지능정보화사회를 이끄는 혁신기술

 

 

 

요즘 아이들 대하기 참 어렵죠?

 

이 한마디면 오늘 처음 만난 선생님들도 금세 마음의 빗장을 푼다. 교육현장에 있는 선생님이라면 아마 대부분 공감할 것이다. 급속도로 변하는 세상에서 10~20년 전 우리 시대의 아날로그적 감성과 사고는 학생들의 디지털적 그것과 매우 다르다. 그럴 만도 한 것이 이들은 유아기 때부터 컴퓨터와 휴대폰을 자유자재로 썼던 ‘디지털 네이티브(digital native)’이다. 새로운 휴대폰 기능이나 어플이 버거운 우리와 달리 디지털 기능과 언어를 자유자재로 사용할 수 있으며 우리보다 지식과 정보의 접근 기회가 많아 사물과 세계를 접할 수 있는 경로가 많아졌다. 이렇게 디지털에 놀라운 처리 속도와 많은 데이터베이스는 삶의 방식을 기성세대와는 다르게 다양하게 만들었으며, 정보의 속도만큼 학생들의 감성과 사물에 대한 인식의 깊이는 달라졌다.

이러한 세대 격차를 어떻게 줄일 수 있을까? 수많은 고민 끝에 그들을 이해하는 방법은 단 한가지라는 결론에 도출했다. 구시대에 머무르는 것이 아니라 이 정보사회를 좀 더 깊이 이해하고, 그들의 관점에서 세상을 바라보는 것이었다. 그런 마음가짐으로 ‘지능 정보사회, 감각기능을 깨워라!’를 주제로 한 제92회 창의·인성교육 현장포럼에 참가하게 되었다. 워크숍 목록을 찬찬히 훑어보니 가장 마음을 사로잡은 주제는 바로 인공지능 ‘AI’였다. 워크숍1 참가자에게는 준비물이 미리 주어졌다. 바로 ‘노트북’이었다. 실제로 AI를 체험할 생각에 설레는 마음으로 워크숍 장소를 향하였다.

알파고가 이세돌 9단을 이기다!

2016년, 전 세계에 엄청난 파장을 몰고 온 뉴스가 있었다. 바로 ‘이세돌과 알파고의 대결’이었다. 바둑은 원래 규칙이 간단하지만, 경기가 전개되면 돌이 죽고 사는 복잡한 경우의 수로 인해 결과가 나올 때까지 대전의 끝을 알 수 없다. 그런데 그 어려운 것을 알파고는 인간 이세돌을 상대로 4:1로 승하고 만 것이다. 우리는 이것을 ‘인공지능의 승리’라고 불렀다.

‘인간 영역을 침범하는 AI’, ‘AI의 시대’와 같은 헤드라인 기사를 무수히 접해보았을 것이다. 하지만 정말 우리는 교사의 입장에서 그것에 대해서 깊이 생각해 보았는가? 인공지능 기술이 무엇인지, 이것이 우리에게 미칠 영향이 어떠한지, 향후 우리는 어떤 입장을 취하고 어떤 방향으로 교육을 해야 하는지 생각해 보았는가? 그저 부끄러울 뿐이었다.

이 워크숍이 ‘바로 실질적으로 AI가 무엇인가 그리고 우리는 어떻게 변해야 할까’를 파악할 수 있는 계기가 되었다. 간단한 자기소개가 지나가고, 자세하고 친절하게 IBM 이강윤 상무님이 우리에게 AI에 기초부터 설명해주기 시작했다. 요번 교육현장 포럼은 주제가 심도 있기 때문에 강의식으로 인공지능에 대한 설명과 간단한 인공지능 체험으로 워크숍이 진행되었다. 설명 내용과 학습한 내용을 토대로 이를 정리하고 덧붙여 필자의 생각을 무지하지만 짧게 적어보도록 하겠다.

딥러닝(Deep learning)이란?

알파고의 승리 비결은 바로 머신 러닝 중 ‘딥러닝(Deep Learning) 알고리즘’ 때문이다. ‘딥러닝(Deep Learning)이란 인간이 사물을 구분하듯 데이터 속에서 패턴을 발견하고 분류를 통해서 예측하는 기술을 말한다. 알파고는 바둑에 특성화되어 있는 머신인데 기계가 사람처럼 스스로 바둑의 수를 학습하는 것이다. 스스로 학습하기 위해선 기계는‘인공 신경망’을 필요로 하며 알파고와 같은 경우는 ‘정책망’과 ‘가치망’ 2개의 기본 신경망으로 구성되어 있다고 한다.

정책망의 역할은 먼저, 다음 돌을 놓을 경우의 수를 다양하게 제시하는 것이다. 그러면 이어서 가치망은 그중에서 가장 적합한 한 가지수를 제시하는 역할을 한다. 방대한 바둑 데이터베이스를 활용해 알파고의 정책망에 미리 3천만 개 위치 정보를 인간이 입력하고 반복 훈련을 시킴으로써 다음 수를 정확히 예측할 수 있는 확률을 크게 높인 것이다. 이 같은 지도학습을 끝낸 후에는 실전을 통해 습득한 데이터를 스스로 가다듬는 강화학습을 하여 정책망을 더욱 똑똑하게 만든다. 가치망 역시 딥러닝의 강화학습으로 바둑 게임 전체를 읽는 능력을 기를 수 있었다. 기계가 그저 세상을 ‘자동화’하는 시대였다면 이제는 세상을 ‘이해’하는 시대가 열리기 시작한 것이다.

조금 다른 방식의 머신 러닝, ‘Watson’

현재 시점에서 가장 발전되고 인지도가 높은 인공지능 프로그램은 두 가지가 있는데 하나는 알파고, 그리고 다른 하나는 바로 ‘왓슨(Watson)’이다. 알파고는 이세돌과의 바둑 대결을 통해 엄청난 마케팅효과를 보였지만 아직 바둑 머신으로 한정되어 있다면 왓슨의 적용범위는 훨씬 넓고 다양하다.

왓슨의 작동원리는 알파고와는 조금 다르다. 왓슨의 경우는 자연어 처리가 큰 특징으로 초반에 데이터 수작업이 필요하다. 엔지니어들이 필요한 데이터를 넣어주고 원하는 방향으로 학습을 시키는 초반 데이터 작업이 핵심적으로 먼저 이루어진다. 이러한 데이터베이스들이 차곡차곡 쌓이다보면 특정 분야의 데이터 수집이 확보되어 꽤 고난이도의 인공지능을 구현할 수 있는 것이다.

 

<머신러닝 : 인지컴퓨터 작동방식>

IBM에서 왓슨 플랫폼을 적용시킨 로봇 ‘나오’를 세상에 공개하였다. 직접 보진 못하였지만 포럼 영상 속에서 만난 ‘나오’는 사람들과 눈을 맞추기도 하고 사람의 농담도 정확히 이해하는 모습을 보였다. 마치 살아있는 것처럼 느껴져 소름이 돋기도 하였다. 질문자의 질문에 자신이 학습한 내용 중 가장 정확한 답변을 찾아 유감없이 내밀기도 하였다. 또한 노래하고 춤을 추는 것을 좋아한다며 강남스타일의 말춤을 따라 추기도 했다. IBM의 말에 따르면 나오는 왓슨 플랫폼을 통해 교육받은 모든 것에 대해 명확히 답을 내놓을 수 있었으며 학습이 되지 않은 정보를 묻는다면 답변에 대한 신뢰도 수준을 스스로 파악해 ‘죄송합니다. 알지 못합니다’라고 답도 할 수 있다고 하였다. 사람처럼 알아서 판단하기까지는 아직은 어린 아이 정도의 약한인공지능 AI지만 향후 강한 AI로 나아가는 면모를 제대로 보여주고 있었다.

이러한 영상을 본 후 IBM 이강윤 상무는 왓슨 플랫폼을 통해 로봇 뿐만 아니라 산업 전반에 인공지능이 적용될 것이라고 하였다. 미국 병원에서 ‘왓슨 포 온콜로지(Oncology·종양학)’ 플랫폼을 적용, 의사들이 인지 컴퓨터를 통해 환자를 치료할 수 있도록 조치하고 있다고 하였다. 매일 쏟아지는 질병 관련 연구결과, 의료기록, 임상시험 결과 등의 방대한 데이터를 인공지능을 통해 분석하는 것을 통해 조치가 이루어지는 것이다. 사람이 직접적으로 그 어마어마한 양을 입력하고 정리하려면 수십 년에 세월이 걸릴 것이고 치료를 판단하기까지 더 많은 세월이 걸릴 것이다. 하지만 왓슨은 분석뿐만 아니라 왓슨에 기반해 다양한 치료옵션을 식별해 개별 환자를 어떻게 치료할 지를 판단한다고 한다. 이러한 왓슨 플랫폼은 의료 외에도 유통망 관리, 일기예보, 자원개발 등 무궁무진한 분야에 적용이 가능해질 전망이다.

 

<왓슨 플랫폼을 기반으로 하고 있는 소셜로봇 '나오'와 ‘나오미’>

‘2017년, AI 핵심 기술의 키워드’ 인공지능의 향후 발전 방향

2017년 정유년 새해가 밝았다. 사람들은 새해 주목해야할 것을 알아보고 깊이 있게 살펴 한 해 준비를 시작한다. 이에 맞춰 <가트너 심포지움/IT엑스포>에서 ‘2017년 전략 기술 트렌드’를 발표하였다. 발표한 IT 키워드는 ‘지능형’, ‘디지털’, ‘그물망’ 3가지였는데 여기서도 ‘인공지능’ 관련 키워드가 제일 첫 번째로 손꼽혔다.

 

<가트너 심포지움/IT엑스포 2017년 전략 기술 트렌드>

지능형 영역에서 3가지 트렌드는 앞서 말한 인공지능과 고급 머신러닝 이를 바탕으로 한 3가지의 산업들이 성행할 것이라는 것이다. 개인비서 역할을 할 수 있는 지능형 앱의 개발과 활용을 통해 각 퍼스널 업무처리 속도가 점점 빨라질 것이라는 예상이다. 가장 가까이 아이폰의 ‘siri’, 구글의 ‘now’, facebook의 ‘m’, 삼성의 ‘s보이스’가 이와 같은 것들이다.

또한 고급 머신 러닝과 응용 AI 프로그램들을 적용한 물리적 사물이 좀 더 대중화될 것이라는 의견이다. 거부감 없이 생활 속에서 사람들과 보다 자연스럽게 소통하며 편리하게 삶을 영위할 수 있도록 도와주는 것을 말한다. 이와 같은 예로는 자율 주행차와 드론, 스마트 밴드 등과 같은 것이 있다. 2017년부터 판교에서 ‘자율 주행 버스’가 등장한다고 한다. 또한 SK에서 출시한 'NUGU'와 같은 스마트 스피커도 이미 활용 중에 있다. 앞으로는 AI는 가상 개인비서, 콜센터 지원, 의료분석, 공공보안, 우주탐사 등 새로운 분야로 확장되면서 기존 IT 시장에 새로운 기회를 창출할 것으로 보인다.

인공지능의 교육 적용 가능성

이러한 AI의 생활영역 속 확장은 교육 분야에까지 분명히 영향을 끼칠 것이다. 그렇다면 인공지능이 교육에서 주는 순기능 즉 우리 교사에게 주는 혜택은 무엇일까? 아직 인공지능의 교육영역까지 연구가 이루어진 것은 많지 않다. IBM 이강윤 상무는 우리에게 교육에 적용 가능 할만한 여러 가지 AI 프로그램들을 직접 체험하게 해주었다. 총 3가지 정도였으며 교과목 특성상을 살려 사용할 수 있을 것이라 생각된다.

AI 사용을 위한 사이트는 다음과 같다. 임의로 필자가 이름을 붙여 보았다.

1. 뉴스분석 AI (http://news-explorer.mybluemix.net)

2. 요리하는 AI ‘chef watson’ (https://ibmchefwatson.com)

3. 인공지능으로 쉽게 찾는 TED (http://watson.ted.com)

1. 뉴스분석 Al

다음 화면은 IBM watson News explorer로 자신이 찾고자 하는 주제나 키워드를 상단 검색창에 친 후 유형을 결정하여 입력하면 그와 관련된 모든 뉴스와 적합한 자료가 왼쪽에 뜬다. 가운데 화면에 빅데이터와 관련된 알고리즘이 뜨며 데이터 관련 장소가 오른쪽에 뜬다. 그 밑에 topics들 중 가장 영향력 있는 키워드가 크게 나타난다.

이러한 기능은 법과 정치 또는 역사 수업, 논술, 과학 탐구, 토론 관련 분야 수업에서 학생들이 데이터를 조사하는데 큰 도움을 줄 것으로 보인다. 언론사별로 사건을 대하는 태도와 입장, 작성자의 성향에 따라 기사가 달라지기 때문에 그 모든 것을 읽기에 유용할 것이다. 하지만 아직 한국어 개발이 되지 않아 현재 교육에서 상용화되기는 힘들 것으로 보인다. 다음 화면은 ‘korea’와 관련된 데이터베이스를 유형 an organization으로 찾은 자료이다.

 

2. 요리하는 AI ‘chef watson’

필자가 실습해 본 프로그램 중 가장 잘 갖추어져있는 프로그램으로 보인다. 웹사이트에 접속하여서 본인이 원하는 재료를 입력하면 가장 잘 맞는 궁합의 재료도 찾아주며 밑에 그와 관련된 조리법을 추천해준다. 영양학적 정보도 볼 수 있으며 요리 방법이 상세히 설명되어 가정 수업시간에 영양관련 수업 및 실습에 유용할 것으로 보인다.

 

3. 인공지능으로 쉽게 찾는 TED

요즘 수업에 많이 적용되고 있는 TED이다. 우리나라에는 ‘세상을 바꾸는 시간 15분’이라는 프로그램도 있는데 여러 분야 관련 단기 강연 동영상들이 모여 있는 곳이다. 자율동아리 활동이나 수업시간에 주제관련 활동을 할 때 이미 많이 활용하고 있는 유명한 사이트이다. 여기서 AI ‘ted watson’의 특징이 있다면, 내가 알고 싶은 주제나 키워드를 입력하기만 하면 관련 영상을 검색하여 가장 최적화된 자료를 3초 정도 짧은 시간 사이에 찾아 영상을 틀어준다.

모든 인성교육 및 진로교육, 또는 창의적 체험활동, 주제교육에서 사용하면 유용할 것이라 생각이 든다.

 

AI 시대, 우리 교육의 방향은 어디로 가야할 것인가?

현 시대를 우리는 제 4차 산업혁명시대라고 명명한다. 생각해보면 10년 전까지만 하더라도 우리 삶에 많은 부분을 차지하는 페이스북, 인스타그램, 빅데이터, 국내 스마트폰 같은 것들은 존재하지도 성행하지도 않았다. 이렇게 달려온 10년인데 앞으로 10년 안에 어떤 변화들이 또 나타날까? 아마 지금보다 더욱 빠르고 새롭게 혁명처럼 다가 올 것이다.

‘혁명을 주도하는 AI가 인간의 일자리를 위협할 것이다.’라는 우려의 목소리가 점점 커지고 있다. 실제로 실직 위기에 처한 직업 명단이 뉴스화 되고 있는 실정이다. 이러한 변화 속에서 우리는 현 상황을 뒷짐지고 속수무책으로 바라보고 있을 수 없다. AI가 그저 경제적인 차원에서만 생각할 것이 아닌 우리 사회를 만드는, 이끌어가는 힘이라는 것을 인지하고 이에 대한 교육적 대처 방안을 깊이 고민해야 한다.

먼저, 단편 지식 정보를 전달하는 획일적인 수업을 지양해야할 것이다. 우리가 정보를 얻고 처리할 수 있는 속도는 AI보다 절대 빠르지 않다. 단순 지식 전달을 위한 일제식 교수-학습 방법과 커리큘럼의 변화가 시급하다. 획일적인 교육 시스템과 사회적으로는 기업에서 채용하는 일반적인 고용 정책에서 벗어나 국가적으로 창조적 능력을 가진 인재를 양성해야 한다.

각 교사들이 이러한 사태를 인지하고 현 시대의 흐름을 거시적인 측면에서 바라보고 각 교과목이 가진 장점과 타 교과목과의 연관성을 살려 융합수업을 통해 단순히 한 분야에 지식이 아닌, 학생들 스스로 생각하는 힘과 융합적 사고력을 길러주어야 할 것이다.

또한 로봇이 가지지 못하는 ‘감성교육’을 지향하여 더욱 풍부하게 발달시켜야 한다. 또한 의사소통 능력, 사회적 관계 맺기, 가치관, 창조적 리더십 등에 대한 인성교육을 놓치지 말고 구체화하여 ‘인간다움’을 강조하는 것도 미래 인류에게 큰 역량이 될 수 있다.

보다 많은 창조적 인재를 양성하기 위해서는 정부적인 측면과 구성원들이 사회적 문제의식을 가지고 나서야 할 것이다. 인공지능의 혜택이 일부 소수에게만 국한되는 것을 지양해야 한다는 것이다. 더불어 사는 사회, ‘인류 공영’이 더욱 절실히 필요한 때이다.

인터넷의 발달로 인해 지식과 정보 기술의 접근은 동영상과 콘텐츠를 통해서 누구나 접할 수 있다. 그만큼 교육의 기회가 넓어진 것이다. 이러한 교육의 접근성을 이용하여 소수 고소득자들의 전유물에 머무는 것이 아니라 보급하고, 공유하여 저소득층들의 성장을 촉진해야 할것이다. 또한 창의적 능력을 보일 수 있도록 중고등학생은 물론, 청년에게 기업가 정신으로 도전할 수 있도록 제도를 구축해야 할 것이다.

이번 포럼은, 한문교사로서 과학에 문외한인 나에게 엄청난 충격과 인식의 변화를 가져다 주었다. 새로운 것이 넘쳐 흐르는 시대에 한문을 가르치고 있는 사람에게는 너무나 먼 이야기라고 생각했던 것이다. 나와 같은 선생님들이 조금 더 미래사회에 관심을 가지고 창의·인성교육현장포럼으로 다가와 새로운 경험과 자극을 받았으면 하는 바람이다. 첨언하여 멈춰 있는 것만 같은 과거의 우리 선조들이 지녔던 더불어 사는 삶의 모습을 바탕으로 지금의 기술의 힘을 얻는다면 더 행복한 미래가 될 것이라는 기대하며 글을 마친다.

◈ 참고자료

1. 트렌드코리아 2017, 김난도 외, 미래의창

2. 제92회 창의·인성교육 현장포럼 부교재

3. 이세돌의 상대, 알파고가 바둑을 터득한 비결(KISTI의 과학향기칼럼):2016.03.09., KISTI

4. 왓슨 vs 알파고 인공지능(AI) 표준화 모델의 승자는, 이경탁 기자, 

아이티투데이: 2016.09.02, http://www.kinews.net/news/articleView.html?idxno=72503

글_ 임 주 연 (덕원여자고등학교)

출처_ 크레존