2019 과학기술 교양강좌 세번째

특허법원(법원장 조경란)은 2019. 6. 3.(월) 16:30 청사 5층 대회의실에서 특허법원 과학기술교양강좌『특허법원과 카이스트가 함께하는 과학콘서트:AI Series』제 4회차 강의 “설명할 수 없는 인공지능. 설명할 수 있는 인공지능 - KAIST 황성주 교수”를 열었습니다.

KAIST 전산학부 황성주 교수

딥러닝(Deep Learning), 그리고 블랙박스

'카이스트'하면 내게는 어릴 때 SBS에서 방영했던, 지금은 고인이 된 배우 이은주와 이민우가 주연으로 나왔던 캠퍼스 드라마가 떠오른다. 90년도 후반이었던 당시, 카이스트의 공학도들은 로봇으로 축구경기를 하던 모습이 드라마에서 그려졌다. 소싯적 카이스트같은 캠퍼스에서 로봇도 만들고, 교수님의 멋진 강의를 듣는 대학생활을 꿈꾸며 학창시절을 보냈던 기억이 아직도 선선하다. 강연장에 들어가자 강연대에는 PK 셔츠 차림의 황성주 교수님이 계셨고, 드라마에서 배우 안정훈이 연기하던 편한 복장의 젊은 천재 교수의 모습을 보는 것 같았다.

강연장에 꽤나 일찍 도착했음에도 불구하고, 자리는 이미 차버려 뒷자리에 앉아야할 정도로 최근 AI에 대한 인기를 그대로 반영하고 있었다. 강연장의 좌석은 중ㆍ고등학생들로 가득했고, 혹시나 학교 수업과정의 일부나 부모님 손에 억지로 이끌려와 지루하거나 귀찮은 표정을 짓고 있지 않을까 우려했지만, 그들의 눈에는 신기술인 AI와 딥러닝 기술에 대한 기대와 호기심의 눈빛이 가득하였다.

딥러닝이란 AI라는 인공지능을 구성하기 위한 인공신경망(ANN, Artihicial Neural Networks)에 기반하여 컴퓨터에게 사람의 사고 방식을 가르치는 방법이다. 다시 말해 AI라는 인공 두뇌를 가진 기계에게 인간의 문화와 정보, 생각하는 방법을 가르쳐, 그 스스로 인간과 같은 사고와 판단을 구현할 수 있도록 하는 것이다. 아무리 머리가 좋은 천재라도 교육을 받지 못하면 원시인에 불과하듯, 딥러닝이 없는 AI는 단순한 고철일 수 밖에 없는 것이다.

딥러닝에 있어서 핵심적인 역할을 하는 것은 우리에게는 익숙한 '블랙박스'였다. 블랙박스는 자동차나 비행기의 운행기록을 세세하게 저장하는 기계로 알려져 있지만, 딥러닝에서의 블랙박스는 심층신경망이라 불리는 인공신경망의 수학적 해석 과정을 통하여 입력된 정보 내지 데이터를 해석하여 원하는 데이터를 산출하는 역할을 한다. 하지만, 이러한 블랙박스가 구체적으로 어떤 방법을 통해 해석하는지, 또한 어떠한 정보를 해석할 수 있고 또는 해석하지 못하는지 그 구체적인 양상은 아직 미지수인 상태이다. 오늘의 강연은 이 부분에 대한 내용이 주를 이루고 있었다.

해석 가능한 vs 해석 불가능한

AI의 원리라는 것이 우리에게 매우 어렵고 생소하게 들릴 수 있지만, 다행히도 강연 중에 우리에게도 너무나 익숙한 단어가 들려왔다. 바로 '함수'라는 것이다. 우리가 함수하면 떠오르는 것은 f(x)라는 하나의 관계식에 의해 x라는 변수에 따라 그 결과값이 변화하는 그래프로 그려 관계식을 구현하거나, 변수에 따른 변화의 추이를 예상하는 것이다. AI의 블랙박스에서도 이러한 함수의 개념은 매우 중요할 수 있다.

그리고 또 익숙한 단어는 '뉴론(neuron)'이었다. 고등학교 생물에서 한번 쯤은 들어봤을 단어라고 생각되는 이 단어는 인간의 중추 신경과 말초 신경 등 신경계의 기본단위로 두뇌가 무엇인가를 생각하고 그 의사를 결정내리는데 가장 중요한 기본 세포이다. 물론 AI가 생물학적 신호전달 과정으로 의사의 전달을 이루어내는 것은 아니다. 다만, 이 심층신경망이 인간의 뉴론과 비슷한 역할을 한다는 이유에서 이와 같이 명명된 것 같다.

문제는 앞서 말한 것처럼 인간이 그것을 만들었음에도 불구하고 AI가 어떠한 관계식을 통해 주어진 정보를 해석하는지에 대해, 그 의사결정의 과정을 완벽하게 이해하기 어렵다는 것이다. 즉, 아직도 AI에게는 해석할 수 있는 정보와 해석하지 못하는 정보가 있을 수 있고, 우리는 이러한 부분에 대해 AI의 성향을 이해하여야만 AI를 우리의 친구로서 받아들일 수 있다. 만약, 그것을 온전히 이해하지 못한다면 친구였던 AI는 터미네이터의 아놀드 슈왈츠제네거처럼 언제 우리를 공격하고 우리를 공격할 수 있을지 모르기 때문이다. 이번 강연에서는 이러한 해석할 수 있는, 설명할 수 있는 AI의 구분을 그 목표로 한다.

AI와 의학의 만남

우리는 AI라고 한다면, 예전에 이세돌과 바둑을 두던 알파고를 가장 먼저 떠올려도 무방할 것이다. 하지만 AI의 응용 분야는 이외에도 무궁무진하다. 일반적인 사람이 하기 어려운 전문 분야의 업무도 AI가 맡아서 할 수 있지 않을까 싶을 정도인데, 이번 강연에서는 AI가 전문 지식인 의학과 맞물려 AI가 내리는 의사 결정의 과정을 유출할 수 있는 중요한 역할을 제공한다.

해석 내지 번역은 AI가 인간에게 의사 결정을 설명하는 과정이라고 볼 수 있다. 이러한 AI의 해석 과정을 완벽하게 이해하기 위해선, AI에 주어진 정보와 연산을 통해 산출된 결과의 패턴을 분석하여 그 알고리즘을 이해해야할 것이다. 이 과정에서 뜻밖에도 병의 진단을 내리는 과정이 이용될 수 있다. 질병의 진단을 내리는 과정은 심박수, 체온, 소변의 성분 및 양, 혈중 산소의 농도와 같은 여러 가지 변수를 통해 이뤄질 수 있는데, AI는 이러한 변수들을 종합하여 현재 환자가 가지는 질병을 진단할 수 있다. 이러한 과정의 패턴을 분석하고 그 결과물의 경향을 유추하여 우리는 AI가 어떠한 알고리즘을 거쳐 결과를 산출하는지 유추할 수 있는 것이다.

젊은 호기심의 향연

강연의 내용이 어렵고, 나조차도 매우 생소한 내용이었음에도 불구하고, 어린 고등학생들의 끝없는 호기심은 지칠 줄 몰랐다. 그 질문의 수준이 비록 기초적이라거나, 강연 내용의 이해가 전제되지 않은 질문이었을 지라도, 황성주 교수님은 어린 친구들의 호기심에 매우 놀라시면서 친구들의 질문에 하나하나 친절히 답해주셨다.

우리나라 과학 발전의 꿈나무라고 할 수 있는 어린 친구들의 호기심 및 질문들을 들으면서 한 분야에만 빠져 AI와 같은 최신 기술에 대해 도외시한 내 자신을 반성할 수 있었고, 미래 우리나라 과학의 수준이 지금보다 더 높은 수준이 될 수 있을 것 같아 매우 뿌듯했다.

- 특허법원 장세호 기술조사관

특허법원과 카이스트가 함께하는 과학콘서트:AI 시리즈 제4회차는 다소 내용이 어려웠지만 강의 하나도 놓치지 않으려는 수강생들의 열정이 강의실에 넘치는 회차였습니다. 많은 질문이 이어져 강의가 끝날때까지 질문이 끊이지를 않았습니다. 덕분에 더 수강생의 눈높이에서 강의를 이해할 수도 있던 기회였습니다.

우리 특허법원은 앞으로의 강의가 시민 및 법원직원들에게 더욱 유익하고 관심받는 강의가 되도록 노력하겠습니다. 다음 강의는 ‘행동하는 인공지능: 강화학습’의 주제로 KAIST 김기응 교수님께서 강의해주시니 많은 관심 부탁드립니다.

2019. 6. 11.

특허법원 총무과장