후에 87수에서 악수를 두었다는 나무위키>

빅데이터로 학습하는 인공지능은 모든 경우의 수를 다 검색하는 경우(트리 알고리즘)과 달리 연산이 가능한 다수의 경우만의 결과를 검색합니다.

여기서 검색하지 않는 것과 검색해야 하는 것은 과거의 정보(빅데이터)나 개발자의 가치가 들어가는 것이지요.

딥마인드와의 4국에서 빅데이터로 학습하는 인공지능은 이세돌이 정상적인 수순으로 두지 않았고 한돌과 1국에서는 기사에서 이세돌의 인터뷰에서도 있듯이 프로기사라면 당연히 그렇게 두는 것이 정상적이다라고 말했는데 뒤에 악수가 터졌지요.

이세돌은 한돌과의 1국 78수에 대해서 프로기사라면 당연히 그렇게 두는 수라고 했는데 그것에 대응하지 못하고 악수를 두었다는 것과 딥마인드의 정상적이지 않은 수순에서 대응하지 못하고 악수를 두었다는 것은 조금 다른 이유의 문제가 제기됩니다. 딥마인드는 빅데이터 문제로 과거 정보(빅데이터)로 미래를 정확히 예측할 수 없다는 것이로써 빅데이터 아무리 모아도 과거와 다른 방식으로 대응했을 때 정확한 결과도출이 안된다는 것이고,(정작 빅데이터 써야 한다는 것이 다른 방식 대응에 대해서 결과값을 도출 할 수 있다지만 정확하다의 의미는 아니었다는 것이지요) 한돌의 경우는 개발자가 임의로 정한 중요한 가치로 평가한 것을 변수로써 정했을 때 결과를 신뢰할 수 없다는 것을 보여주는 것이지요.

딥마인드가 인간의 창조성에 졌다면 한돌은 오히려 개발자가 중요하게 여기는 가치만 적용했을 때 인공지능은 정확한 결과가 아니라 개발자가 원하는 값을 도출할 뿐이라는 것이지요. 그래서 지금 빅데이터로 학습하는 인공지능은 필요가 없습니다. 모든 부분을 검색하는 인공지능이 필요한 것이지요.

이런 부분을 2번 보여준 이세돌은 영웅이라고 할 수 있습니다. 사실 3번중 한번만 이겨도 된다고 생각했는데 1국에서 이겼어요.

참고로 인공지능의 바둑에서는 현재 처음에는 개발자가 정해둔 곳에 둡니다. 처음에는 경우의 수가 너무 많아서 그것을 다 계산하기 어렵고, 그 효과도 크지 않기 때문입니다. 이 때는 고수와 하수의 차이가 크게 작용하지 않는다고 판단하는 것 같습니다. 그 다음 중요성이 있다는 곳에서만(바둑의 변수는 다 알고 있지만 중요성이라는 가치에 대해서는 개발자가 변수를 정하는 것이지요) 검색하고 결과를 도출해서 두고, 후반에 가면 모든 것을 검색할 수 있기 때문에 모두 검색해서 사용합니다. 이 과정에서 시간이 지날수록 연산총량이 적어지고 그 결과로 답을 찾는 것이 더 빨라지지요. 78수 정도가 인공지능에서 검색량의 허점이 생기는 공간이 아닐까 생각됩니다. 지금 컴퓨터가 가지는 연산속도에서 인간의 능력이 하드웨어의 연산을 뛰어넘는 구간이 78수 부근이라는 것이지요. 이것을 발견시킨 사람이 이세돌이니 영웅이라고 할 수 있지요. 즉, 연산의 한계를 통해서 인간이 둘 수 있는 곳에 대해서 손익 계산을 해내는 것에서 인간의 탐색하는 것(수읽기)보다 적은 수로 탐색하는 것(이유는 1. 둘 수 있는 빈공간이 많아서 중요도를 선택할 공간이 많아 경우의 수가 많다. 2. 수읽기를 통해서 이후 길게는 20~30수 후까지의 상황을 추측해 볼 때도 인간이 둘 곳도 역시 많아서 경우의 수가 많다.)이 78수 부근이라는 것이지요.

또한 빅데이터로 학습하는 인공지능이 정확하지 않다는 것을 전 국민에게 알렸으니 영웅 중의 영웅이라고 할 수 있어요. 인공지능이 하니까 정확하니 믿어야 한다 같은 것이 얼마나 위험한지에 대해서 말이지요. 인공지능 판사 같은 생각은 접으셔야 합니다.

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<자율주행 버스를 허가한 기사>
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<비식별 빅데이터에 대해서 식별이 가능한 기술이 있다는 것이 처음 알려진 기사 - 영문 2006년 기사>

그런데 인공지능 여러가지 방식이 있지만 지금 회사들에서 하려는 것은 빅데이터로 학습하는 인공지능이지요. 이런 빅데이터로 학습하는 인공지능 방식으로 자율주행차도 만들어지고 있는 것이에요.

이세돌이 이긴것처럼 인공지능이 실수한다는 것이지요. 그런데 자율주행차가 실수하면 어떻게 되겠어요? 바둑은 그냥 1패로 끝나지만 자율주행차는 1패가 아니에요. 건강과 직결되지요. 이것은 간단한 문제가 아니에요.

그러나 오늘 대구시에서 자율주행버스에 대해서 허가가 일어났습니다. 안전성에 대해서 100%라는 증명도 안된 상황에서 말이지요.

자율주행차에 대해서 안정성을 확인하지 않고 허가해준 것도 문제지만, 이러한 부분에 대해서 자율주행차는 자율주행차라고 멀리서도 확인할 수 있도록 표시를 해야 한다고 생각합니다. 그래야 알아서 피해서 멀리 떨어져서 운전하지요. 1패로 끝나는 문제가 아니니까요.

게다가 비식별화했다고 개인정보를 기업이 수집하도록 허가한 것은 더욱 문제가 있습니다. 2006년 이미 비식별화 한 개인정보를 식별화하는 기술이 처음 세상에 알려졌고, 지금은 이 기술도 고도화 되어서 비식별화 자체가 의미없는 시기이기 때문이지요. 이런 상황은 매우 심각하다고 볼 수 있습니다. 게다가 허락해준 날이 심지어 이런 문제를 보여준 이세돌이 바둑에서 이긴 날이라는 것이 또 아이러니 하죠.

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<바이두에 인공지능 칩을 수출한다는 기사>

우리나라가 빅데이터로 학습하는 인공지능을 인간의 가치를 버리면서, 즉 사생활 보호를 포기하고 기업들에게 사생활 데이터를 수집하도록 허락하고 진행할 필요가 없습니다. 바둑에서 보여주는 것처럼 정확도의 문제가 있으며, 사생활 침해의 문제도 있는 것이지요.

오히려 외국에서 한다는 곳에 인공지능 관련 제조업 제품을 팔면서 상황을 지켜봐도 큰 문제가 없습니다.

소프트웨어 기술은 쉽게 따라잡을 수 있습니다. 초등학생도 마스터 하는 것이 프로그래밍일 정도로 프로그래밍 자체는 쉬운 편이지요. 하드웨어가 중요한데, 이 하드웨어 기술은 우리가 제조업으로 가지고 있어요. 단, 우리가 CPU 관련 기술은 없지만요.

지금은 지켜보면서 기다려도 되는데(저의 개인적 의견은 빅데이터로 학습하는 인공지능은 버려질테니 다른 방식의 인공지능을 연구해서 미래를 대비하면 큰 성공을 할 것이라 생각합니다. 빅데이터 없이 학습도 하지 않는 방식의 인공지능이 필요합니다.), 지나치게 4차 산업 혁명이라는 말에 착각하고 있어요. 산업혁명은 시간이 지난 후에 그것의 결과를 보고 그 결과의 대단함을 이야기했지만, 4차 산업 혁명은 예측한 것이며 일어난 것이 아니라는 것이지요. 그러므로 1차 산업 혁명같은 결과가 나올 것이라 생각하는 것은 착각이 될 수 있고 오늘 바둑처럼 착각으로 끝날 것이라 생각합니다. 그 결과가 보잘 것 없다고 생각되지요. 3차 산업 혁명의 인터넷까지는 인정하지만 4차 산업혁명은 정말 아니다. 라는 생각이 들어요.

게다가 이런 것에 의해서 인간의 가치를 인정하지 않고 포기하며 비식별화라는 그럴듯한 말로 속이며 우리의 사생활을 수집하겠다는 것은 문제가 많습니다. 데이터 3법 뿐만 아니라 여러곳에 일어나는 규제 완화가 국민들의 삶을 보호하지 않고 국민들의 삶의 질과 가치를 훼손하고 있다는 것을 알아야 합니다.

지금 우리나라에서 4차 산업 혁명을 준비한다면, 빅데이터 기술보다 차라리 제조업을 밀어주는 것이 좋다고 생각합니다. 어차피 제조업에서 나오는 부품들은 4차 산업 혁명이 성공해도 쓰이고, 혹은 실패하더라도 다른 용도로 쓰일 테니까요. 자동차가 성공하고 나서 자동차 회사들은 과포화된 상태로 경쟁했지만, 정말 돈을 많이 번 사람은 록펠러인데 록펠러는 주유소 사업을 해서 성공했어요. 자동차 기술에 몰릴때는 자동차가 있을 때 부가적으로 필요한 것을 찾아서 사업하는 것이 경쟁이 적어서 더 유리하다는 것이지요. 인간의 가치를 무너뜨리면서 인공지능에 투자하기 보다는 제조업에 투자해서 록펠러 같이 성공할 수 있다는 것입니다. (물런 여기에 현기차도 포함됩니다^^. 단 자율주행차 시험은 외국에서 하는 것으로 말이지요. 그리고 개인적으로는 4차 산업 혁명이 성공할 가능성은 현 상황에셔는 극히 낮다고 전 판단합니다.)