광주MBC 창사특집을 위해 공개홀을 찾아
메타버스 관객들과 함께 인공지능관련 강연을
진행했던 네이버 AI랩 책임리더였던
4년전의 하정우 강사. 이재명 정부 AI수석이 된 하정우가 설명해주는 인공지능 이야기를 들어보겠습니다

"인공지능의 개념,왜 이렇게 인공지능이 핫하고 중요한가에 대해서 설명을 드리려고 합니다. 여러분들 인공지능 하면 대개 이런 걸 떠올리십니다. 아이언맨의 자비스처럼 물어보면 다 대답해 줄 것 같고, 엄청 모르는 게 없는 것 같고,영화에서의 어떤 개념을 많이 떠올리시죠."

"현실은 이렇습니다. 일단 스피커! 여러분들 많이 사용하시고 계실 거예요. 뭐 노래를 틀어 달라고 하거나 알람을 걸어 달라고 하거나 물론 만족도가 아주 높으시지는 않습니다. 대화를 하는데 좀 막히는 것도 많긴 하죠. 이 얘기는 인공지능이 아직도 많이 배워야 한다. 뭐 이런 개념 정도로 이해를 해주시면, 될 것 같고요
조금 더 재미있는 사례 위주로 소개해 드리겠습니다. 올해 [엔비디아 GTC]라는 컨퍼런스를 열었는데 거기에서 소개된 내용입니다."

"마인크래프트 굉장히 좋아하실 것 같습니다. 마인크래프트란 게 약간 게임 스타일의 메타버스를 만들 수 있는 어떤 프로그램이라고 할 수 있죠. 마인크래프트를 만들면 3차원 실사에 가까운 그래픽스로 자동으로 만들어주는 AI
이런 것들이 지금 만들어지고 있습니다. 이게 현실화된다면 굉장히 고품질의 콘텐츠를 만드는 게 굉장히 쉬워지겠죠."

"저희(네이버) 웹툰에서도 굉장히 재미있는 AI를 공개를 했습니다. 사람의 얼굴을 넣으면 사용자가 선택한 웹툰스타일에 맞는 캐릭터의 이미지로 카톡화면을 만들어주는 거죠. 이런 기술이 있다면 참여형 콘텐츠,내 얼굴을 집어넣고 주인공으로 하는 뭐 컨텐츠를 만든다거나 하는... 창작자들을 위한 도구로서 굉장히 유용하게 쓰일 수 있을 겁니다."

"그리고 얼마전 공개된 저희 네이버 웹툰에서의 또 재미있는 데모입니다. 어떤 거냐면 작가분들이 라인 이렇게 드로잉을 해놓은 데다가 색칠을 해야 됩니다. 색칠 잘하시는 분들이 이렇게 채색을 하시겠죠. 근데 AI가 있으면 시간이 좀 많이 소모되고 굉장히 어려운 채색작업이지만 쉽게 도와드릴 수 있습니다. 제가 학교다닐때 미술이 '미'였어요. 왜 미를 받았겠습니까? 그림을 잘 못 그립니다. 그런데 AI를 활용하면 저렇게 이쁘게 색칠을 할 수 있습니다. 색감이 조금 아쉽긴 하지만 어쨌든 굉장히 색칠을 잘했죠. 제가 직접 했으면 안 될 건데 ai 도움을 받아 가지고 했더니, 굉장히 잘 됩니다. 굉장히 강력한 도구가 될 수 있겠죠."

"인공지능 몇 가지 사례를 보여드렸는데요. 인공지능에도 여러 가지가 있다라고 합니다. 약인공지능 각 인공지능 초인공지능이라고 얘기를 해요. 약 인공지능은 어떤 거냐? 풀어야 되는 문제들이 있습니다. 예를 들면 음성 인식 혹은 음성 합성 혹은 이미지 안에 있는 물체가 뭘까? 이런 거를 맞추는 개별 문제를 푸는 인공지능인데요. 하나의 모델이 여러 가지 일들을 다양하게 잘할 수 있는 그런 인공지능을 얘기 합니다."

"그럼 초인공지능은 뭐냐? 터미네이터에 나오는 스카이넷 같은 초월적 존재로서 인공지능 얘기를 하는데요. 제가 볼 때는 약간 요원하지 않나 싶어요. 사실 강인공지능이라는 걸 만드는 것도 쉽지 않습니다. 인공지능 머신러닝 딥러닝에 대해서 접하는데 도대체 차이가 뭐냐 궁금해 하세요. 인공지능은 말씀드린 바와 같이 지능을 사람이 인위적으로 구현을 한 건데 구현하는 방법이 굉장히 많습니다. 어떤 사람이 세상의 모든 규칙을 다 안다 그러면 그 규칙을 다 집어넣고 인공지능을 만들면 됩니다."

"근데 세상에 그런 사람이 존재할 리가 없죠 거의 신이죠. 그렇다 보니까 쓰는 방법이 데이터를 활용 하게 됩니다. 그래서 데이터로부터 뭔가 패턴을 자동으로 찾아내는 이런 기법을 머신러닝 소위 기계학습이라고 얘기를 하죠. 그리고 이런 머신러닝 중에서도 뉴럴 네트워크 인공신경망이라는 모델을 쓰는 경우를 딥러닝이라고 얘기를 합니다. 그래서 머신러닝과 딥러닝은 명확하게 포함 관계가 있고요. 인공지능은 머신러닝을 이용해서 뭔가 구현을 한 그런 기능 정도로 봐주시면 되겠죠. 하지만 꼭 머신러닝이 유일한 방법은 아니다. 라는 말씀드리고 싶습니다. 머신러닝 학습 기법은 크게 세 가지로 나눕니다. 슈퍼바이즈드,온슈퍼바이즈드,리포스먼트 러닝. 어떻게 다르냐? 슈퍼바이즈드 러닝은 한마디로 족집게 과외 선생 같은 겁니다. 그래서 답 딱 알려주고 문제 알려주고 자 이 문제는 답이 이거야. 하는 식으로 계속 반복 학습을 시키는 거죠. 효율이 훨씬 더 좋겠죠. 다만 답이 꼭 필요합니다."

"언슈퍼바이즈드 러닝, 비지도 학습이라고 얘기를 하고요. 이거는 뭐랑 비슷하냐면 도서관에 가서 도서관에 안에 있는 책을 전부 다 읽는 겁니다. 뭐 특정 답도 없죠 그냥 책을 그냥 계속 읽는 거예요. 근데 여러분들도 겪어보셨겠지만, 책을 엄청 많이 읽으면 굉장히 지식도 많아지고 똑똑해집니다. 바로 그런 게 unsupervised learning이라고 할 수 있고요. 비교하자면 당연히 책을 많이 읽어야 되는데 생각보다 정말 많이 읽어야 잘 됩니다. 데이터를 많이 필요로 한다는 뜻입니다."