'백전백승' 알파고의 아버지 "바둑 정복 이후 AI의 길은 무궁무진"

“현재 알파고의 알고리즘은 지난해 이세돌 9단과 겨뤘을 때보다 컴퓨팅 파워(CPU의 연산력)를 10분의 1만 써도 될 정도로 가벼워졌습니다. 알파고 알고리즘 범용성을 높이면, 의료·전력 효율 증대·생물학 등 과학 영역부터 게임 테스트의 상업 영역까지 적용할 수 있습니다.”

데미스 하사비스 딥마인드 공동창업자. /구글 제공

25일 데미스 하사비스(Demis Hassabis) 딥마인드 공동창업자는 중국 저장 성 우전에서 열린 ‘바둑의 미래 서밋(Future of Go Summit)’에서 한국과 일본 언론을 상대로 한 간담회에서 “알파고 적용 범위를 본격적으로 확대하겠다”고 밝혔다. 이날 간담회는 서울 강남구 대치동 구글캠퍼스 서울에서 화상 중계됐다.

알파고는 처음에는 기보를 기반으로 학습했지만, 점차 스스로 학습하는 양을 늘리기 시작했다. 알파고끼리 대국을 두면서 약점을 보완하는 식으로 학습해 인간이 만든 데이터 없이도 실력을 늘린 것이다.

알파고를 운영하는 데 필요한 컴퓨팅 시설도 크게 줄었다. 이번 대국에 참가한 알파고의 시스템은 구글이 개발한 AI 특화 칩 TPU(Tensor Processing Unit)가 4개만 탑재됐다. 이세돌 9단과 대결한 알파고는 TPU 50개를 탑재했다. 알파고 시스템은 클라우드 기반이기 때문에 다른 분야의 개발자들도 알파고의 알고리즘을 바둑 이외의 영역에 적용할 수 있다는 게 하사비스의 설명이다.

구글은 알파고의 범용 AI 알고리즘을 이용해 데이터센터 냉각에 드는 비용도 40% 절감했다. AI 알고리즘이 전력이 필요한 지점, 시간 등을 학습해 팬, 냉각 시스템, 창문 등 약 120개의 변수를 조정하는 적응형 시스템을 개발한 덕분이다.

하사비스는 딥마인드가 알파고의 AI 알고리즘을 개발한 것은 단순히 인간 바둑 기사를 이기기 위한 것이 아니라는 점을 강조했다. 바둑이라는 지능 스포츠의 학습을 통해 인공지능이 무엇을 할 수 있는 지 가능성을 보여 준 것이 더 큰 의미라는 것이다.

하사비스는 “알파고는 바둑에 있어서는 인간 수준을 넘어서며 나름의 목표를 달성했다”며 “앞으로는 인간의 기억과 상상력, 언어 등 새로운 영역에 도전하겠다"고 말했다.

그는 알파고는 인간을 대체하기보다는 인간과 함께하는 도구로써 의료 영역에서 큰 발전을 가져올 수 있다고 강조했다. 빠르게 늘어나는 질병과 관련된 정보와 학술 논문 등을 학습한 알파고와 인간 의사가 함께 진단하면 환자 치료에 도움을 줄 수 있다는 설명이다.

하사비스는 또 “게임 테스트에도 알파고를 활용할 수 있다"면서 “사람이 게임을 해보는 것과 다르게 동시다발적으로 실행할 수 있어 효율성이 좋고 시간도 줄일 수 있다”고 말해따. 이 외에도 생물학에 알파고를 적용하면, 단백질 분해 문제 등을 해결할 수 있다.

그는 “알파고가 바둑에서는 인간을 상대로 승리했을지라도 사람처럼 다양한 영역에서 활동하기에는 한계가 있다”며 “또 실질적인 적용을 위해서는 윤리의식과 책임소재 등에 대한 깊은 성찰이 필요하다”고 덧붙였다.

김범수 기자(kbs@chosunbiz.com)

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