2019년 8월 14일 게리 마커스가 와이어드에 ‘DEEPMIND’S LOSSES AND THE FUTURE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE‘라는 글을 기고했다. 본 글은 이 기사를 읽고 정리한 입장이다.
게리 마커스는 뉴욕 대학의 심리학과 뇌 과학 교수이다. 그는 꾸준히 딥러닝 만의 방식으로는 우리가 생각하는 지능의 문제를 풀기 어려울 것이라는 비판적 입장을 고수했다. 사람들이 그렇게 하지 않기 때문이다. 이 기고문에서도 마지막에 나오듯이 아이는 훨씬 적은 에너지와 데이터를 갖고 언어를 습득하는 능력이 있기 때문이다.
그가 이번 글에서 지적하는 문제는 딥마인드의 경제적 측면에서 출발했지만 (작년에만 5억 달러 이상의 적자), 심층강화학습이라는 하나의 방법으로 모든 문제를 접근하고 있는 연구 방법론의 문제를 지적한다. 심층강화학습이 너무 과대 평가 되어 있을 수 있고, 이에 몰리는 돈으로 차라리 지능에 대한 다양한 접근과 방법에 투입되는 것이 낫다는 입장이다. 물론 알파벳의 매출 규모로 10억 달러 수준의 투자는 큰 투자 규모는 아니다. 힉스 보존을 발견한 LHC에 투입된 자금이 지금까지 100억 달러 정도로 본다면, 아직 AI에 투입된 돈이 거대한 규모는 아닐 수 있다는 점이다.
다만, 아직 실제 세계에 적용해서 의미있는 결과를 내놓지 못하는 여러 연구는 결국 또 한 번의 ‘AI 겨울’을 초래할 가능성이 있다 (나 역시 요즘 이런 우려가 생기고 있다. 80-90년 초까지 인공지능이 세상을 뒤집어 놓을 것이라는 열풍을 한 번 겪어 봐서 안다). 게리는 저커버그가 청문회에서 페이크 뉴스 문제를 AI로 풀겠다고 한 것에 대해서도 ‘못할 것’이라는 컬럼을 뉴욕타임스에 기고한 적이 있다.
심층강화학습 모델이 미래의 트랜지스터가 되기 보다는 그냥 널리 사용되는 도구는 되겠지만 세상을 바꾸지는 못할 것이라는 것이 그의 평가이다. 이미 우리는 왓슨 모델이 생각보다 범용적이지 못하다는 것을 확인했다.
범용 인공지능을 얘기하는 것은 쉽지만 구현하는 것은 너무 어려운 문제이다. 자율주행차, 의료 문제, 페이크 뉴스 등등은 여전히 도전적 과제일 뿐이다. 20-30만년 동안 진화한 사피엔스의 브레인은 그 만큼 능력이 출중하다. 개인적으로 이런 측면 때문에 유발 하라리 책을 읽으면 SF 소설 같게 느끼는 것이다.
마지막으로, 이제 슬슬 10여 년을 해보고 나서 딥러닝 등 현재 강력하게 지지받는 AI 모델의 실제 유용성에 대해 조심스러운 회의가 등장하는데, 우리는 이제 불타오르는 것 같아서 남들이 다른 방향을 달릴 때 가서야 여기가 아닌가벼? 할까봐 또 걱정된다.
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