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[스마트클라우드쇼 2017] 페드로 도밍고스 "컴퓨터가 스스로 학습방법 찾아...완벽한 홈로봇·암정복 가능"

  • 황민규 기자
  • 입력 : 2017.09.14 10:58 | 수정 : 2017.09.14 11:55

    "현재의 알고리즘으로는 불가능하지만 (마스터 알고리즘 등장 이후에는) 인간을 가사노동에서 해방시킬 홈로봇(Home Robot)을 만들 수 있습니다. 또 다양한 종류의 암 세포를 제거해 암을 정복할 것입니다."

    페드로 도밍고스 워싱턴대 컴퓨터과학과 교수는 14일 조선비즈 주최로 서울 소공동 웨스틴조선호텔에서 열린 '스마트 클라우드 쇼 2017' 기조 연설에서 이같이 밝혔다. 빌 게이츠가 극찬한 인공지능(AI) 입문서 '마스터 알고리즘'의 저자인 그는 이날 행사에서 ‘마스터 알고리즘 : 학습기계(Learning Machine)가 세상을 어떻게 바꾸는가’라는 주제의 기조강연을 진행했다.

    페드로 도밍고스 워싱턴대 교수가 14일 웨스턴조선호텔에서 열린 ‘스마트클라우드쇼 2017’에서  ‘마스터 알고리즘 : 학습기계(Learning Machine)가 세상을 어떻게 바꾸는가’라는 주제로 기조강연을 진행하고 있다.
    페드로 도밍고스 워싱턴대 교수가 14일 웨스턴조선호텔에서 열린 ‘스마트클라우드쇼 2017’에서 ‘마스터 알고리즘 : 학습기계(Learning Machine)가 세상을 어떻게 바꾸는가’라는 주제로 기조강연을 진행하고 있다.
    도밍고스 교수는 ‘지식의 원천’에 대한 설명으로 운을 뗐다. 그는 “과거에는 진화, 경험, 문화 등을 통해 인간이 지식을 얻어왔지만 컴퓨터가 등장한 이후 컴퓨터가 사람들이 새로운 지식을 발견하는 데 매우 중요한 도구가 됐다”고 말했다. 이어 “컴퓨터를 통해 만들어지는 지식은 머신러닝을 통해 급격한 속도로, 방대한 양으로 늘어나고 있다”고 진단했다.

    기존의 머신러닝 기술은 사람들이 직접 입력한 데이터와 알고리즘을 활용해 컴퓨터가 추론 방법을 체득하는 ‘지도(Supervised) 학습’ 방식이다. 사람이 정한 일정한 가이드 라인에 따라 컴퓨터가 학습한다는 의미다.

    하지만 도밍고스 교수는 컴퓨터가 스스로 학습 방법을 찾아내고, 모든 종류의 데이터에 대해 최적의 알고리즘을 창출하는 ‘마스터 알고리즘’의 개념을 소개했다. 머신러닝 기술의 종착역인 비지도(Unsupervised) 학습 시대의 초석이다.

    도밍고스 교수에 따르면 머신러닝에 대한 관점에 따라 AI 알고리즘의 종류를 다섯 가지로 구분할 수 있다. 논리와 철학에 기반을 둔 기호주의자, 인간의 두뇌 구조를 모방한 네트워크를 지향하는 연결주의자, 생물학의 유전 원리를 머신러닝에 적용한 진화주의자, 통계학에 바탕을 둔 베이즈주의자, 조건부 최적화를 원리로 하는 유추주의자 등이다.

    도밍고스 교수는 “각각의 종족마다 장점이 있는데 기호주의자의 경우 지식 축적에 도움이 되고 베이즈주의자의 경우 확률 추론 등을 통해 불확실성을 제거할 수 있다는 장점이 있다”며 “다섯가지 알고리즘을 통합하면 각각의 머신러닝 방식의 한계를 극복해 그동안 불가능하다고 여겨졌던 새로운 일을 해낼 수 있다”고 강조했다.

    그는 마스터 알고리즘 개념을 적용하면 기존의 ‘월드 와이드 웹(World Wide Web)’ 시스템의 개념이 ‘월드 와이드 브레인(World Wide Brain)’으로 진화할 것으로 예상했다. 그는 “기존의 웹은 상당히 부정확한 정보나 잡음, 모호한 정보들이 많은데 머신러닝과 마스터 알고리즘을 통해 컴퓨터가 사람이 원하는 답을 더 정확하게 제공할 수 있을 것”이라고 강조했다.

    도밍고스 교수는 마스터 알고리즘이 인간 최대의 적인 암(Cancer)을 정복하는 데에도 ‘마스터 키(Master Key)’가 될 수 있다고 주장했다. 그는 “이미 머신러닝을 통해 AI가 인간보다 더 정확한 진료를 하는 경우도 있지만 암의 경우 종류에 따라 양상이 달라 쉽지 않았다”며 “마스터 알고리즘을 통해 암 돌연변이를 해결하고 그 환자의 유전체를 데이터로 활용, 암세포 자체를 완전히 제거하는 것도 가능하다”고 설명했다.




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