인간은 AI로부터 배우고 로봇과 친구로 지내는 시대가 도래(到來) 하였으며, 특히 중증급성호흡기증후군(SARS)의 변종인 COVID-19의 전 세계적으로 크게 유행하는 현상(팬더믹,Pandemic)으로 비대면(Untact)의 급속한 확산으로 함께 만나서 공동으로 하여야할 일을 사물인터넷(IoT)과 AI를 활용하는 시대가 정착되어 팬데믹(Pandemic)이 사라져도 과거와 같은 사회로는 절대로 회귀하지 못하고 인간의 힘으로 어쩔 수 없이 다가오는 거대한 변화된 사회로 전환되어 발달할 것이 자명(自明)하다.
1) 인공지능(AI)과 머신러닝, 그리고 딥러닝 “4차 산업혁명”시대에 자주 언급되는 용어가 인공지능(Artificial Intelligence)과 기계학습(Machine Learning), 심층학습(Deep Learning)이다. 얼핏 비슷해 보이고, 마치 동의어처럼 쓰이는 이 3가지 개념을 먼저 정리해보자.인공지능(AI)과 머신러닝(ML), 딥러닝(DL)의 공통점은 모두 데이터로부터 학습하는 시스템이라는 점이다. 다시 말해 셋 다 새로운 데이터가 주어졌을 때 목적하는 작업의 성능 지표가 향상되는 시스템이라는 뜻이다. 종종 인공지능, 머신러닝, 딥러닝을 같은 말처럼 쓰기도 하는데, 머신러닝은 인공지능의 한 부분이며 딥러닝은 머신러닝의 일부이라서 비슷해 보이기 때문이다.
인공지능에는 기계학습과 딥 러닝을 기반으로 하는 기술을 포함하고 있으며 좀더 나아가 인지컴퓨팅과 뉴로모픽 칩 컴퓨팅기술로 진화하고 있으며 이를 위하여 이동통신기술과 영상기술의 빠른 발전이 동행되어야하는 과제와 이 모두를 활성화하기 위한 전기에너지를 중단 없이 공급할 수 있는 에너지원의 발굴과 작은 에너지로 시스템을 활성화시킬 수 있는 기술이 요구되고 있다.
사실상 현재의 AI는 강 인공지능이 아닌 데이터를 컴퓨팅파워를 이용해 외워서 동작하는 약 인공지능에 불과하다.
즉, 학습시키는데도 수억 개 이상의 데이터가 필요하고 나오는 결과도 데이터에 의한 결과만 나오지 데이터를 뛰어넘는 결과는 발생하지 않으며 다른 행동을 원할 경우 많은 비용을 들여 새로운 데이터로 재학습해야 한다.
또한 현재 영상을 제외한 소리와 문맥의 학습은 유아수준을 뛰어넘지 못한다. AI는 단지 데이터와 환경을 많이 외워서 빠르게 행동할 수 있으며 이 행동은 지성(知性)에 기반 한 행동이 아니다.
무엇보다 인공지능의 학습에는 데이터는 계속 공급하고 가공하여 인간의 식사처럼 중단 없이 제공되어야만 된다. 즉, 데이터공급이나 전기에너지가 중단되면 시스템은 고철이나 플라스틱 덩어리에 불과하게 된다.
제4차 산업(4th industry)혁명시대라 하나 기술의 협업으로 공동발전이 이루어지지 않는다면 인류는 발전하기 어렵고, 특히 기술․공학윤리의 붕괴는 대재앙의 시대로 접어들것이며 인류파멸의 구덩이로 떨어지게 될 것이다.
2) 작은 에너지로 가동되는 컴퓨터 구현 현재 우리나라의 경제를 이끌고 갈 미래를 표현하는 가장 뜨거운 용어, 4차 산업혁명의 중요 키워드가 빅데이터, 인공지능, 사물인터넷(IoT)을 넘어 만물인터넷(IoE) 등이다. 이 시대에 많은 사람들이 간과하고 있는 것 중에 하나인 에너지문제이다. 에너지소비를 보면 세기의 바둑 대결에서 이세돌 9단을 이긴 인공지능 컴퓨터인 ‘알파고’를 살펴볼 필요가 있다.
소비한 에너지를 계산했을 때 이세돌이 쓴 에너지는 한 끼의 식사로 대략 20와트/시(W/h) 정도이고, 알파고는 1200여개의 CPU와 200여개의 GPU를 사용했고 920테라바이트(Terabyte)의 기억장치를 사용하는 초대형컴퓨터이며 이때의 에너지소비는 1메가와트/시(MW/h)정도가 된다. 즉, 에너지 효율성 측면에서 이세돌은 알파고보다 5만 배 정도 더 효율적이었다.
미래에는 프로 바둑기사 이세돌 9단과의 대국으로 관심을 끈 구글의 '알파고'를 가동한 슈퍼컴퓨터보다 3∼5배가량 큰 것이 대중화되고, 새로 개발하려는 슈퍼컴퓨터는 30~100배 이상 규모로 확장할 수 있도록 한다는 목표다.
현 수준으로 보면 이를 위한 에너지공급규모는 상상을 초월하게 될 것임으로, 인간 이세돌이 소모한 20W/h정도로 가동할 수 있는 꿈의 슈퍼컴퓨터를 만들고자 노력하고 있으나, 많은 시간이 필요한 것 같다.
기계학습을 이용하여 특정한 인지(認知)적 과제를 해결할 수 있는 솔루션이나 저 전력으로 고도의 연산을 수행하는 '뇌'를 모방한 뉴로모픽 칩( Neuromorphic chip)을 이용하는 인공신경망을 하드웨어적으로 구현이필요하며, 이를 바탕으로 5세대통신의 50배 이상의 성능을 가진 6세대통신이 상용화되는 2030년경에는 인류가 추구하는 변화가 현실화 될 수도 있을 것 이라는 조심스런 전망을 하며 제4차 산업혁명의 주역인 AI를 이용하여 기계가 인간화 되었을 때 기계가 구동되는데 필요한 에너지 문제점도 함께 해결될 것으로 전망된다.
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입력 : 2021년 04월 16일 
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