인공지능이라는 표현 때문에 일부에서는 알파고의 능력이 지나치게 과대평가되고 있다. 지금까지 쌓여온 수많은 바둑데이터와 이세돌 9단의 전적들이 데이터화 되지 않았다면 바둑의 룰만을 학습한 알파고가 이세돌 9단을 이길 수는 없다. 물론 알파고의 방대한 데이터 처리능력은 현재까지 거둔 인공지능 연구의 놀랄만한 성과이다. 

인공지능은 이미 우리 생활 깊숙이 들어와 있다. 애플의 시리나 구글의 검색, 페이스북이 맞춤형 정보를 추천하는 것 또한 인공지능이라 볼 수 있다. 현재의 인공지능은 연구 초기단계를 이제 막 벗어난 수준이지만 기술의 발전이 그러하듯 매년 그 발전 속도는 배로 상승하고 있다. 2040년에는 인간의 판단능력과 거의 유사한 형태의 인공지능이 완성될 것이라고 한다. 앞으로의 인공지능이 인간을 넘어설 것이라는 말은 분명 사실이다. 단지 그것이 얼마나 걸리냐의 문제일 뿐이다.

인공지능에 대한 연구는 산업 전반에 걸쳐 진행되고 있지만 특히 자동차 분야에서는 ‘자율주행자동차’를 얘기하는데 없어서는 안되는 부분이다. 알파고가 구글에 의해 만들어졌고 구글이 자율주행자동차를 개발 중이라는 점은 앞으로 구글이 선보일 인공지능 연구결과에 더욱 관심을 가지게 하는 부분이다.

자동차 메이커 가운데 인공지능 연구에 힘을 쏟고 있는 곳은 바로 토요타이다. 토요타는 지난 2016 CES에서 'Toyota Research Institute, Inc'(이하 TRI)의 구성과 연구 방향에 대한 프레젠테이션을 진행했다. CES에서 토요타는 프레젠테이션을 통해 운전자와 차량이 서로 피드백을 주고 받는 ‘팀메이트’라는 개념의 자율주행 관련 연구 내용을 발표했으며 TRI의 앞으로의 연구 방향성을 제시했다.

토요타는 2015년 9월 스탠포드 대학과 매사추세츠 공과 대학 (MIT)과 함께 인공 지능에 관한 연구기관인 TRI를 설립하고 올 1월부터 연구활동을 시작했다. 미국 캘리포니아 주 팔로 알토와 매사추세츠 주 캠브리지 인근에 각각 거점을 마련하고 연구를 진행하고 있다.

TRI는 5년간 약 10억 달러의 예산을 바탕으로 4가지의 큰 목표를 설정, 인공 지능 연구를 진행한다. 1번째는 운전 스킬에 따른 차별 없이 누가 운전하더라도 '사고를 내지 않는 자동차'를 만든다는 목표로 자동차의 안전성을 향상시키는 것이며, 두 번째는 어느 때보다 폭넓고 다양한 고객들에게 운전의 기회를 제공 할 수 있도록 자동차를 더 운전하기 쉽도록 만드는 것이다. 노약자나 아동들도 자동차를 이용할 수 있도록 한다는 것이다.

 

세 번째는 모바일 기술을 활용해 가정 내에서 가사를 도울 수 있는 로봇을 개발하는 것이며, 4번째는 인공 지능과 학습된 기계의 지식을 활용해 연구를 더욱 가속시키는 것의 4가지를 목표로 하고 있다.

인공지능 연구 가운데 가장 핫한 키워드 중 하나는 바로 ‘딥 러닝(deep learning)’이다. 대량의 데이터로부터 스스로 핵심적인 개념을 간추려내도록 하는 기계학습(machine learning) 방법론을 말하는 딥러닝은 사람이 일일이 판단 기준과 정답을 알려주지 않아도 수많은 데이터를 통하여 컴퓨터 스스로가 방법을 찾아나가는 것이 특징이다. 자율주행자동차가 추구하는 궁극적인 방향이기도 하다.

이러한 딥러닝을 위한 자동차용 프로세서의 개발도 빠르게 진행 중이다. 엔비디아는 최근 세계 최초로 자율주행차량의 인공지능을 구현하는 강력한 성능의 슈퍼컴퓨터 ‘드라이브(DRIVE™) PX 2’를 공개했다. 자율주행 기술을 구현하는 것은 어렵다. 기술적인 어려움 뿐만 아니라 도로상황과 주행 중에 발생하는 다양한 변수를 예측하고 분석하는 데는 고성능의 시스템이 요구된다. 안전과 직결된 문제인 만큼 오차를 최소화해야 하기 때문이다. 엔비디아의 PX 2의 GPU 아키텍처는 1초에 최대 24조 회에 달하는 작업을 처리하는 등 강력해진 프로세스 성능을 통해 대량의 데이터를 빠르게 처리하게 된다. 

이러한 처리속도를 통해 예기치 않은 도로 위의 파편이나 다른 운전자의 돌발행동, 그리고 공사 중인 도로와 같은 예외적인 상황도 올바르게 인식하며 안전한 운행을 위한 최선의 판단을 내릴 수 있도록 돕는다는 설명이다. 특히 눈, 폭우, 안개, 심야 등 열악한 운행 조건에서도 주변 환경을 인식하는 능력을 비약적으로 향상시킬 수 있었다고 한다. 

뿐만 아니라, 애플은 타이탄 프로젝트라는 자율주행 전기차 개발 프로젝트를 진행하면서 지난 해 엔비디아 인공지능 개발 핵심 인물을 영입해 인공지능 관련 기술 개발에 속도를 높이고 있다. 엔비디아 인공지능 기술 개발 핵심 담당자 조너선 코헨은 2008년부터 인공지능 기술 딥러닝을 개발한 인물. 위에 설명했던 드라이브(DRIVE™) PX 2의 소프트웨어 개발에도 참여했다고 한다.