인터넷에 연결된 인공지능(AI) 기계들이 서로 배우게 되면 어떻게 될까?

AI 인공지능 발전, 지능을 가진 기계들이 서로 배우게 되면 어떻게 될까?

인데일리 2016.08.15 박영숙 세계미래회의 한국대표

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▲ 인공지능대가 벤 고르첼과 박영숙

 

지능을 가진 기계들이 서로 배우게 되면 어떻게 될까?

 

주위를 보면 핏빗(Fitbit), 가민(Garmin)과 같은 건강과 피트니스를 위한 웨어러블 센서들이 널리 퍼져 있는 것을 보게 된다. 많은 사람들은 곤충과 동물들의 이동을 추적하기 위해 센서를 사용하는 것처럼 교량이나 빌딩의 구조적 안정성을 모니터하기 위해 센서를 사용한다는 사실을 알지 못한다. 사물 인터넷(IoT)의 신속한 발달과 함께 다음 10년 이내에 수백억 개의 센서 기기들이 인터넷에 연결될 계획이다. 인터넷에 연결된 센서 기기들은 산업 플랜트에서 건강관리에 이르기까지 생산성 향상과 삶의 질을 개선하는 분야에서 광범하게 사용하게 된다.

 

이러한 센서 기기들의 핵심은 마이크로프로세서, 메모리, 유무선 인터넷 인터페이스, 배터리 또는 기타 에너지원으로 이루어져 있다. 각각의 어플리케이션과 사물인터넷 기기들은 설치 장소, 주변 환경, 구역 내의 사람의 행동 등 독특한 상황을 가진다. 개별 기기들은 독특한 상황에서 관찰하고 적응하게 된다.

 

인공지능의 채택

 

여기에 인공지능이 도입되면 어떻게 될 것인가? 이러한 센서 기기들은 인공지능과 함께 변화하는 상황에 맞추어 행동을 발달시킬 수 있다. 마치 생물이 상황에 따라 행동을 최적화시키는 것과 같이 우리 주변에 있는 더욱 작아지는 사물인터넷 기기들도 인공지능 기계를 운영하면서 소프트웨어를 진화시킨다. 스마트폰이나

스마트워치와 같은 모바일 기기를 생각해보자.

 

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 인공지능 기계들은 서로의 경험에 대한 정보들을 공유하면서 빠르고 효과적으로 서로 학습하는 것을 도우며 승수효과를 나타낸다.

 

스마트폰의 대화

 

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고장 예측

 

사물인터넷 기기의 학습 공유의 이익은 동물과 사람에 국한되지 않는다. 교량이나 도로의 구조적 안정성을 모니터하는 기기에도 사용된다. 많은 경우, 이러한 기기들은 비용과 외진 위치 때문에 인터넷에 연결되어 있지 않다. 그러나 이러한 기기들은 센서 데이터를 통해 고장을 예측할 수 있는 정보를 모으고 특정한 패턴을 학습한다.

 

고장이 일어나는 것은 상대적으로 희귀하기 때문에 이웃한 기기들이 학습을 공유하는 것은 아직 고장을 접해보지 않은 사물인터넷 기기들을 훈련시킬 수 있는 더 큰 정보 풀을 제공하게 된다. 그러나 사물인터넷 기기들이 현실에서 학습한 것을 공유하는 것에는 몇 가지 의문이 남아 있다. 사물인터넷 기기들이 학습 공유 환경에 참여하게 되면 소유자의 프라이버시를 손상시키는 것은 아닐까? 그 대답은 인공지능 접근방식이 유전자 프로그래밍과 같은 본래의 의미를 가진 정보를 공유하는가 아닌가에 달려 있다.

 

사물인터넷 기기들은 일상의 과업들을 지속적으로 수행하면서 새로운 상황에 어떻게 반응해야 하는지를 학습해야 한다.

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서로 학습하는 사물인터넷은 어디로 향할 것인가? 아직은 초창기에 있지만 그 잠재적 기회에 대해서는 반드시 많은 관심과 토론, 조사가 필요하다.