머신러닝의 미래

공병호 칼럼 2016. 10. 21

인공지능 가운데서도 ‘러닝머신’의 발전은 눈부실 정도입니다.

“머신러닝은 우리의 미래를 어떻게 바꿀 것인가”라는 주제를 다룬 페드로 도밍고스, (마스터알로리즘 The Master Algorithm)의 내용 가운데서 전문적인 부분을 제거하고 핵심만 요약해 보았습니다.

 

“문명은 우리가 생각하지 않고도 수행할 수 있는 중요한 활동의 수를 늘림으로써 진보한다.”

-알프레드 노스 화이트헤드

 

“과학의 웅대한 목표는 가장 많은 실험적 사실을 가장 적은 가설이나 공리를 통해 논리적으로 추론하는 것이다.“

 

1. 사실 러닝 머신machine learning은 우리 주위에 널리 퍼져 있다.

   검색 엔진에 검색어를 입력하면 머신 러닝은 검색 결과 가운데 어느 것을 보여 줄지 계산해 낸다.

더불어 검색자에게 어떤 광고를 보여 줄지도 계산한다.

당신이 전자우편을 읽을 때 스펨 메일이 거의 안 보이는 까닭은 머신 러닝이 스팸 메일을 걸러 냈기 때문이다.

 

2. 아마존에서 책을 사거나 넷플릭스에서 비디오를 볼 때

   머신 러닝 시스템은 당신이 좋아할 만한 상품을 적절히 추천한다.

페이스북은 당신에게 보여줄 최신 정보를 고를 때 머신 러닝을 이용하여 트위터도 마찬가지다.

당신이 컴퓨터를 사용할 때마다 어딘가에서 머신러닝이 관여한다고 보면 된다.

 

3. 머신 러닝 알고리즘은 하나하나 적용할 때마다 사회의 모습이 변한다.

   머신 러닝은 과학과 기술, 사업, 정치, 전쟁을 바꾼다.

위성과 DNA염기서열 분석기, 입자 가속기가 이전보다 더 세세하게 자연을 관측하면 머신 러닝 알고리즘은 마구 쏟아지는 데이터를 처리하여 새로운 과학 지식을 내놓는다.

기업은 이전에 보지 못한 수준으로 고객을 파악한다.

롬니를 물리친 오바마처럼 가장 좋은 유권자 성향 모델을 사용한 후보가 선거에서 이긴다.

 

4. 머신 러닝은 인류 100만년의 대하소설에서 가장 새로운 장이다.

   머신 러닝은 손가락 하나 까딱 하지 않아도 당신이 원하는 것을 세상이 감지하여 그에 맞게 변하도록 해 준다.

마치 마법의 숲처럼 당신의 움직임에 다라 주변 환경이 모습을 바꾼다.

당신이 요청하면 나무와 풀숲 사이의 오솔길이 큰길로 변한다.

길을 잃으면 그 자리에서 길을 안내하는 표지판이 솟아 오른다.

 

5. 수백 가지 새로운 머신 러닝 알고리즘이 매년 쏟아져 나오지만 그 기초는 다섯 가지의 아이디어에 바탕을 두고 있다.     우리는 어떻게 배우는가?

더 나은 방법이 있는가?

우리는 무엇을 예측할 수 있는가?

우리가 배운 것은 신뢰할 만한가?

머신 러닝 분야에서 경쟁하는 5가지 종족들은 이러한 물음에 매우 다르게 대답한다.

 

6. - 기호 주의자(symbolists) : 학습을 연역의 역순으로 보면 철학과 심리학, 논리학에서 아이디어를 얻는다.

   - 연결 주의자(connectionsts) : 두뇌를 분석하고 모방하며 신경 과학과 물리학에서 영감을 얻는다.

   - 진화 주의자(evolutionaries) : 컴퓨터에서 진화를 모의 시험하며 유전학과 진화 생뭏학에 의존한다.

   - 베이즈 주의자(Bayesians) : 학습이 확률 추론의 한 형태라고 믿으며 통계학에 뿌리를 둔다.

   - 유추 주의자(analogizers) : 유사성 판단을 근거로 추정하면서 배우며 심리학과 수학적 최적화의 영향을 받는다.

 

7. 머신 러닝이 가져올 미래는 다음과 같다.

    당신의 일은 두뇌를 얼마나 사용하는가?

더 많이 사용할수록 당신의 일자리는 안전하다.

좁은 범위로 정의된 업무는 데이터에서 학습하기가 쉽지만 여러 분야의 기술과 지식이 필요한 업무는 학습하기가 쉽지 않다.

더 많은 전후 사정을 알아야 하는 업무일수록 컴퓨터가 이른 시일 내에 해낼 가능성이 적다.

 

8. 일자리를 잃지 않는 최선의 길은 당신의 업무를 당신 자신이 자동화하는 것이다.

   전에는 당신이 하지 않았고 앞으로 빠른 시간 안에 컴퓨터가 하지 못하는 당신 업무를 할 수 있는 시간을 얻을 것이다. (그런 부분이 없다면 컴퓨터가 아직 자동화하지 않은 일들을 한 발 앞서 얻어라.)

빅 데이터는 감각 기관의 확장이고

머신 러닝의 알고리즘은 두뇌의 확장이라고 생각하라.

 

- 출처 : 페드로 도밍고스, (마스터알고리즘), 비즈니스북스, 2016.