컴퓨터를 이용한 인공지능 기술이 비약적인 발전을 거듭하고 있다. 구글이 인수한 영국 스타트업인 딥마인드(DeepMind)가 개발한 에이전트 프로그램인 DQN(Deep Q-Network)은 한 번 프로그램을 시작하면 나머지는 사람이 손을 대지 않아도 스페이스 인베이더나 벽돌 깨기 같은 게임을 혼자서 마음대로 연습한 다음 높은 점수를 내는 방법을 학습할 수 있는 수준에 이르렀다. 향후 인공지능 개발을 더 가속화시킬 것으로 기대되는 것.
DQN이 작동하는 걸 보면 사람이 게임을 플레이하는 것과는 조금 다른 움직임을 보이지만 꾸준하게 스테이지를 깨는 걸 볼 수 있다. 딥마인드에 따르면 DQN에 게임 49종을 대상으로 플레이 방법을 학습시킨 결과 29종은 사람보다 높은 점수를 내는 데 성공했다고 한다.
DQN은 특정 게임에 대한 플레이 횟수가 600회 가량이 되면 대량 득점을 해낸다. 결국 인간보다 13배에 달하는 높은 점수를 획득하는 데 성공한다. 딥마인드는 DQN에 강화 학습(Reinforcement Learning) 기술을 도입해 학습 효율성을 끌어올렸다고 한다. 이 학습 방식은 일련의 행동을 해야 가장 많은 점수를 얻을 수 있는지를 학습할 수 있게 해준다. 이는 게임에서 높은 점수를 노리기 위해 사람이 시도하는 것과 같은 방식이라고 할 수 있다.
따라서 컴퓨터를 이용한 인공지능 개발은 빠르게 발전하고 있다. 이런 점을 감안하면 머지않은 미래에 인간의 뇌가 완벽하게 재현되는 시대가 온다고 해도 이상하지 않을 수도 있다. 테슬라모터스 창업자인 엘론 머스크가 인공지능 진화에 대한 주의가 필요하다고 경고했듯 미래에는 인간 이상의 능력을 컴퓨터가 해낼 위험성에 대해 생각하는 게 필요할지 모른다. 물론 딥마인드 CEO인 데미스 하사비는 아직까지 위협에 도달하려면 10년 이상 시간이 필요하다고 말한다.
전자신문인터넷 테크홀릭팀
이원영IT칼럼니스트 techholic@etnews.com