[AI 사내 세미나] 딥러닝은 이성, 윤리, 철학, 현실 세계 반영이 가능한가?

Jul 12, 2021

네 번째 AI 세미나는 LG전자 미래기술센터 인공지능연구소 임재환 자문 위원의 '딥러닝(Deep Learning = Deep Neural Network)’에 대한 강연으로 진행되었습니다. 딥러닝을 알아보기 전에 딥러닝을 이야기할 때마다 언급되는 '인공지능(Artificial Intelligence, AI)''머신러닝(Machine Learning, ML)'을 간단하게 알아볼까요?

 

인공지능, 머신러닝 그리고 딥러닝의 관계

인공지능, 머신러닝 그리고 딥러닝의 관계 (출처: 메리츠종금증권 리서치 센터)

 

인공지능, 머신러닝, 딥러닝은 위의 그림과 같이 인공지능>머신러닝>딥러닝의 구조로 구성됩니다. 인공지능은 사람의 행동 방식을 모방하거나 복제하는 기계 또는 컴퓨터 프로그램이며 인공지능의 하위 분야인 머신러닝은 데이터와 예상 결과값을 통해 컴퓨터가 스스로 학습하는 것을 의미합니다.

 

'딥러닝'이란 무엇일까요?

딥러닝은 머신러닝 중 하나이며 기계가 사람처럼 스스로 학습할 수 있도록 사람의 뉴런과 비슷한 신경망 방식으로 데이터를 처리합니다. 딥러닝에서 딥은 시간이 지나면서 축적되는 신경망의 여러 층을 의미하며 신경망이 깊어질수록 처리 성능이 향상됩니다.

 

인공신경망

인공신경망

 

딥러닝은 빅데이터에 가장 최적화된 알고리즘입니다. 이미지, 영상, 음성 등 비정형 데이터 처리에 적합하며 인지와 관련된 문제 해결에도 뛰어납니다. 그렇기 때문에 딥러닝은 신호등, 보행자 등의 물체를 자동으로 탐지하는 ‘자율 주행’에서 암세포를 식별하는 ‘의료기기’에 이르기까지 여러 산업 분야에서 널리 사용되고 있습니다.

 

의료 영상 분석에 적용된 딥러닝

의료 영상 분석에 적용된 딥러닝 (출처: https://ieeeaccess.ieee.org/featured-articles/deeplearning_image/)

 

딥러닝의 장/단점

딥러닝의 장/단점

 

사람의 뉴런과 비슷한 신경망 방식으로 데이터를 처리하는 딥러닝에 이성, 윤리, 철학 그리고 현실 세계를 반영할 수 있을까요? 철학, 이성, 윤리는 사람의 본질에 대해 고민하고 연구하는 주제이기 때문에 이를 딥러닝에 반영할 수 있다면 딥러닝은 사람의 생각을 이해하고 사람과 같이 생각할 수 있게 됩니다.

아쉽게도 아직까지는 딥러닝이 사람의 생각을 이해하고 사람과 같이 생각할 수는 없습니다. 위에서 언급했듯 딥러닝은 비정형 데이터는 잘 처리하지만 창의적이거나 증명해야 하는 분야에는 취약하기 때문입니다. 즉, 딥러닝만으로는 상황을 추론하거나 응용하기는 어렵습니다.

 

딥러닝의 장/단점

추론과 응용의 중요성

 

그렇다면 딥러닝이 상황을 추론하고 응용하게 하려면 어떻게 해야 할까요? 바로 심볼릭 AI를 활용해야 합니다. 심볼릭 AI는 과거에 각광받던 기호 주의이며 추론에 적합한 모델입니다. 딥러닝에 심볼릭 AI를 활용하면 추론과 응용에 약한 딥러닝의 취약점을 해결할 수 있습니다. 이렇게 딥러닝의 취약점을 심볼릭 AI을 활용해 보완한 기술을 '뉴로 심볼릭 AI'라고 부릅니다.

 

Neural Networks (Deep Learning) + Symbolic AI (Reasoning & Generalization) = Neuro-Symbolic AI

Neural Networks (Deep Learning) + Symbolic AI (Reasoning & Generalization) = Neuro-Symbolic AI

 

그렇다면 뉴로 심볼릭 AI의 장점은 무엇일까요?

  1. 높은 정확도 (High Accuracy)
    간단한 문제들은 딥러닝만으로도 높은 정확도를 가질 수 있겠지만, 뉴로 심볼릭 AI는 복합적인 문제를 풀 때도 높은 정확도를 보입니다.
  2. 뛰어난 데이터 효율성 (Data Efficiency)
    입력된 이미지만으로 데이터 구조를 만들기 때문에 적은 양의 데이터로도 데이터를 분류 및 처리할 수 있습니다.
  3. 투명한 처리 과정 및 쉬운 해석 (Transparency and Interpretability)
    기존에는 처리 결과의 과정을 알 수가 없었으나 뉴로 심볼릭 AI는 결과의 처리 과정들을 추적할 수 있으며 추론하는 과정까지 확인할 수 있습니다.

 

뉴로 심볼릭 AI 추론

뉴로 심볼릭 AI 추론 

 

뉴로 심볼릭 AI는 상식 추론과 특정 분야의 지식을 활용해 사람의 언어와 대화를 보다 잘 이해할 수 있도록 돕습니다. 덕분에 AI는 점차 사람의 생각을 이해하고 사람과 같이 생각할 수 있게 될 것입니다. 앞으로도 정교하게 상황을 이해하고 추론 및 응용할 수 있게 될 AI 기술을 기대해 봅니다. 다섯 번째 세미나는 ‘Neuro AI의 한계’라는 주제로 진행됩니다. 앞으로 진행되는 세미나에도 많은 관심 부탁드립니다.