[일간투데이 이인규 기자] 딥러닝(Deep Learning) 기술을 이용한 인공지능의 발전이 무섭다. 딥러닝이란 컴퓨터가 여러 데이터를 이용해 스스로 학습할 수 있도록 한 기계 학습 기술을 말한다. 지난해 3월 구글-딥마인드의 '알파고(AlphaGo)'가 이세돌 9단과의 대결에서 대승을 거뒀다. 인간의 숙련된 직관이 필요하다고 믿었던 바둑이 인공지능 알파고에 의해 정복당한 것이다. 

조사기관 포레스터 리서치는 올해부터 5년간 일반인들의 삶에 가장 큰 변화를 가져올 5대 혁신 기술 중 하나로 인공지능을 꼽았다. 글로벌 시장 분석기관 트렉티카(Tractica)도 인공지능 시장의 매출 규모는 지난해 6억4000만달러에서 오는 2025년엔 368억달러로 성장할 것으로 예측했다. 산업 각계각층에서 인공지능의 시장성과 중요성을 인식하는 분위기다.

이에 KT경제경영연구소는 '4차 산업혁명을 이끄는 인공지능 - 딥러닝을 중심으로' 보고서를 통해 "인공지능의 3대 기술 요소로 알고리즘, 컴퓨팅 파워, 데이터를 꼽을 수 있다"며 "이 중에서도 인공지능의 핵심 경쟁력은 빅데이터"라고 전했다. 

알고리즘(algorithm)이란 기계를 학습시키는 소프트웨어를 말한다. 지난 2000년대에 들어 딥러닝이 급속도로 발전한 배경엔 바로 혁신적인 알고리즘의 등장이 있었다. 구글은 세계 최고 수준의 딥러닝 엔진인 텐서플로(TensorFlow)를 공개했다. 그 외에 빅DL(BigDL)과 오픈딥(OpenDeep), 카페(Caffe) 등 수많은 알고리즘이 공개됐다.

컴퓨팅 파워도 딥러닝에 필수 요소다. 특히, 복잡한 신경망을 학습하기 위해선 높은 성능의 하드웨어가 필요하다. 현재 컴퓨터 성능의 발전은 급속히 성장하고 있다. 이는 복잡하고 많은 양의 계산이 필요한 딥러닝이 자리잡는 데 많은 공헌을 했다.

데이터는 '머신러닝'이 학습하는 재료이다. 머신러닝이란 방대한 데이터를 분석해 미래를 예측하는 기술을 말한다. 최근 딥러닝이 급격히 발전한 이유는 인공지능이 학습할 재료가 풍부해졌기 때문이다. 매일 생산되는 디지털 데이터의 규모는 8ZB(제타바이트) 규모다. 8ZB는 80억TB(테라바이트)에 달하는 양이다. 

데이터 규모와 다양성이 확대되면서 점차 단순 통계·집계를 넘어 최근엔 예측·판단 등 지능화 서비스를 위한 분석까지 가능해 졌다. 결국, 인공지능 경쟁력은 데이터에서 창출된다. 양질의 데이터를 누가 많이 가지고 있는지에 따라 머신러닝의 품질이 달라지게 된다. 

KT경제경영연구소 관계자는 "모든 이슈를 종합해 볼 때, 인공지능 시대에 인간이 준비해야 할 것은 바로 유연하게 적응하는 능력일 것"이라며 "산업화에서 정보화시대까지 인간은 다양한 기술 환경 변화에 적응했고, 인간의 새로운 역할을 발견했다"고 말했다.