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[김정호의 4차혁명 오딧세이] 설명 불가능한 인공지능 작동 원리의 비밀

기사입력 : 2019년01월07일 14:00

최종수정 : 2019년01월07일 14:00

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인공지능은 암호 숫자 모음

인공지능의 알고리즘 중에서 최근 가장 많이 사용하는 알고리즘이 딥러닝(DNN, Deep Neural Network)이라고 한다. 인간의 뇌 신경망을 모방해서 수학적 모델을 세우고 컴퓨터 코딩으로 구현한다.

 김정호 카이스트 교수

이 딥러닝 신경망은 여러 개의 층(Layer)으로 이루어져 있는데, 그 층 숫자가 증가할수록 성능과 정확성이 높아진다. 그래서 "깊다"라는 의미를 가진 '딥'(Deep)이라는 표현이 나온다. 다른 말로 딥러닝을 심층학습(深層學習)이라고 부르기도 한다. 다량의 데이터나 복잡한 자료들 속에서 핵심적인 내용 또는 기능을 추출해내는 기계학습(Machine Learning) 알고리즘의 일종이다.

기계학습은 큰 틀에서 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치는 분야라고 이야기할 수 있다. 이 딥러닝이 성공할 수 있었던 배경에는 컴퓨터와 반도체의 성능향상과 인터넷에 널린 빅데이터의 도움이 결정적이다.

2012년 스탠포드 대학의 앤드류 응 교수와 구글이 함께 한 딥 러닝 프로젝트에서는 1만6000개의 컴퓨터 프로세서와 10억 개 이상의 신경망과 딥러닝을 이용하여 유튜브에 업로드 되어 있는 천만 개 넘는 비디오 중 고양이 인식에 성공하였다.

이 딥러닝에는 입력층(Input layer)과 출력층(Output layer) 사이에 여러 개의 은닉층(Hidden layer)들로 이루어져 있다. 이 딥러닝은 복잡한 비선형 관계(Non-linear relationship)들을 모델링할 수 있다.

뇌의 동작은 비선형적이기 때문이다. 이 딥러닝 알고리즘에는 각 층에 설치된 수천 혹은 수천 만개의 신경세포(Node)가 서로 연결망의 선으로 연결되어 있다. 그리고 이 연결망을 통해서 각 층을 지나면서 출력이 전달될 때, 가중치(w, weight)가 곱해진다. 이때 각 신경세포(Node)에서 입력 값이 합해지게 되는데, 그 합이 일정 값이 넘으면 다음 단계로 출력으로 전달된다. 그래서 딥러닝 신경망에는 수많은 변수(Parameters)가 존재한다. 이러한 변수들은 인공지능이 빅데이터를 이용해 학습하면서 정해간다. 다름 아니라 이 변수들을 정해가는 과정을 학습이라고 한다.

이 학습과정에서 최종 출력 값인 결과와 미리 정해진 정답과 비교하면서 변수를 학습해 간다. 예를 들어 인공지능이 사진을 판독한다면, 입력이 사진이고 최종 출력이 판독이다. 사진을 넣어 주면서 결과를 뽑아 호랑이인지 고양이 인지 판정하게 되는데, 이 과정을 전진방향 전파 학습(Forward Propagation) 이라고 한다. 이 결과에 오차가 생겼을 때, 그 결과의 차이를 보고, 다시 꺼꾸로 변수를 정해가는 과정을 역방향 전파 학습(Back Propagation) 이라고 한다. 이처럼 결과 오류의 차이를 이용해 변수를 정해서 전해간다. 이렇게 답을 알려주면서 학습하는 방법을 지도학습(Supervised Learning) 이라 한다.

이렇게 인공지능에서 학습을 통해서 정해진 변수 값들을 행렬이나 테이블로 쭉 나열해 볼 수 있다. 그런데 놀랍게도 그 숫자들의 의미를 전혀 찾을 수가 없다. 인간에게 단순한 숫자의 나열에 불과하다. 그 숫자의 의미를 찾아 보려고 노력하지만 그 의미를 찾을 수 없다. 그래서 필자는 "설명 가능한 인공지능은 없다"고 말한다.

인공지능 신경망 딥러닝의 구조. 입력층(Input layer), 내부층(Hidden Layer), 그리고 출력층(Output layer)으로 연결망이 이루어져있다. [출처: KAIST]
인공지능 딥러닝 알고리즘에서 전진학습 과정(Forward Propagation)과 가중치 변수(w)들, [출처: KAIST]


인공지능 작동원리, 아직은 설명 가능하지 않아 

미국 국방성 고급 연구기관인 DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency)는 방위 고등 연구 계획국의 약자이며, 미국 국방성의 연구, 개발 부문을 담당하고 있다. 인터넷의 원형을 개발한 것으로 잘 알려져 있다. 이 DARPA에서 인공지능을 이해하고 설명해 보려는 프로젝트를 진행하고 있다.

인공지능이 인간을 대신해서 전쟁을 수행하고 공격한다면 인간에게 매우 위협적이다. 핵 무기보다 무섭다. 잘못하면 인류의 종말이 가까이 올 수 있다. 그래서 국방 무기에 인공지능을 적용할 때 많은 우려를 갖는다. 이러한 배경으로 미국 국방부에서는 인공지능을 충분히 신뢰하기 위해서는 인공지능 내부와 결정과정을 이해하고 설명할 수 있어야 한다고 보는 것이다. 그런데 필자는 성공할 수 없는 프로젝트라고 본다.

인공지능은 수많은 데이터로 학습한 이후, 호랑이와 고양이 사진을 구별할 수 있다. 그런데 왜 그런지 인공지능 내부를 설명할 수 없다. 그리고 미래 인공지능은 쌍둥이도 구별하고, 같은 사람이 나이 들어도 알 수 있다. 가족도 찾아 낸다. 화장하더라도 같은 사람을 찾아 낼 수 있다.

이러한 구분은 '인간 아기'가 2~3세만 되어도 호랑이와 고양이 사진을 구별해내는 것과 유사하다. 방향이 돌려지고, 조명이 바뀌어도 찾아 낸다. 그런데 아기가 설명할 수는 없다. 설명할 수 없는 직관으로 찾아 낸다. 그래서 인공지능 내부는 직관이자 블랙박스이다.

인공지능 강화학습(Reinforcement Learning)을 통해서 얻어진 숫자 4x6 행렬(Q 값), [출처: KAIST]


인공지능, 신의 언어일까? 외계인의 언어일까?

인공지능에서 충분한 데이터로 학습하면 내부는 모르지만 입력을 하면 정답이 나오고 최적 값이, 그리고 판정이 나온다. 그래서 필자는 ‘인공지능이 신의 언어 혹은 외계인 언어’일수도 있다고 본다.

당분간 이해하거나 설명하려는 인간의 노력은 무의미하다. 어쩌다 반도체와 컴퓨터가 성능이 발전하고, 데이터가 많아 지면서 알게 된 비밀일 것 같다. 인공지능은 인간과 외계인과의 대화 물꼬를 틀지도 모른다.

4차 산업혁명의 동력인 반도체가 양자역학 원리에 의해서 동작한다. 양자 역학도 불확실성에 기반하고 확률을 구하는 물리이다. 기존 인간의 확정적 경험 세계로는 절대 설명할 수 없다. 그냥 받아 들여야 한다.

양자적 불연속 에너지 현상, 존재의 불확실성, 배타성 (Exclusion Principle) 등은 인간의 실 생활에서 찾아 볼 수 없다. 원자 세계에서만 나타나는 현상이다. 그래서 양자역학과 인공지능 모두 미지의 세계이고 상상의 세계이다. 4차 산업혁명 개념과 실제도 그래서 어렵다. 그 물결을 받아 들이고 파도를 타야 한다.

외계인의 이미지. [출처: 허핑턴포스트코리아 ]

 

joungho@kaist.ac.kr  


[김정호 카이스트 전기 및 전자공학과 교수] 

 

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메타, AI 데이터센터 구축 270억달러 조달 [서울=뉴스핌] 최원진 기자= 미국 메타플랫폼스(NASDAQ: META)가 루이지애나주 리치랜드 패리시에 건설 중인 초대형 데이터센터 '하이페리온(Hyperion)' 프로젝트를 위해 사모펀드 블루아울캐피털(Blue Owl Capital)과 손잡고 270억달러(약 38조 7000억 원) 규모의 자금 조달 계약을 체결했다고 로이터 통신이 21일(현지시간) 보도했다. 이번 거래는 민간 기업의 단일 자금조달 규모로는 역대 최대 규모다. 메타는 프로젝트의 약 20% 지분을 보유하고, 나머지 대다수 지분은 블루아울이 운용하는 펀드가 보유한다. 블루아울은 약 70억달러 현금을 투입했으며, 메타는 그 대가로 약 30억달러의 일회성 현금 배당을 받았다. 하이페리온 데이터센터는 2기가와트(GW) 이상의 연산 용량을 갖춰 대규모 언어모델(LLM) 학습 등 차세대 인공지능(AI) 연산 인프라를 지원할 예정이다. 메타는 현지에 500명 이상을 고용할 계획이며, 시설 임대계약은 4년 기한에 연장 옵션이 포함된 형태다. 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 이번 프로젝트에는 블랙록과 핌코 등 글로벌 자산운용사들이 대규모로 참여했다. 블랙록은 전체적으로 약 30억달러 규모의 채권을 인수했으며, 일부는 액티브 하이일드 ETF 등에 편입됐다. 핌코는 약 180억달러어치를 사들이며 최대 투자자로 참여했다. 업계는 이번 메타의 270억달러 조달을 AI 연산력 확보 경쟁의 신호탄으로 보고 있다. 대형 기술기업들이 전 세계적으로 데이터센터와 전력망 확충에 수백억 달러를 쏟아붓는 가운데, 모건스탠리는 메타·구글·아마존·마이크로소프트 등이 올해만 약 4천억달러를 AI 인프라에 투입할 것으로 내다봤다. 오픈AI 역시 26GW 규모의 연산 능력 확보를 위해 1조달러 이상을 투입할 가능성이 제기된다. 메타의 기업 로고 [사진=블룸버그] wonjc6@newspim.com     2025-10-22 09:32
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北, 동북방향으로 단거리 탄도미사일 발사 [서울=뉴스핌] 오동룡 군사방산전문기자 = 북한이 22일 오전 8시10분 경 동북 방향으로 단거리 탄도미사일을 발사했다고 합동참모본부가 밝혔다. 북한의 탄도미사일 도발은 이재명 정부 출범 이후 처음이다. 합참에 따르면, 우리 군은 22일 오전 8시10분경 북한 황북 중화 일대에서 동북 방향으로 발사된 단거리 탄도미사일 수 발을 포착했다. 포착된 북한의 미사일은 약 350km 비행했고, 정확한 제원에 대해서는 한미 정보 당국이 정밀분석 중에 있다고 밝혔다. 북한이 22일 오전 8시10분 경 동북 방향으로 단거리 탄도미사일을 발사했다고 합동참모본부가 밝혔다. 사진은 북한의 단거리 탄도미사일 발사 장면, [사진=조선중앙통신] 2025.10.22 gomsi@newspim.com 합참 관계자는 "한미 정보당국은 북한의 미사일 발사 준비 동향을 사전에 포착해 감시해 왔으며, 발사 즉시 탐지 후 추적하였다"면서 "또한, 미·일 측과 관련 정보를 긴밀하게 공유했다"고 했다. 그러면서 "우리 군은 굳건한 한미 연합방위태세 하에 북한의 다양한 동향에 대해 예의주시하면서, 어떠한 도발에도 압도적으로 대응할 수 있는 능력과 태세를 유지하고 있다"고 밝혔다. 한편, 북한의 단거리 탄도미사일 발사와 관련, 국가안보실은 안보실 및 국방부·합참 관계자 등이 참석한 가운데 '긴급 안보 상황 점검회의'를 개최했다. 국가안보실 관계자는 "북한의 탄도미사일 발사 상황을 실시간으로 파악하고, 관련 상황을 대통령께 보고하면서 상황을 주시해 왔다"면서 "특히 '긴급 안보 상황 점검회의'를 통해 안보실과 국방부 및 군의 대응 상황을 점검하고 한반도 상황에 미칠 영향을 평가했다"고 했다. gomsi@newspim.com 2025-10-22 11:12
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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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