세계를 지배하는 아시아의 로봇

세계를 지배하는 아시아의 로봇 

인공 지능 산업 2016 년 4 월, 역사에 길이 남을 일이 일어났다. 인간과 로봇 간 바둑 대국에서 인간이 완패 한 것이다. 바둑 천재 이세돌 9 단이, 만들어진 지 5 년도 채 안 된 알파 고 [알파벳의 자회사 딥 마인드 (Deepmind)에서 만 든 인공 지능]에게 다섯 판중 네판을 내줬다. 2017 년에 있었던 인간과 로봇 간 대국에서는 세계 바둑 랭킹 1 위인 중국의 커 제가 알파 고를 단 한 판도 이기지 못하고 완패했다. 커제는 대 국중 갑자기 눈물을 흘렸다. 범접 할 수없는 상대를 만났다는 무력감 때문이었다고한다. 당대 인간 최고의 고수가 인공 지능 앞에서 나약한 모습으로 무너지는 것, 이것 이야말로 인공 지능 (로봇)이 앞으로 우리에 계 미칠 영향을 상징적으로 보여준다. 인간과 인공 지능 (로봇)의 대결은 체스 나 퀴즈 게임 등에서 오래전부터 있었다. 그래서 '이번에도 바둑에서 비슷한 일이 일어 났구나하고 대수 롭게 넘길 수도있다. 최근 언론에 로봇 이야기가 자주 등장하다 보 니 로봇이라하면 식상하게 들릴지도 모른다.

로봇 가성 비 개선, 2 년이면 본전 뽑아 그러나 그렇게 생각하면 큰 오산이다. 인공 지능과 로봇 산업이 앞으로 산업과 사회에 미칠 영향은 과거의 그것과는 질적으로 다를 것이기 때 문이다. 세 가지 주요 배경이있다. 첫째, 로봇이 인간 (노동력)을 완전 하 게 대체하는 영역이 급증 할 것이다. 둘째, 로봇과 인공 지능의 가격이 일 반인들이 상상하는 것 이상으로 내려 가고있다. 셋째, 중국이 로봇과 자 동화에 목숨을 걸고있다. 첫째. 로봇이 인간 노동력을 완전히 대체하는 영역이 급증 할 것이 다. 과거에는 기계 나 로봇이 인간을 대체하더라도 인간의 운동 능력이 나 지능 '일부'만을 대체하는 데 그쳤다. 기계 나 로봇 역시 인간의 노동 력을 필요로했다. 자동차가 마부의 일자리를 빼앗 았지만 자동차는 인 간 운전수 없이는 아무 일도 할 수 없었다. 자동차 수가 늘어날수록 더 많은 일자리가 창출되었다.하지만 미래의 자율 주행 로봇은 인간 운전 기사의 도움을 전혀 필요로하지 않을 것이다. 현재 기술 로드맵으로는 십년 정도만 치 나면 완벽한 수준의 자율 주행 차가 보편화 될 것이다.로 봇이 택시 기사와 택배 기사를 대체 할 것이며 운수업에서 많은 일자리가 사라질 것이다. 둘째, 지난 십 년간 로봇의 가격이 큰 폭으로 내려 갔다. 업계에서는 로봇 가격을 자금 회수 기간 (payback period)이라는 개념으로 풀어 쓴다. 

그런데 로봇의 가성 비가 이렇게 좋아진 이유가 뭘까? 로봇의 핵심 부품 인 서보 모터, 감속기 등은 기계 부품이라서 가격을 많이 낮출 수 없 다. 그럼에도 불구하고 가성 비가 좋아 졌다면, 어떤 배경이있는 걸까? 다 양한 인접 영역에서 긍정적 인 변화가 통시다 발적으로 찾아왔다. 우선 머신 러닝을위한 인공 신경망 이론이 화려하게 부활했다. 인공 신경망 이론은 오래전부터 로봇이 스스로 학습을해서 고도의 성과를내는 데 핵심적인 접근법으로 주목 받았다.하지만 한동안 연구 성과가 나지 않자. 많은 평론가들이 인공 신경망 이론은 죽었다고까지 선언 하기도했다.하지만이 이론은 2010 년 무렵 극적으로 부활했다. 인터넷 업 체의 성장으로 기계 학습에 사용될 수있는 데이터가 풍부 해졌고 비지도 학습 방식에 의한 데이터 전처리 테크닉이 발전한 덕분이다. 대량의 데이터를 빠르고 저렴하게 처리 할수있는 하드웨어가 발달 한 것도 머신 러닝의 확산에 큰 도움이되었다. 머신 러닝을 원활 혀 수행하기 위해서는 엄청난 양의 정보를 처리해야하는데 여기에 들어가는 비 용이 만만치 않았다. 그런데 새로운 접근법이 나타났다. 중앙 처리 장치 (CPU) 중심주의를 버리고 그래픽 처리 장치 (GPU)를 중심에두고 시스템을 설계하면 머신 러닝이 요구하는 병렬 연산을 빠르고 저렴하게 수행 할 수 있다는 것이, 다양한 연구 결과 밝혀졌다. 그래픽 처리 장치에 오랫동 안 내공을 쌓아 왔던 엔비디아 (Nvidia)가 머신 러닝을 탁월하게 수행 할 수있는 칩셋을 적극적으로 개발하고있다. 로봇 용 소프트웨어 개발 비용도 하락했다. 과거에는 로봇 회사들이 소프트웨어를 자체 개발하는 데 돈을 많이 썼다.하지만 2000 년대 실리콘 밸리 윌로우 거라지 (Willow Garage) 연구소에서 개발 된 로봇 OS가 오 폰 소스로 풀리면서 기업에서 로봇 용 소프트웨어를 만드는 비용이 내려 갔다. 오픈 소스 로봇 용 소프트웨어를 가져다 약간의 수정을하면된다. 또한 무선 통신의 속도가 빨라지고 클라우드가 도입되었다. 만약 개별 로봇이 모든 정보를 다 처리하고 연산해야한다면 로봇 가격이 비 쌀 수밖에 없다.하지만 이제는 습득 한 정보를 무선 통신망으로 연결된 데이터 센터에 보내서 처리 한 후 그 결과물을 받아서 실행하면된다. 따라서 캐별 로봇마다 고성능 반도체를 장착 할 필요성이 적어졌다.이 역시 비용 절감에 기여 하였다. 그 외 반도체의 가성 비가 장기간 지속적으로 좋아진 것도 빼놓을 수 없다. 반도체 집적 능력이 과거 수십 년간 무어의 법칙을 따라 개선 되 원서 로봇이 요구하는 고도의 정보 처리를 가능하게했으며, 로봇에들 어가는 반도체 비용도 지속적으로 하락했다. 위와 같이 인접 영역에서의 동시 다발적인 발전과 발견 덕분에 로봇 위가 성비가 빠르게 개선 된 것이다.