들어가며
신년에 들어가며 세운 목표들 중 하나인 매달 책 읽기... 그러나 도시의 승리, 미국 외교의 역사 등 시작은 했으나 끝맺음에 계속 실패를 하는 상황이 반복되고 있었습니다. 도서관에서 책 대여가 가능한 3주의 시간 동안 책을 읽기 못해 무려 연체까지 하는 상황이 발생하던 가운데 "AI 혁명의 미래"라는 정인성, 최홍섭 작가님의 책이 눈에 들어왔습니다. 요즈음 AI가 확실히 핫 이슈이지요. 챗GPT로 시작된 AI의 화제성은 점점 커져서 이제는 주식 시장까지도 좌지우지 하는 상황이 되었습니다. 올해 신년 회사에서 다들 발표하는 신년 목표를 보니 AI라는 단어는 빠지지 않고 들어가 있더군요. 이제 정말 AI 혁명이 눈 앞에 다가온 모양입니다. 고리타분한 아날로그 엔지니어로서도 AI를 공부하지 않고는 살아남을 수 없다는 두려움의 시대가 도래한 것입니다. 시대에 도태되지 않도록 필사적인 마음으로 집어든 이 책, "AI 혁명의 미래"에 대한 독서 후기? 혹은 서평을 약간 남겨보고자 합니다.
서평을 남김으로써 인상 깊었던 내용을 다시 Remind하고자 합니다. 책은 한번 읽을 때는 정말 좋지만 시간이 지나면 그 좋았던 기억과 교훈이 희석되는 경향이 있습니다. 이렇게 포스팅을 남겨 놓으면 생각 날때마다 포스팅을 다시 읽으며 반추할 수 있지 않을까 생각합니다.
1. 최초의 인공 지능: 규칙 기반 프로그래밍
AI 혁명의 미래 초반부에서는 현재의 인공 지능 기술이 있기까지의 역사를 다루고 있습니다. 최초의 인공 지능은 인간이 짠 규칙에 기반하고 있었습니다. 이러한 규칙을 주입받은 인공 지능을 SVM이라고 합니다. 하지만 인간이 정한 규칙이니만큼 최초의 프로그래밍에서 규칙으로 고려하지 못한 내용들은 처리할 수 없다는 문제가 있었습니다. 인간은 정해진 규칙으로 사고하지 않잖아요? 결국 인간처럼 배우는 인공지능을 궁극적인 목표로 하여 연구가 이어집니다.
2. 엔드 투 엔드
현재의 인공 지능은 엔드 투 엔드라는 이름으로 알려져 있다고 합니다. 여기서 엔드 투 엔드란 '투입된 데이터를 인위적으로 재가공하지 않고 원하는 결과값을 뽑아내도록 만들겠다는 목표이자 사상'이라고 합니다. 즉, 기존 프로그래밍처럼 입력값에 대해 프로그래머의 의도에 따른 가공에 의한 결과값이 추출되는 방식이 아니라, 사람의 뇌처럼 입력값에 대해 모종의 학습된 결과에 의해 출력값이 나오는 방식인 것입니다. 기존의 프로그래밍과는 다른, 완전히 사람의 뇌를 모방한 방식이 되는 것이죠. 그것이 바로 인공 지능이 추구해야 하는 길이라고 합니다. (주인장도 동의하는 바입니다)
3. 실리콘 밸리에서 시작된 인공 지능 혁명
기존의 SVM과 달리, 엔드 투 엔드를 위한 인공 지능은 복잡도가 증가할수록 (인공 뉴런의 수가 늘어날수록) 필요한 연산력도 기하급수적으로 늘어났다고 합니다. 과학자들이 이 문제에 부딪혀 있을 때, 실리콘밸리의 NVDIA의 GPU가 그 해결책을 제시해 주었다고 합니다. NVDIA는 GPU의 사용처를 넓히기 위해 고심하던 중 GPU가 CPU 대비 인공지능에서 더 유용하게 사용될 수 있음을 알아보았습니다. 이는 GPU가 단순한 대규모 연산을 잘할 수 있기 때문이라고 합니다. NVDIA는 인공지능 생태계를 조성하기 위해 CUDA를 런칭하며 General Purpose GPU(GPGPU)를 위한 코드 이름도, 드라이버 이름도, 칩 내부 연산 단위까지 모드 CUDA로 브랜딩했다고 합니다. 이렇게 NVDIA로부터 시작된 인공 지능 혁명은 CUDA로 묶여진 생태계를 조성하는 결과를 가져왔습니다.
4. 인공 지능 실 사용 시의 고려점
책의 중반부에서는 인공 지능을 만들 때 꼭 알아야 하는 것들에 대해 서술하고 있습니다. 특히 인공 지능은 인공신경망과 인공신경망을 학습시키기 위한 데이터로 이루어지며, 학습 데이터를 만들 때 데이터 편향이 없어야 함 등을 강조하고 있습니다. 기업에서 진행하는 사업에 대해 성공적으로 AI 트랜스포메이션을 하기 위해서는 적절한 조직 세팅이 필요한데, 책에서는 조직을 문제 Define을 위한 AI 기획 전문가, 데이터 관리 전문가, 인공신경망 설계 전문가 등으로 조직을 나눌 것을 디테일하게 권장하고 있습니다.
5. 미래 인공 지능 트렌드
책의 후반부에서는 인공 지능에 관계된 미래 트렌드와 미래상에 대해 이야기하고 있습니다. 특히 요즘 뉴스에서 이슈가 되고 있는 NPU에 대한 이야기가 흥미로웠습니다. 현재는 NVDIA의 GPU가 인공 지능 구현에 많이 쓰이고 있지만 인공 지능에 완전히 Dedicated된 용도가 아니다 보니 전력 소모 등이 효율화되어 있지 않다고 합니다. 인공 지능 전용 용도로 개발되는 것이 바로 NPU 혹은 AI 반도체인데 이런 AI 반도체에 대한 내용이 책 후반부에 자세히 서술되어 있었습니다. 그리고 인공 지능 기술 발전에 따른 미래상 등이 서술되어 있어 인상 깊었습니다.
마치며
"AI 혁명의 미래" 책에 대한 서평을 위와 같이 진행하였습니다. 이제 인공지능 시대가 다가오는 것은 피할 수 없는 필연인 것 같습니다. 인공지능 시대를 피할 수 없다면 그것을 잘 활용하는 것이 미래를 준비하는 현명한 자세일 것입니다. 기술의 격변기에는 항상 기회가 있었습니다. 어떻게 하면 이 기회를 살릴 수 있을지 유익한 고민을 할 수 있는 시간이었습니다. 이 포스팅을 보고 계신 분들께도 자신있게 이 책을 추천할 수 있을 것 같습니다. 감사합니다.
