머신 러닝(Machine Learning)의 약점

머신 러닝(Machine Learning)의 약점

 

머신 러닝(Machine Learning) 즉, 기계학습은 1948년에 나온 개념으로 인공지능의 역사와 같이한다. 1948년 앨런 튜링의 논문 ‘지능을 가진 기계(Intelligent Machinery)’라는 논문에서 최초로 언급되었다. 이 논문에서 튜링이 인공지능 즉, Artificial Intelligence라는 말을 사용하지 않았지만, 머신 러닝이라는 단어는 정확하게 사용을 했다는 것에서 의미가 있다.

 

머신 러닝은 말 그대로 기계를 학습시키는 것이다. 인간을 학습시키는 것을 그래도 기계에 적용하는 것이다. 물론 튜링이 논문을 쓸 당시에는 이론적으로만 가능했다. 이때는 컴퓨터의 성능도 좋지 않았고, 인터넷도 대중화되지 않았던 시기다. 게다가 지금처럼 데이터베이스(Data Base, DB), 빅 데이터의 개념도 없었던 시기다. 그렇다 보니 실제로 구현하기까지는 오랜 시간이 걸렸다.

 

머신 러닝이 구현된 건 1996년 체스 게임을 개발했을 때다. 앨런 튜링이 논문을 발표한 지 50년 가까이 지난 시점이다. 이때는 머신 러닝 구현 초기였고, 본격적으로 구현된 시기는 2010년대 와서다. 알파고 등장 이후 비로소 주목받기 시작한 것이다.

 

머신 러닝은 우리가 지식을 습득하는 과정과 유사하다. 학습이 아니라 습득이라고 한 것은 그만한 이유가 있어서다. 학습을 한다는 것은 습득한 지식을 내 것으로 만드는 과정이 포함된다. 즉, 기존의 것을 바탕으로 재해석해서 나만의 새로운 것을 만드는 것이다. 그런데 ‘머신 러닝’은 이 부분은 하지 못한다. 바로 이것이 머신 러닝의 약점이다.

 

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머신 러닝의 약점은 어떻게 보면 당연한 것이, 머신 러닝도 폰 노이만 컴퓨터에서 구현되기 때문이다. 폰 노이만 컴퓨터는 쉽게 말해 사칙연산과 검색 이 두 가지에 특화되어 있다. 사칙연산은 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈이고, 검색은 데이터베이스에 저장된 정보를 찾아주는 것이다. 이 두 가지 외의 다른 기능은 하지 못하는 것이 바로 폰 노이만 컴퓨터다.

 

머신 러닝도 엄연히 폰 노이만 컴퓨터에서 구현되는 것이다. 이 말은 아무리 좋은 프로그램이라 하더라도 컴퓨터의 성능, 특히나 운영체제의 성능을 뛰어넘을 수는 없다. 지금 우리가 접할 수 있는 서버용인 UNIX, LINUX, PC용인 Windows, MacOS, 모바일용인 iOS, 안드로이드 등의 운영체제는 폰 노이만 컴퓨터에 최적화된 것이다. 이런 운영체제에서 구동되는 응용프로그램은 이를 뛰어넘을 수 없는 부분이다.

 

머신 러닝은 현재 볼 수 있는 인공지능의 핵심 기술인 것은 분명한 사실이다. 그렇다 하더라도 약점이 없는 것은 아니다. 이 말은 우리가 지금 접하는 인공지능도 약점이 존재한다는 것이다. 인공지능이 만능이라는 생각은 금물이다.