인공지능은 어떻게 배우나 — 규칙을 말하지 않고 가르치기

규칙으로 가르치려던 시대

처음에는 당연히 규칙으로 했습니다. '고양이란: 귀가 뾰족하다, 수염이 있다, 다리가 넷이다…' 프로그래머들이 규칙을 쌓았습니다.

그리고 무너졌습니다. 귀가 접힌 고양이가 나타납니다. 꼬리 없는 고양이도 있습니다. 뒤에서 찍은 사진에는 수염이 안 보입니다. 규칙에 예외를 붙이고 예외에 또 예외를 붙이다가, 사람들은 이상한 사실을 마주합니다. 우리는 고양이를 알아보지만, 어떻게 알아보는지는 말로 다 적을 수 없다는 것을요.

손잡이 수백만 개

그래서 다른 길이 나왔습니다. 뇌를 흉내 내보자는 것입니다. 아주 단순한 계산 단위를 수백만 개 만들어 서로 잇고, 이음매마다 돌릴 수 있는 손잡이를 답니다. 손잡이를 어떻게 돌려놓느냐에 따라 신호가 흐르는 길이 달라집니다.

가르치는 방법은 이렇습니다. 고양이 사진을 넣고 답을 보게 합니다. 기계가 '개'라고 하면, 틀린 만큼을 거슬러 올라가며 책임이 있는 손잡이들을 아주 조금씩 돌립니다. 다음엔 고양이 쪽에 아주 조금 가까워지게요. 이걸 사진 수백만 장으로, 수백만 번 반복합니다.

프로그래밍과 학습의 차이가 이것입니다. 3편의 프로그램은 사람이 한 줄 한 줄 시킨 것이고, 학습은 틀린 경험이 손잡이를 돌린 것입니다. 아이가 고양이를 배우는 방식과 같은 쪽입니다.

오래 무시당한 생각

이 생각 자체는 오래됐습니다. 1950년대부터 있었습니다. 그런데 수십 년 동안 변방 취급을 받았습니다. 작은 그물로는 되는 게 별로 없었고, 유행이 지났다는 말을 들었고, 연구비가 끊기던 시기도 있었습니다.

버티던 소수가 있었고, 그들이 옳았다는 게 밝혀진 것은 생각이 바뀌어서가 아닙니다. 재료가 도착해서입니다. 인터넷이 사진 산더미(가르칠 예시)를 만들었고, 6편의 그 게임용 칩이 손잡이 수십억 개를 동시에 돌릴 손을 주었습니다.

2012년, 게임 칩 두 장으로 훈련한 그물이 이미지 인식 대회를 뒤집습니다. 6편 끝에서 멈췄던 그 장면입니다. 수십 년 버틴 사람들 중 한 명이 그 팀에 있었습니다.

여기부터 조금 더

말하는 기계까지 한 걸음

지금의 대화형 인공지능도 뼈대는 같습니다. 다만 고양이 맞히기 대신 다음 낱말 맞히기를 시켰습니다. '옛날 옛적에 호랑이가' 다음에 올 말은? 이 놀이를 인류가 쓴 글 산더미로 수없이 반복하면, 손잡이들 속에 말의 결 비슷한 것이 생깁니다. 문법을 가르친 적도, 지식을 넣어준 적도 없이요.

값도 있습니다. 속을 설명할 수 없다는 것은 언제 틀릴지도 미리 말하기 어렵다는 뜻입니다. 그럴듯하게 이어가는 것과 아는 것 사이의 거리가 얼마인지는, 지금도 열려 있는 물음입니다.

이제 마지막 조각이 남았습니다. 이 모든 것 — 사진 산더미, 손잡이 수십억 개, 그 훈련 — 은 두목님 휴대전화 안에서 벌어지는 일이 아닙니다. 어딘가 다른 곳에서 벌어집니다. '클라우드'라고 불리는 그곳이 실은 무엇인지, 마지막 편에서 갑니다.

남은 질문시키는 대로만 하는 기계가 시킨 적 없는 분업을 익혔습니다. 그것은 여전히 시키는 대로 한 것일까요?