인공지능 분야에서의 차세대 혁명을 위한 주요 방향

컴퓨터 학자들이 1930년대 전자시대의 도래를 예견하면서 디지털 컴퓨팅을 위한 기초를 만든 앨런튜링의 출생 100주념을 기념하면서, 컴퓨터가 인간의 두뇌만큼 적응가능하고 인텔리젼트한 형태로 진화할 수 있는지에 대한 가능성에 대하여 본격적으로 탐색하기 시작하였다. 신경망 전문가인 매사추세츠 대학의 Hava Siegelmann는 향후 논리적 단계로의 발전을 위하여 튜링의 작업들에 대한 본격적인 검토작업에 착수하고 있다.

Hava Siegelmann 교수는 자신의 1993년 연구 발견을 기존의 튜어링 형식의 컴퓨터가 아닌 사용자의 두뇌와 같은 형태로 입력을 취하는 학습과 진화가 가능한 적응형 컴퓨터 시스템으로 전환하는 방법이라고 제시하고 있다. Hava Siegelmann 교수와 연구진은 이와 같은 연구결과를 뉴럴 컴퓨테이션(Neural Computation) 저널지에 최근 게재하였다.

이번에 선보인 연구모델은 두뇌를 통한 작동방식에 기반을 두고 만들어졌는데, 적응 능력을 가진 두뇌의 신경 네트워크의 수학적인 형성과정을 닮은 것으로 평가되고 있다. 연구자들은 본 모델은 현실과 같은 지속적인 센서 자극을 제공하는 환경에 기반을 두고 설치가 되었다고 언급하고 있는데, 모든 자극 방응 센서들은 기계의 수명주기상에서 관리되어 있고, 슈퍼 튜어링 모델은 기존의 모델보다 매우 많은 레퍼토리를 제공하고 있다.

연구진은 이와 같은 슈퍼 튜어링 모델이 특정 과업이나 학습과 같은 부분에서 오히려 인간보다 우수할 것이라고 전망하고 있는데, 슈퍼 튜어링 기기는 기존 기기와는 전혀 다른 방식을 취하고 있다고 말하면서, 기존의 PC를 대체하는 목적만으로 이와 같은 기기를 원하는 것이 아니라, 시각 장애자가 식료품점에 동반할 로봇과 같은 기기에 사용될 수 있다고 제시한다. 인간 파트너와 성공적인 상호작용을 가능하도록 하기 위해서는 각종 특이한 스피치에 적응하여야 하고, 안면패턴을 인식하여야 하고 점차 진화하게 되는 파트너간의 상호작용까지도 이해할 수 있어야 하는데, 이와 같은 점들이 본 모델이 가장 지향하고 있는 바이기도 하다.

기존 컴퓨터는 순차적으로 작업을 수행하는데 마치 오케스트라처럼 프로그램화된 특정 환경에서 필요한 기능들을 수행하게 된다. 기대한 바를 수행하고 응답하는 방법을 순차적으로 수행하기 때문에, 지능형 프로그램처럼 보이기도 하지만, 문제 해결과 더불어 보다 다양한 대안 모색과 다른 지능적인 과업을 수행하는데 있어서 필요한 새로운 정보들을 제대로 사용하지 못한다는 문제점이 존재한다.

1948년도에 튜어링 방식은 생명 자체를 모방한 새로운 종류의 계산방법에 대하여 예측하였지만 소위 "적응적 추론"이라고 자신이 제시한 기기를 개발하지 못하였다. 1993년에, Siegelmann는 자신의 학위논문에서 매우 다른 종류의 컴퓨터 방식을 제시하면서 생물 형태의 지능을 가진 컴퓨팅 방식이 가능할 것이라는 튜어링의 예측이 성립되었음을 증명하였다.

Siegelmann 교수는 신경망 네트워크 자체가 매우 약하고 초기의 모델에 여러 가지 허점이 존재하고 있는 것이 사실이지만 신경 모델이 튜어링 모델을 압도할 수 있는 가능성이 있음을 수학적 분석을 통하여 발견할 수 있었다고 제시하고 있다. 튜어링 모델도 처음에는 이해하기가 쉽지 않았지만 지속적인 계산 작업에 기반을 둔 보다 강력한 적응적 모델로 발전할 수 있을 것이라는 가능성을 볼 수 있었다고 말한다.

Siegelmann의 모델은 적응자체가 가능한 새로운 튜어링 모델을 가지고 각각의 단계들이 수행되게 되는데, 신경 집합의 사이즈는 알파 제로 값들을 나타내면서 지속적으로 제공되는 입력 값들에 기반을 둔 서로 다른 무궁한 계산이 수행 가능함을 나타내고 있는 것이기도 하다. Siegelmann의 최근 분석 모델에서는 슈퍼 튜어링 계산방식이 가능한 다양한 행동들을 선보이면서, 튜어링 머신이 300가지 행위를 가진다면, 슈퍼 튜어링 모델은 2의 300승에 해당하는 엄청난 모델을 제시할 수 있음을 나타낸다.

이번에 개발된 새로운 슈퍼 튜어링 기기는 유연하고 적응 가능한 것에 더하여, 경제적인 속성까지도 가지고 있다. 이는 예를 들어 비주얼 문제라는 부분과 연관되면, 인간의 두뇌처럼 작동하고 카메라가 수행하는 것처럼 단순한 기능보다는 포커스 되어야 할 부분에 있어서 두드러진 특징들을 발견하는데 보다 원활하게 사용될 수 있음을 의미하는 것이다.

기존의 튜어링 기기가 고정된 트랙상의 기차라면, 슈퍼 튜어링 기기는 항공기와 같다고 비유하면서, 필요시 다양한 방향으로 목적지를 설정할 수 있어, 슈퍼 튜어링 프레임워크는 모든 계산단계마다 컴퓨터를 실제적으로 변화시키고, 지속적으로 적응하고 진화하는 두뇌와 유사한 행동들을 수행할 수 있게 된다. 이번에 개발된 본 기기는 이전의 인공지능 분야에서 제공되지 않은 새로운 종류의 지능들을 선사할 수 있을 것으로 기대되고 있다.

출처 : http://www.sciencedaily.com/releases/2012/04/120402113038.htm

KISTI 미리안 『글로벌동향브리핑』 2012-04-11